首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

访问在GCP VM实例上运行的jupyter笔记本电脑

访问在GCP VM实例上运行的Jupyter笔记本电脑,您可以按照以下步骤进行操作:

  1. 在Google Cloud Platform (GCP) 控制台上创建一个虚拟机 (VM) 实例。您可以选择适合您需求的操作系统和机型,并确保启用了外部IP地址。
  2. 在VM实例上安装Jupyter Notebook。您可以通过SSH登录到VM实例,并按照Jupyter官方文档提供的安装步骤进行操作。安装完成后,确保Jupyter Notebook已经成功启动。
  3. 配置防火墙规则。在GCP控制台的网络设置中,为VM实例配置防火墙规则,允许来自您的IP地址的入站流量访问Jupyter Notebook的端口(默认为8888)。
  4. 访问Jupyter Notebook。在您的本地计算机上打开一个支持SSH的终端或命令提示符,并使用以下命令建立SSH隧道连接到VM实例:
  5. 访问Jupyter Notebook。在您的本地计算机上打开一个支持SSH的终端或命令提示符,并使用以下命令建立SSH隧道连接到VM实例:
  6. 这将在本地计算机的8888端口与VM实例的8888端口之间建立一个安全的通信通道。
  7. 打开Web浏览器,并在地址栏中输入localhost:8888。这将打开Jupyter Notebook的登录页面。
  8. 输入您在VM实例上设置的Jupyter Notebook密码,并登录到Jupyter界面。

现在,您可以在本地计算机上通过浏览器访问在GCP VM实例上运行的Jupyter笔记本电脑了。

请注意,以上步骤仅提供了基本的操作指南,具体步骤可能因您的环境和需求而有所不同。另外,腾讯云提供了类似的云计算服务,您可以参考腾讯云的文档和产品介绍来实现类似的功能。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何分分钟构建强大又好用深度学习环境?

最棒是,它是谷歌内部用于终端用户产品相同基础设施运行。你注册的话,GCP会在第一年给你提供价值 300$ 免费积分,这简直太酷了! ?...Google Cloud Deep Learning VM Images 可以让开发人员谷歌计算引擎(Google Compute Engine)实例化包含流行深度学习和机器学习框架 VM 图像。...配置虚拟服务器 创建虚拟机后,你就可以云供应商平台上启动实例了。 AWS 一般是 EC2 用户界面, GCP 中一般是虚拟机页面。...因此我们想用 Jupyter Notebook 进行交互式开发,所以我们要通过本地系统访问云服务器 Notebook。首先,要启动远程实例 Jupyter Notebook: ?...还有另一个选择,尤其是对 AWS 实例来说,那就是本地实例用端口转发,通过本地机器浏览器来访问云端服务器笔记本。这也称为 SSH 隧道(tunneling)。 ?

2.8K60

用Jetson NANO实现手语识别案例

为了熟悉DIGITS,我一直MacUbuntu VM中从编译源运行它。NVIDIA DIGITS具有GPU感知功能(自然而然)。...我Ubuntu VM无法访问GPU,因此我所有训练都是vCPU运行,并没有尽可能高性能。...图像加载比较 笔记本电脑VM和我VM中将87,000个手语手小图像加载到DIGITS数据集中并没有花那么长时间。笔记本电脑VM中加载大约需要4分钟,VM中大约需要2分钟。 ? ?...笔记本电脑VM运行此模型创建估计完成时间为11天(!)。我放弃了那次运行并开始研究使用云虚拟机所需时间和费用。...推荐NVIDIA DIGITS EC2实例类型为p2.xlarge,每小时费用约为0.90美元。我估计Cloud VM运行时间是8小时。

