访问在 Docker 容器上运行的 Jupyter notebook答案

【问题标题】：Access Jupyter notebook running on Docker container访问在 Docker 容器上运行的 Jupyter notebook
【发布时间】：2016-12-14 07:28:39
【问题描述】：

我使用 python 库和 Jupyter 创建了一个 docker 映像。我使用选项-p 8888:8888 启动容器，以链接主机和容器之间的端口。当我在容器内启动 Jupyter 内核时，它在 localhost:8888 上运行（并且没有找到浏览器）。我使用了命令jupyter notebook

但是对于我的主机，我必须使用什么 IP 地址才能在主机浏览器中使用 Jupyter？

使用命令ifconfig，我找到eth0、docker、wlan0、lo...

谢谢！

【问题讨论】：

启动docker容器我使用nvidia-docker。
你检查过，如果有东西在 localhost:8888 上监听吗？例如使用 netcat？
我在浏览器中尝试了 localhost:8888，但没有使用 netcat
那么您需要调试情况。首先，查看您的容器是否实际运行（不带 -d 启动、附加或直接运行 docker ps）。其次，您需要检查您的端口是否实际传递到您的主机。
您好，很抱歉，我请假了 5 天。此解决方案有效：进入容器：jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --no-browser 进入浏览器（ost）：localhost:8888/tree

标签： python docker jupyter-notebook

【解决方案1】：

您需要在0.0.0.0:jupyter notebook -i 0.0.0.0 上运行您的笔记本。在 localhost 上运行使其只能在容器内部使用。

【讨论】：

Docker：docker run -it -p 8888:8888 image:version 容器：jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --no-browser 主机：localhost:8888/tree‌
@j-guillaumin 非常感谢！它只是通过使用命令 jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --no-browser 而不是 jupyter notebook 来工作。
现在你必须添加这个标志：--allow-root！它来自 Jupyter 的一个安全问题。或者您可以自定义配置文件以允许root（~/.jupyter.中的*.py）
将--port XXXX 与jupyter 一起使用，以防您使用docker run 发布与jupyter 默认8888 不同的端口。您还可能需要在jupyter 调用中包含--allow-root。
如果你的jupter镜像没有带参数启动的选项，只需要使用主机联网进行开发； docker run --gpus all -it --network host tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter

【解决方案2】：

主机：docker run -it -p 8888:8888 image:version

容器内部：jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --no-browser --allow-root

主机访问此网址：localhost:8888/tree‌

当您第一次登录时，终端上会显示一个使用令牌登录的链接。

【讨论】：

如果主机的8888端口被占用，我们可以使用其他端口，例如8899。主机：docker run -it -p 8899:8888 image:version主机访问这个url：localhost:8899/tree‌
Jupyter 实验室也是这样工作的：jupyter lab --ip 0.0.0.0 --no-browser --allow-root

【解决方案3】：

docker run 命令是强制打开容器端口以允许来自主机浏览器的连接，使用 -p 将端口分配给 docker 容器，从 docker images 中选择您的 jupyter 映像。

docker run -it -p 8888:8888 image:version

在容器内启动分配您打开的端口的笔记本：

jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --port 8888 --no-browser --allow-root

通过http://localhost:8888 上的桌面浏览器访问笔记本笔记本会提示您输入创建笔记本时生成的令牌。

【讨论】：

是使用绑定挂载还是卷？或者没有与主机共享存储
@LukAron 除非为 docker run 命令指定了-v 选项，否则不会与主机共享存储。要映射卷以进行共享，可以使用 -v /path/to/host/source:/container/path/to/src 之类的东西。但要小心，这将隐藏容器在/container/path/to/src 处可能拥有的任何内容。
很遗憾，downvoter 没有给出原因；这几乎是我现在成功使用的命令。唯一的区别是我指定了 jupyter 的完整路径，并且可以使用环境变量选择不同的端口。
嗯不适合我。希望我知道要检查什么。

【解决方案4】：

获取 Jupyter 笔记本服务器的链接：

在您的docker run 命令之后，应该会自动生成一个超链接。它看起来像这样：http://localhost:8888/?token=f3a8354eb82c92f5a12399fe1835bf8f31275f917928c8d2 :: /home/jovyan/work

如果您想稍后再次获取该链接，可以输入docker exec -it <docker_container_name> jupyter notebook list。

【讨论】：

jupyter notebook list 由于this 问题而无法工作:(
哦！对于 IP，您可以使用命令 hostname -I 获取远程服务器的 IP（如果您使用的是远程主机）。然后将 URL 中的“localhost”替换为 IP。
如果您在初始的docker run 命令中指定-it，并且您是从PyCharm Professional 中运行的，您只需单击Attached Console 窗口中的链接。如果你只是从 shell 运行它，你的 shell 可能会也可能不会让你点击链接。

【解决方案5】：

以下是我如何使用 docker 工具箱在 Windows 7 上运行它。

如果您使用的是 docker 工具箱，请打开 Docker 快速启动终端，并在此处记下 IP：

docker is configured to use the default machine with IP 192.168.99.100
For help getting started, check out the docs at https://docs.docker.com

从tensorflow installation website 运行 docker 命令后：

docker pull tensorflow/tensorflow                  # Download latest image
docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow  # Start a Jupyter notebook server

你会收到这样的消息：

Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
to login with a token:
    http://127.0.0.1:8888/?token=d6e80acaf08e09853dc72f6b0f022b8225f94f

在主机中，将 127.0.0.1 替换为 192.168.99.100 并使用该 URL 的其余部分

【讨论】：

如果我希望 Jupyter 在端口 5000 上运行，它会起作用吗？
@jeffrycopps 是的，您只需要正确指定端口-p <host port>:<container port>。例如，如果您想在5000 的容器上运行它，但在8888 托管，请使用-p 8888:5000，并确保--expose 5000。此外，根据您的具体配置，您可能需要指定-p 127.0.0.1:8888:5000 才能从主机访问它。（我知道你问这个问题已经一年多了，但我想我会帮助任何可能有同样问题的人。）

【解决方案6】：

您可以使用命令jupyter notebook --allow-root --ip[of your container] 或使用选项--ip0.0.0.0 授予对所有IP 的访问权限。

【讨论】：

【解决方案7】：

除了构建自己的 Docker 映像之外，您还可以使用 ML Workspace 映像。 ML Workspace 是一个开源 Web IDE，它将 Jupyter、VS Code、桌面 GUI 和许多其他工具和库组合到一个方便的 Docker 映像中。部署单个工作区实例非常简单：

docker run -p 8080:8080 mltooling/ml-workspace:latest

所有工具都可以从同一个端口访问并集成到 Jupyter UI 中。您可以找到更多文档here。

【讨论】：

【解决方案8】：

在容器中，您可以运行以下命令以使其在本地机器上可用（使用您的 docker 机器的 IP 地址）。

jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --allow-root

根据容器的设置，您可能不需要提供 --allow-root 标志。

【讨论】：

【解决方案9】：

docker run -i -t -p 8888:8888 continuumio/anaconda3 /bin/bash -c "/opt/conda/bin/conda install jupyter -y --quiet && mkdir /opt/notebooks && /opt/conda /bin/jupyter notebook --notebook-dir=/opt/notebooks --ip='*' --port=8888 --no-browser --allow-root"

我必须将 --allow-root 添加到命令中，现在它正在运行

【讨论】：