0

我希望能够关闭我的本地机器，同时让我的代码在 jupyter lab 中持续运行，然后再继续运行，但是一旦 SSH 终止，jupyter lab 内核就会停止。当我关闭 jupyter 实验室浏览器选项卡时，我的代码也会停止执行。

从谷歌云平台市场我正在使用“深度学习虚拟机”。从那里，我通过建议的 gcloud 命令 (Cloud SDK) SSH 到它gcloud compute ssh --project projectname --zone zonename vmname -- -L 8080:localhost:8080。然后它会打开与 VM 的 PuTTY 连接，并自动运行 jupyter lab，我现在可以在本地主机上访问它。

在这种情况下，我该怎么做才能在本地机器关闭的情况下运行我的代码？

4

2 回答 2

2

我通常在通过 ssh 使用 jupter notebook 时使用“nohup” ！

:~$ nohup jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=xxxx --no-browser &

你可以在这里了解更多

希望能帮助到你！

于 2020-05-23T17:32:46.317 回答
0

您可以使用 Notebook 远程执行。基本上，您的笔记本代码将在远程机器上运行，结果将存储在那里或 GCS 中以供以后查看。

您有以下选择：

  • 基于 nbconvert 的选项：

    • nbconvert：提供一种方便的方法来执行 .ipynb 笔记本文件的输入单元并将结果（输入和输出单元）保存为 .ipynb 文件。

    • papermill：是一个用于参数化和执行 Jupyter Notebooks 的 Python 包。（在后台使用 nbconvert --execute。）

    • notebook executor：此工具可用于安排 Jupyter notebook 从任何地方（本地、GCE、GCP Notebooks）到 Cloud AI Deep Learning VM 的执行。您可以在此处阅读有关此工具用法的更多信息。（在后台使用 gcloud sdk 和 papermill）

  • 笔记本训练工具

Python 包允许用户在 Google Cloud AI Platform Training Jobs 中运行 Jupyter notebook。

  • AI 平台笔记本调度程序

这是带有 AI Platform Notebooks 和推荐选项的 Alpha 版（即将推出 Beta 版）。允许您按照完全相同的步骤顺序安排 Notebook 以重复运行，但需要 crontab 格式的计划选项。

还有其他选项可让您远程执行笔记本：

  • tensorflow_cloud (Keras for GCP) 提供的 API 可以轻松地从本地环境中调试和训练 Keras 和 TensorFlow 代码到在云中进行分布式训练。

  • GCP runner允许在 Google Cloud Platform 上运行任何 Jupyter notebook 功能与上面列出的所有其他解决方案不同，它允许为整个项目运行训练，而不是单个 Python 文件或 Jupyter notebook

于 2020-05-18T20:55:57.437 回答