2.8K21
  • 使用RaySGD更快,更便宜PyTorch

    从根本讲,训练深度学习模型时,有两种选择: 选项1:容许20小时训练时间,或专注于足够小模型以单个节点(或单个GPU)训练模型,以使事情简单并能够使用Jupyter Notebook之类标准工具...针对昂贵节点大量AWS账单(当前解决方案不允许使用廉价可抢占实例)。 无法访问喜欢工具,例如Jupyter笔记本。...随着这种复杂设置,将需要放弃使用典型工具,例如Jupyter笔记本电脑。最重要是,将不得不使用昂贵按需实例,因为这些框架都不是容错。...别担心,这只是4个额外步骤。将演示如何在AWS 运行RaySGD,但是SLURM,Azure,GCP或本地群集运行同样容易。...Apex安装是可选,为简单起见已注释掉。 要在GCP或Azure运行,只需在上述YAML中更改几行- 此处提供了更多说明。

    3.7K20

    SkyPilot:一键在任意云运行 LLMs

    最重要是,它允许用户多个云平台上使用同一套配置,大大节省了学习和适配时间。 SkyPilot 主要优势如下: 云基础设施抽象:简化在任何云启动作业和集群过程,便于扩展和对象存储访问。...Smarter Optimizer:智能选择最便宜虚拟机、区域或云平台,进一步节省用户成本。 其他功能和特点: 跨云平台支持:支持 AWS、Azure、GCP 等多个云平台上运行。...--ports 8888 jupyter_lab.yaml 快速启动 GPU/CPU/TPU 实例 SkyPilot 还提供交互式节点,即用户公有云快速拉起指定单节点 VM,只需简单 CLI...命令,无需 YAML 配置文件即可快速访问实例。...获取 Azure 与 GCP 全球区域信息 默认情况下,SkyPilot 支持 AWS 大部分全球区域,仅支持 GCP 和 Azure 美国区域。

    81110

    教程 | 只需15分钟,使用谷歌云平台运行Jupyter Notebook

    选自Medium 机器之心编译 参与:路雪 近日,Amulya Aankul Medium 发表文章,描述他谷歌云平台上运行 Jupyter Notebook 过程,仅需 15 分钟。...最近,我使用卷积神经网络进行计算机视觉方面的研究项目时,发现我 8GB RAM 笔记本电脑并不好用,它需要 1 个小时才能学完 1 个 epoch。...第 3 步:创建虚拟机实例VM instance) 点击左上角三条线图标,「compute」选项中,选择「Compute Engine」。 ?...「protocols and ports」下,你可以选择任意端口。我选择 tcp:5000 作为我端口号。现在点击「save」按钮。 第 6 步:开始你 VM 实例 现在开始你 VM 实例。...你已经成功地谷歌云平台上安装了 Jupyter 笔记本。 一定要注意——不要忘记停用 VM 实例!! ?

    3.2K80

    TPU运行PyTorch技巧总结

    但是Kaggle和谷歌一些比赛中分发了免费TPU时间,并且一个人不会简单地改变他最喜欢框架,所以这是一个关于我GCP用TPU训练PyTorch模型经验备忘录(大部分是成功)。 ?...注意,TPU节点也有运行软件版本。它必须匹配您在VM使用conda环境。由于PyTorch/XLA目前正在积极开发中,我使用最新TPU版本: ? 使用TPU训练 让我们看看代码。...如前所述,我只能使用单核运行进行推理。 直接在jupyter笔记本运行DataParallel代码对我来说非常不稳定。它可能运行一段时间,但随后会抛出系统错误、内核崩溃。...运行它作为一个脚本似乎是稳定,所以我们使用以下命令进行转换 !jupyter nbconvert --to script MyModel.ipynb !...最后,最重要一点是,别忘了完成后停止GCP VM! ? 作者:Zahar Chikishev deephub翻译组

    2.7K10

    google cloud platform官网_ai智能体验店免费送

    本文将介绍如何申请GCP一年免费试用、Linux服务器环境搭建。Docker环境搭建,运行有意思镜像。...3.访问首页 注册完成后,访问控制台:https://console.cloud.google.com 三、创建虚拟机 1.创建VM实例 打开控制台,选择“VM实例” 点击“创建实例”,根据自己需要...四、安装Docker 1.前提条件 Docker 运行在 CentOS 7 ,要求系统为64位、系统内核版本为 3.10 以上 。...3.2.3.访问web播放器 浏览器访问地址:http://ip:264,我web播放器访问地址是:http://34.68.204.21:264/ 附录: 1.Google Cloud Platform...(GCP)实例开启密码与root用户登陆 https://www.bilibili.com/read/cv472620/ 2.Linux安装Docker(非常简单安装方法) https://blog.csdn.net

