憑著一時衝動，終於花了大錢下單了一台 RTX 4090 主機，來做為人工智慧的學習的機器。為了能夠遠端的進行學習和開發，研究了一下怎麼從遠端執行 IDE 程式。
一開始是看怎麼從遠端執行 Spyder，但其運作方式還是在本地跑 spyder 主程式，再連到遠端去操控 ipykernel，因此在停止程式執行這部份有些問題。
所以改研究 JupyterLab，它是用網頁方法執行遠端的程式，所以這方面就可以成功執行了。
安裝與設定
Anaconda
一樣是使用 Anaconda 做為虛擬環境，請參考之前的文章，來看怎麼安裝。
安裝套件
請裝下面套件
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pip install torch pip install ipykernel |
產生新的 ipykernel 環境
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python3 -m ipykernel install --name venv --display-name venv --user |
設定 Jupter Lab Server
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jupyter server --generate-config jupyter server password |
上面的命令會產生預設的設定檔並設定密碼
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openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout key.key -out cert.pem |
接著產生憑証，用於 https 連線，若不需要的話，則此步可略過。
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#c.NotebookApp.certfile = u'/home/ubuntu/cert.pem' #c.NotebookApp.keyfile = u'/home/ubuntu/key.key' c.NotebookApp.ip = '*' c.NotebookApp.open_browser = False c.NotebookApp.port = 8888 |
編輯 vim ~/.jupyter/jupyter_server_config.py，將以上內容加入，若需要使用 https，則將 certfile / keyfile 這2行uncomment掉。
最後執行 jupyter lab 就可以看到 server 開始運行了。
接著打開瀏覽器，以 http or https 連線到server的 port 8888，就可以看到 jupyter lab的畫面了。
這邊就可以選擇自己要執行的 ipykernel 環境了。預設的ipykernel的環境是用 conda 的 root 虛擬環境，所以你在其它環境安裝的套件，會不能運行。所以才需要創建自己的 kernel。
維護 ipykernels
列出目前的 kernels jupyter kernelspec list
刪除指定的 kernel jupyter kernelspec uninstall YOURKERNEL
結語
雖然自己已經很熟悉在文字模式下操作了，但能在圖型介面上開發程式還是比較方便，而且可以運用超強大的算力~
參考文章
- How to Connect to JupyterLab Remotely
- Run jupyter notebooks remotely using a custom python environment.
- jupyter notebook 安全性設定
