『Python学习笔记』Jupyter Notebook(Lab)的一些使用技巧(Miniconda/mamba加快conda安装)！_miniconda3/bin/mamba

• 服务器搭建神器JupyterLab：https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/108628640?spm=1001.2014.3001.5501

一. 存储问题

• Notebook在运行超过限定资源的时候会重启，仅保留/data/private/workspace/下的所有目录，其他文件夹下的目录会全部删除，原因是/data/private/workspace/是docker镜像对外的挂载点。
• 为了保证重启后notebook环境不丢失，推荐在/data/private/workspace/底下的安装miniconda，python环境利用该conda3环境安装，其他的需要编译的文件记录在/data/private/workspace/底下的install.sh里面，重启之后运行install.sh文件安装环境。

二. Notebook环境安装conda并使用

• 不要对notebook默认内置的conda环境进行升级、修改，改变内置的conda环境会导致实例直接崩溃，如果需要对conda进行变更，可以重新下载conda，配置过程如下：

2.1. 下载安装Miniconda

• Miniconda下载网址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#latest-miniconda-installer-links

wget -c https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py37_22.11.1-1-Linux-x86_64.sh
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• Miniconda下载网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/

• 然后给下载的文件赋予可执行权限并运行：

chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# bash ~/miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda
# -b 表示将环境变量自动写入到～/.bash文件中
# -p 表示你的安装路径
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
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• 安装过程中，提示阅读用户许可协议，需要按“Enter”继续，并输入“yes”继续安装，并列出conda安装的具体路径，由于notebook环境重启会导致安装包删除，所以一定要将新安装的conda安装到/data/private/workspace下。我们将新安装的conda安装到/data/private/workspace/conda3。最后询问是否初始化Miniconda3时，直接选yes。

2.2. 设置软链接

• 将下载好的conda3命令软链接到/usr/bin中，因为默认配置中已经有conda3命令，所以直接将新安装的conda3命令软链接为conda命令：

ln -s /data/private/workspace/conda3/bin/conda /usr/bin/conda
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2.3. 创建虚拟环境

• 在这里要注意，利用conda创建新的虚拟环境时，一定要指定一个新的python版本，如果不指定，默认是使用系统/usr/bin/python命令的版本，默认是2.7，所以要使用如下命令，以创建一个名为lab的虚拟环境为例：

conda create -n lab python=3.7
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2.4. 启动虚拟环境

• 要启动虚拟环境，首先要执行以下命令：如果不执行上面的命令，会一直提示要通过conda init进行初始化，但是初始化以后还是激活不了虚拟环境，切记。

. /data/private/workspace/conda3/etc/profile.d/conda.sh
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• 然后就可以通过以下命令启动新的虚拟环境了：

conda activate lab
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• 由于notebook的原因，每次启动前虚拟环境前都需要执行/data/private/workspace/conda3/etc/profile.d/conda.sh脚本。

2.5. 使用mamba加快conda安装软件速度？

• conda是个安装软件的神器，但镜像不稳定，下载安装软件的速度有时很慢。对于几十Mb甚至上百Mb的软件往往下不动，下了半天可能失败。
• 找了一个叫mamba的加速神器，可以用来并行下载和安装，大大加快速度，减少失败几率。
• 首先，mamba本身需要先通过conda来安装：

conda install -c conda-forge mamba
# 依赖python，所以这里慢也没办法，只有等。
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• mamba安装成功后，后续所有软件安装都可将conda替换为mamba了，如mamba install -y bwa。如r下载：

mamba install -c conda-forge r-base
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三. Pycharm通过ssh远程连接notebook

• 利用ssh，可以在本地使用pycharm连接远程的notebook环境，进行远程开发和debug。
• 申请一个端口映射，以下配置在notebook重启之后会被删除，所以最好写个shell脚本运行。

3.1. sshd配置

• 1. 安装sshd

yum install openssh-server
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• 2. 生成密钥文件

ssh-keygen -q -t rsa -b 2048 -f /etc/ssh/ssh_host_rsa_key -N '' 
ssh-keygen -q -t ecdsa -f /etc/ssh/ssh_host_ecdsa_key -N ''
ssh-keygen -t dsa -f /etc/ssh/ssh_host_ed25519_key -N ''
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• 3. 修改端口号。vi /etc/ssh/sshd_config，将配置文件中的端口号改为申请的端口。

• 4. 修改root密码

passwd root
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• 5. 启动SSH服务，需要目录/var/run/sshd存在

mkdir -p /var/run/sshd
/usr/sbin/sshd
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3.2. Pycharm配置

• 需要pycharm专业版支持，社区版没有ssh同步插件。推荐配置远程python解释器，远程解释器引用/data/private/workspace/miniconda3/bin/python3。

• 完成上述配置后，就可以在本地使用notebook环境进行远程开发和debug了。

3.3. 自定义python环境并加到jupyter kernel

• 可以根据下面的步骤增加新的python kernel

3.3.1. 可访问互联网

• 在notebook内打开新的terminal，其中lab是环境名称可随意修改。

conda3 create -n tf2 python=3.7 ipykernel
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• 等待新环境创建成功并验证: 执行下面的目录会看到一个tf2的环境目录

ls -l /opt/conda3/envs`在这里插入代码片`
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• 将新环境加到jupyter notebook的kernel列表

/opt/conda3/envs/tf2/bin/python -m ipykernel install --user --name 'tf2'
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3.3.2. 不可访问互联网

• 找任意一台可访问互联网的安装linux操作系统(建议centos7)的机器，创建一个conda环境并安装ipykernel库。
• 创建一个新的conda环境,可采用conda create也可以使用conda(miniconda)的离线安装包命令略。
• $[必须]$ 安装ipykernel,下面例子使用conda安装，也可使用pip: { 使用的环境 } \{使用的环境\} {使用的环境}/bin/pip install ipykerne

$ tf2/bin/conda install ipykernel
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• 环境打包

tar -zcvf tf2.tgz tf2 --exclude pkgs
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• $[notebook容器内]$将压缩包放到notebook实例内(建议/opt/conda3/envs)，并解压：

cd /opt/conda3/envs && tar -zxvf tf2.tgz
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• 补充：压缩和解压命令

# 补充的压缩和解压缩！
# 1. 打包压缩
tar -zcvf pack.tar.gz pack/  #打包压缩为一个.gz格式的压缩包,   和.tgz一样
tar -jcvf pack.tar.bz2 pack/ #打包压缩为一个.bz2格式的压缩包
tar -Jcvf pack.tar.xz pack/  #打包压缩为一个.xz格式的压缩包

# 2. 解包解压
tar -zxvf pack.tar.gz /pack  #解包解压.gz格式的压缩包到pack文件夹,   和.tgz一样
tar -jxvf pack.tar.bz2 /pack #解包解压.bz2格式的压缩包到pack文件夹
tar -Jxvf pack.tar.xz /pack  #解包解压.xz格式的压缩包到pack文件夹
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• 将新环境加到jupyter notebook的kernel列表

/opt/conda3/envs/tf2/bin/python -m ipykernel install --user --name 'tf2'
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• 验证加入成功，需要刷新网页。

3.4. Notebook jupyter运行报No Kernel

• jupyter运行时找不到ipykernel_launcher，只需安装ipykernel_launcher即可

pip3 install ipykernel_launcher
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四. 参考文章

• linux笔记：使用conda命令管理包、管理环境详细讲解
• 服务器搭建神器JupyterLab！