    3.8K10

    GCP 的人工智能实用指南:第一、二部分

    Dataproc 可用于 GCP 迁移现有的 Hadoop 项目并在其运行 AI 和 ML 管道。 Cloud Dataflow 可用于 GCP 构建全新管道。...这使得群集使用非常容易且安全。 Dataproc 集群下,Google 实际运行计算实例。...每种模型都可以包装由 GPU 或 TPU,Jupyter 笔记本和 Google 自己 AI API 支持深度学习 VM,格式可以 Kubeflow 中实现。.../img/5a3bce2f-d887-4e34-8866-d584690ff270.png)] 运行以下命令以访问您创建 VM 实例 JupyterLab 用户界面。...定义实例大小 遍历计算实例,并在实例查找 Jupyter 笔记本 URL 在下一部分中,我们将探索 AI 笔记本,并学习如何将其用于特定任务。

    17.2K10

    云环境中横向移动技术与场景剖析

    这种方法并不会授予威胁行为者针对目标实例运行时环境访问权限(包括内存中数据和实例云元数据服务中可用数据,如IAM凭据等),但却允许威胁行为者访问存储目标实例磁盘上数据。...虽然云环境和运行在其中计算实例之间是存在边界障碍,但这些障碍设计层面上看是可以被渗透,并且支持在这些不同身份验证和授权系统之间移动。...Azure:VMAcess扩展 另外一种值得注意横向移动技术就是利用Azure中VMAccess扩展,VMAccess扩展可以用于重置对虚拟机(VM访问,其Linux VM功能之一包括更新用户...它通常负责实例提供交互式Shell,它只是一种故障排除工具,并不具备任何网络功能。...GCP:SSH密钥身份验证 GCP中,串行控制台依赖于SSH密钥身份验证,需要将公共SSH密钥添加到项目或实例元数据中。

    16110

    《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南(第二版)》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型

    所以代码使用预测服务(或其它GCP服务)之前,必需要有token。后面会讲如果获取token,首先配置认证,使应用获得GCP响应访问权限。...使用密码,可以让应用获得GCP同等权限。另外,不能将密码部署应用中,否则会被盗。总之,不要选择这种方法,它只使用极少场合(例如,当应用需要访问用户GCP账户)。...最好勾选“Enable access to JupyterLab via URL instead of SSH”:这可以GPU VM运行Jupyter notebook。...当你打开Colab notebook,它是一个免费Google VM运行,被称为Colab Runtime。...可以自己机器安装SDK,或在GCP使用Google Cloud Shell。这是可以浏览器中使用终端;运行在免费Linux VM(Debian),SDK已经安装配置好了。

    6.7K20

    如何在远程服务器运行Jupyter Notebooks?

    很多情况下,笔记本电脑或工作站上运行一个Jupyter Notebook就足够了。然而,如果您正在处理大型数据集、执行计算开销较大数据处理或学习复杂模型,您可能需要比笔记本电脑更强大额外功能。...也许你大型图形运行图形卷积网络,或者大型文本语料库使用递归神经网络进行机器翻译,需要更多CPU内核、RAM或几个GPU。幸运是,您可能在远程服务器上有这些资源可用!...如果您远程服务器具有图形用户界面(GUI),那么您就很幸运了。您可以使用远程桌面软件来访问远程服务器,或者像您笔记本电脑一样使用Jupyter Notebook。 但是,许多服务器没有GUI。...如果处于这种情况,可以通过笔记本电脑编写一个python脚本来设置实验,在数据一小部分运行它来验证它是否可以运行,将它复制到远程服务器,然后从命令行执行它。...本文中,我将向您展示如何在远程服务器运行Jupyter Notebook,以及如何在您笔记本上访问它。我还将演示如何设置两个bash命令以简化整个过程。

