нужен совет: панель управления jupyter, обратная совместимость и развертывание

Question

Я (ученый, а не разработчик программного обеспечения) разработал приложение с использованием инструментальных панелей jupyter и хотел бы убедиться, что коллеги (без навыков программирования) смогут использовать его в будущем.Однако информационные панели Jupyter несовместимы с новейшими версиями Jupyter.Мы запускаем окна на всех наших настольных компьютерах и не можем устанавливать программное обеспечение по своему усмотрению, но вынуждены использовать портативные приложения, такие как anaconda python.Например, навигатор anaconda, например, не может изменить начальную запись после установки, поскольку он требует прав администратора.Кроме того, брандмауэр блокирует conda update

Я подумал о двух решениях:

1) наименее сложном (для меня)

Предоставление файла .yaml для среды anacondaи учебник, как установить Anaconda и активировать необходимую среду.Проблема: брандмауэр компании не позволяет анаконде устанавливать пакеты.Я могу установить его, войти в свой личный WLAN и Cirumvent, но это не вариант для всех.Мне бы пришлось как-то развернуть конкретную среду анаконды в автономном режиме.Я предпочитаю это решение, потому что оно кажется более простым и наименее подверженным ошибкам.

2) с использованием docker

Доступны изображения докеров.У нас есть локальный ПК, на котором я мог бы установить докер и все настроить.Проблема.Если новый компьютер установлен, кто-то другой должен был бы сделать все это, и, честно говоря, я сомневаюсь, что кто-то сделает это.У нас есть ИТ-отдел, но это нестандартный подход, который потребует особого внимания и человеческих ресурсов, а также большого количества писем и звонков на линию ИТ-услуг

Буду признателен за любые советы или идеи о том, каккак можно проще убедиться, что мои работы могут быть использованы другими учеными с минимальными усилиями.

Answer 1

Из того, что вы упомянули, я предпочитаю подход с докером.Это позволяет определить хорошо контролируемую среду с относительно простой настройкой для новых пользователей.Обратите внимание, что Docker имеет некоторые причуды при работе в Windows и может иногда вызывать странные проблемы (у контейнеров не хватает места на ровном месте, проблемы с маршрутизацией [при запуске на панели инструментов Docker]) и тому подобное.Это немного сложнее в настройке (чем yaml), но в качестве компромисса вы намного меньше зависите от характеристик каждой отдельной машины / сети.

Если на вашем рабочем месте есть отдел и если ваша команда должна делиться работой, я бы предложил попросить их создать облачный (интранет) сервер Jupyter, чтобы ваша команда могла иметь централизованный доступ к инфраструктуре Jupyter.,

В моей компании у нас есть еще более сложный подход, копия в интрасети google colab .Это было бы лучшим подходом, если бы вы могли подтолкнуть его так много.

Удачи !!