访问在Docker容器上运行的Jupyter Notebook

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我用python库和Jupyter创建了一个docker镜像。我使用选项启动容器-p 8888:8888，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，它正在运行localhost:8888（并且没有找到浏览器）。我用的命令jupyter notebook

但是从主机上，与主机的浏览器中的Jupyter一起使用的IP地址是什么？

随着命令ifconfig，我发现eth0，docker，wlan0，lo...

谢谢！

python docker jupyter-notebook

— 纪尧姆
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要启动docker容器，我使用nvidia-docker。

— J.Guillaumin

您是否检查了是否在localhost：8888上侦听？例如使用netcat？

— sge

我在浏览器localhost：8888中尝试过，但未使用netcat

— J.Guillaumin

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那么您需要调试情况。首先，查看您的容器是否正在实际运行（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确实通过了主机。

— sge

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您好，对不起，我请了5天假。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

— J.Guillaumin

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您需要在运行您的笔记本电脑0.0.0.0：jupyter notebook -i 0.0.0.0。在本地主机上运行，使其只能从容器内部使用。

— 马特乌斯·莫内塔（Mateusz Moneta）
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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

@ 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起作用。

— nkhuyu

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现在您必须添加此标志：--allow-root！它来自Jupyter的安全问题。或者，您可以自定义配置文件以允许根（* .py输入~/.jupyter.）

— J.Guillaumin

1

如果发布的端口不同于jupyter的默认8888，请使用--port XXXXwith jupyter。docker run您可能还需要--allow-root在jupyter调用中包含该端口。

— kilgoretrout

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

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

主机访问此URL： localhost:8888/tree‌

首次登录时，终端上会显示一个链接，用于使用令牌登录。

— Lahiru Karunaratne
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如果主机的端口8888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 主机访问此URL：localhost:8899/tree‌

— user978112

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该docker run命令是必需的，用于打开容器的端口以允许从主机浏览器进行连接，并使用-p将端口分配给Docker容器，然后从中选择jupyter映像docker images。

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

在容器内，启动笔记本并分配您打开的端口：

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，笔记本将提示您输入创建笔记本时生成的令牌。

— 钻探
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它是使用bind mount还是volumn？还是没有与主机共享存储空间

— 卢克·阿隆

@LukAron除非为docker -vrun命令指定了该选项，否则不会与主机共享任何存储。要映射要共享的卷，-v /path/to/host/source:/container/path/to/src可以使用类似的东西。但请注意，这将隐藏容器可能具有的所有内容/container/path/to/src。

— hlongmore '20

糟糕的是，拒绝投票的人没有给出原因。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，并且使我可以使用环境变量选择其他端口。

— hlongmore '20

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要获取到Jupyter笔记本服务器的链接：

您之后docker run的命令，超链接应自动生成。看起来像这样：http://localhost:8888/?token=f3a8354eb82c92f5a12399fe1835bf8f31275f917928c8d2 :: /home/jovyan/work

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

— 何超仪
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jupyter notebook list由于此问题而无法运行:(

— CiprianTomoiagă18年

哦! 对于IP，可以使用命令hostname -I获取远程服务器的IP（如果使用的是远程主机）。然后用IP替换URL中的“ localhost”。

— 何浩

如果您指定-it了初始docker run命令，并且正在PyCharm Professional中运行，则只需单击Attached Console窗口中的链接即可。如果仅从外壳程序运行它，则外壳程序可能允许也可能不允许您单击链接。

— hlongmore

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下面是我如何使用docker工具箱在Windows 7上运行它。

如果使用的是docker工具箱，请打开Docker快速入门终端，并在此处记录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安装网站运行docker命令后：

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

您将收到以下消息：

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，然后使用该URL的其余部分

— ivan7707
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如果我希望Jupyter在5000端口上运行，是否可以工作？

— jeffry copps

@jeffrycopps是的，您只需要-p <host port>:<container port>正确指定端口即可。例如，如果要在上的容器上运行它5000，但要在上运行它8888，请使用-p 8888:5000，并确保执行该操作--expose 5000。另外，根据您的特定配置，您可能需要指定-p 127.0.0.1:8888:5000从主机访问它。（我意识到自您提出要求以来已经过了一年，但我想我会帮助任何可能遇到相同问题的人。）

— hlongmore

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

— 赫曼特·贾乔（Hemant Jajoo）
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在容器中，您可以运行以下命令以使其在本地计算机上可用（使用docker计算机的IP地址）。

jupyter笔记本--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。

— 寻求阿尔法
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查看Manifold最近开源的Torus项目。我们希望ML工程师能够采用一种简单的方法，在整个团队中使用一致的开发环境，开始在新项目上运行。该Python cookiecutter将为您搭建一个新的项目结构，其中包括一个使用我们在Docker Hub中放入的预烘焙ML dev映像的Dockerfile和一个为您处理所有端口转发的Docker Compose配置。编写配置是为了选择主机上的开放端口，以转发到容器内运行在8888上的笔记本服务器。不再麻烦在您的计算机上运行多个笔记本服务器！希望能检查出来对您有帮助！

Github仓库：https : //github.com/manifoldai/docker-cookiecutter-data-science

我们为什么建造它（带有演示）：https : //medium.com/manifold-ai/torus-a-toolkit-for-docker-first-data-science-bddcb4c97b52

— abng88
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请添加更明确的免责声明。当链接到您自己的产品或项目时，您必须在帖子中公开您的从属关系。否则，您的帖子可能会被视为“垃圾邮件”或垃圾邮件。参见stackoverflow.com/help/promotion

— elixenide

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作为构建自己的Docker映像的替代方法，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和许多其他工具与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

所有工具均可从同一端口访问，并集成到Jupyter UI中。您可以在此处找到更多文档。

— 卢卡斯·马苏（Lukas Masuch）
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docker run -i -t -p 8888：8888continentumio / 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“

我必须在命令中添加--allow-root，现在它正在运行

— 用户名
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