    3.9K20

    Kubeflow 部署采坑记录

    Kubeflow = Kubernetes + Machine Learing + Flow 1 Overview Kubeflow 是 K8S 集群跑机器学习任务工具集,提供了 Tensorflow...关于其部署,最新版本本地部署有很多问题,Github issue 大多数都是与部署有关,所以如果不是 GCP 上部署,会可能碰到各种各样问题。...registry: ksonnet 模板仓库,可以是离线也可以是线上,只要能访问即可 env: registry 注册 env 下,通过 env 切换部署模板仓库 pkg: registry 里放着是模板...,原则,只要部署好 K8S 脚本,image 都在本地,部署脚本已经获取,是不需要联网部署 常见问题包括 Github 无法访问,需要下载 K8S swagger.json 文件等等。...部署的话,最好是通过各云厂商来部署,相对而言,Kubeflow 对各厂商部署脚本问题,处理起来比本地用户会更积极一些。当然了, GCP ,体验应该是最好

    2.3K20

    KubeVirt虚拟化GPU工作负载

    实例 KubeVirt不是Firecracker或Kata容器竞争对手 KubeVirt不是一个容器运行时替换 他喜欢把KubeVirt定义为: KubeVirt是Kubernetes一个扩展,它允许与容器工作负载一起原生运行传统...工作流融合意味着: 将VM管理合并到容器管理工作流中 对容器和虚拟机使用相同工具(kubectl) 保持用于VM管理声明性API(就像pod、deployment等…) YAML中VM实例一个例子可以像下面这样简单...spec: domain: cpu: cores: 2 devices: disk: fedora29 架构 事实是,KubeVirt VMpod中运行KVM+qemu...NVIDIA已经开发了KubeVirt GPU设备插件,它可以GitHub获得,它是开源,任何人都可以查看并下载它。...Vishesh Tanksale目前是NVIDIA高级软件工程师。他专注于Kubernetes集群启用VM工作负载管理不同方面。他对VMGPU工作负载特别感兴趣。

    3.7K11

    TPU使用说明

    删除时候没有加name,虽然命令行结果显示删除成功,但是后面我控制台查看资源使用情况,发现VM实例依旧存在。所以最保险办法是命令输完后,去控制台看看实例是否还存在。...Colab使用方法很简单,只需要使用自己谷歌账号Colab新建一个Jupyter-notebook,创建好之后将修改>笔记本设置>硬件加速器设置成TPU即可使用。...Google也有提供如何在TPU运行该代码教程:Training AmoebaNet-D on Cloud TPU 3.1 Colab运行结果 为检验代码是否可以正常运行,采用是Google提供伪造...代码是Colab运行,环境如下: python 2.7 tensorflow 1.13 最后无法正常运行,报错信息显示是由于保存checkpoints有问题。...3.2 Google Cloud运行结果 3.2.1 配置环境 按照如上操作配置好VM,TPU和STORAGE BUCKET后,还需要命令行中配置如下信息: TPU_NAME 我TPU信息如下:

    3.4K00

    SkyPilot:构建在多云之上 ML 和数据科学,可节约 3 倍以上成本

    出现了几种使用场景,从交互式开发到跨区域或跨云厂商运行许多项目,再到横向扩展: 图片 SkyPilot 已被用于交互式开发(例如,运行 Jupyter CPU 服务器)、管理许多项目(可以不同云厂商...用户通常在不更改代码情况下启动他们现有的 ML 项目。可靠地配置 GPU 实例集群上排队许多作业以及同时运行约 100 个超参数试验是用户反馈主要优点。...此外,用户 AWS 运行相同作业只需更改一个参数就可以 GCP/Azure 运行。 用户还使用 SkyPilot 谷歌 TPU 训练大模型。...CPU 抢占实例生物信息学批处理作业,成本节省 6.5 倍 生物研究所 Salk 科学家们一直使用 SkyPilot 抢占实例运行每周定期执行批处理作业任务。... 2022 年底时,Azure 拥有最便宜 NVIDIA A100 GPU 实例GCP 和 AWS 分别收取 8% 和 20% 溢价。 图片 相同配置硬件云价格差异。

    69430

    TPU使用说明

    运行 ctpu pause 或 gcloud compute tpus stop 即可停止 TPU。同样,只有虚拟机激活之后,我们才会向您收取虚拟机费用。...输入storage名即可创建完成,注意名称需要是unique,否则无法创建成功。 ? 2.2.2 上传和共享对象 要开始使用您存储分区,只需上传对象并开放其访问权限即可。...通过向Cloud TPU服务帐户授予特定IAM角色(见下图),确保您Cloud TPU可以从GCP项目中获得所需资源。 执行其他检查。 将您登录到新Compute Engine VM。...删除Computer Engine VM和Cloud TPU $ ctpu delete !!!特别注意:如果在创建VM时候指定了name,name删除时候同业也要指定name。...我删除时候没有加name,虽然命令行结果显示删除成功,但是后面我控制台查看资源使用情况,发现VM实例依旧存在。所以最保险办法是命令输完后,去控制台看看实例是否还存在。 ? ? 3.

    2K20

    MongoDB 4.2正式上线,为您生产环境部署保驾护航

    #开发人员 #MongoDB 4.2 6月份召开MongoDB全球用户大会上,MongoDB官宣了MongoDB Server 4.2,经过100,000多个运行实例测试后,MongoDB 4.2...现在4.2版本正式上线,并为生产环境部署做好了准备。 “MongoDB 4.2经受了100,000多个运行实例考验,表现强劲。”...MongoDB是为各种现代应用程序设计通用数据库,它集文档模型、智能分布式系统于一身,并可以在任何地方自由运行,可以支持笔记本电脑、主机以及公有云和私有云环境。...最快捷、方便方式是MongoDB Atlas上部署一个集群。目前AWS(亚马逊网络服务)、Azure和GCP(谷歌云服务)60多个区域均可访问MongoDB Atlas。...在网站上你可以获得价值200美元免费试用,代码是MONGODB4.2,有效期截至2019年底。 或者,你也可以下载4.2版本并在自己基础设施运行

    1.1K30

    如何在Windows安装和渲染OpenAI-Gym

    然而,gym是设计Linux运行。...尽管它可以使用Conda或PIP安装在Windows,但它不能在Windows显示,因为它呈现是基于Linux包PyVirtualDisplay响应。...就连我戴尔XPS笔记本电脑许多神经网络模型运行速度也比免费Colab电脑快两倍。如果你已经有一台不错机器,为什么不使用它呢? 安装本地驱动器不方便。每次你开始一个会话时候都需要这样做。...安装Linux VM所需精力要少于双重引导,但仍然需要大量精力来设置整个虚拟系统,以及解决潜在兼容性问题,解决库和程序包依赖性等。...使用docker映像应该很容易,但是通过docker hub快速搜索生成映像无法计算机上运行

    1.7K20

    故障创建与编排更胜一筹K8S混沌工程开源平台Litmus

    亚马逊云系统管理服务SSM实验,包括aws-ssm-chaos-by-id、aws-ssm-chaos-by-tag、 谷歌云gcp实验,包括gcp-vm-instance-stop、gcp-vm-disk-loss...、gcp-vm-instance-stop-by-label、gcp-vm-disk-loss-by-label。...Litmus 所有功能都可以 Kubernetes 命名空间中使用,以便实现故障注入实验租户之间隔离。 实验权限控制 可创建基于角色访问控制用户。可创建拥有多个用户团队。可验证用户身份。...适用平台 K8S 适用场景 对于开发人员:应用程序开发过程中运行故障注入实验,作为单元测试或集成测试扩展。...ChaosCenter Web 界面可以轻松运行实验,但没有提供太多指导。 选用 Litmus 团队需要知道要运行什么实验,要测试什么以及如何解释结果。

    26110
    领券