Я установил Anaconda на виртуальную машину CentOS на сервере Ubuntu. Затем я создал среду conda для всех моих python библиотек данных на этой виртуальной машине. У меня на ноутбуке подходящая среда conda.
Затем я следовал этому руководству, чтобы позволить мне выполнять аналитику данных на сервере с помощью ноутбука Jupyter удаленно на моем ноутбуке: https://amber-md.github.io/pytraj/latest/tutorials/remote_jupyter_notebook
Я могу успешно загрузить свой ноутбук Jupyter на свой ноутбук и выполнить аналитику на сервере. Я также могу пометить мое завершенное приложение как .servable() в блокноте, а затем использовать panel serve --show ... на своем терминале виртуальной машины, чтобы предоставить законченное интерактивное приложение пользователям локальной сети через веб-браузер.
Моя проблема заключается в том, что когда я вместо того, чтобы пометить мое приложение .show(), чтобы я мог просмотреть приложение / отчет, над которым я сейчас работаю, в блокноте, я получаю следующее сообщение: <bokeh.server.server.Server at 0x7faa92ef5590>, но приложение не загружается в новой вкладке браузера, как ожидалось .
Как заставить app.show() работать при использовании ноутбука Jupyter удаленно, а не локально?
Обновление 23/01/20 в ответ на ответ @ SandervandenOord:" Вам необходимо указать порт для .show () и убедиться, что пользователь может получить доступ к этому порту на удаленном сервере "
Для иллюстрации этого вопроса (не актуально ), скажем, моя виртуальная машина сервера имеет адрес 192.168.0.1 , а ноутбук - 192.168.0.2 , а порт, который я хочу использовать с app.show(), равен 3333, 1. Настройка порта:
На сервере ( 192.168.0.1 ):
- Проверьте, что порт 3333 не используется:
sudo lsof -i:3333 - Убедитесь, что iptables не показывает порт как открытый:
sudo iptables-save | grep 3333 - Добавьте порт в файл / etc / services :
sudo nano /etc/services - Я добавил следующую строку в начало файла и сохранил:
# service-name port/protocol [aliases ...] [# comment]
bokeh-server 3333/tcp # Open port to allow app.show() to work on a remotely executed Jupyter Notebook
Я установил ncat на сервере ( 192.168.0.1 ):
sudo yum install nmap-ncat -y
Затем я настраиваю обмен сообщениями между сервером и ноутбуком:
- На сервере:
nc -l 3333 - На ноутбуке:
nc 192.168.0.1 3333
, а также между ноутбуком и сервером:
- На ноутбуке:
nc -l 3333 На сервере:
nc 192.168.0.2 3333
Сообщения успешно поступают с сервера на ноутбук и наоборот.
Подтверждение этих двух соединений:
sudo lsof -i:3333
, которые вывели:
COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
nc 1776 XXX 5u IPv4 23627 0t0 TCP vmserver:bokeh-server->192.168.0.2:55358 (ESTABLISHED)
nc 1846 XXX 3u IPv4 22895 0t0 TCP vmserver:33658->192.168.0.2:bokeh-server (ESTABLISHED)
, показывая, что сервер на порту 3333 может взаимодействовать с ноутбуком через другой порт, а ноутбук через порт 3333 может взаимодействовать с сервером через другой порт.
Я не уверен, как заставить их подключаться к одному и тому же порту? ie оба на порт 3333? Это источник моей проблемы?
Затем в своем ноутбуке jupyter я заменил app.show() на app.show(port=3333, websocket_origin=None, threaded=False)
Однако я все еще испытываю то же поведение, что и ранее, в том, что приложение не загружается в новой вкладке браузера, как и ожидалось.
Затем я экспериментировал с параметрами websocket_origin (пробовал "192.168.0.1", "192.168.0.2" и "*") и threaded (True / False), но изменение их не дало желаемого результата загрузки приложения в новой вкладке браузера.
Пара интересных моментов :
1. Если я запускаю свою записную книжку, которая выполняет
app.show(port=3333, websocket_origin=None, threaded=False)
, а затем на сервере запускаю:
sudo lsof -i:3333
, то возвращается следующее:
COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
ZMQbg/1 19328 xxx 45u IPv4 83214 0t0 TCP *:bokeh-server (LISTEN)
ZMQbg/1 19328 xxx 54u IPv6 83215 0t0 TCP *:bokeh-server (LISTEN)
Кажется, сервер ожидает, что что-то случится на порте 3333? ie СЛУШАТЬ ? В отличие от того, когда я обменивался сообщениями между сервером и ноутбуком (и наоборот), на самом деле, похоже, ESTABLISHED соединение не было.
Обратите внимание, что эти две строки только появляются после Я запускаю ноутбук.
После того, как я выполнил свою записную книжку (и приложение на новой вкладке не открылось), если я попытаюсь запустить записную книжку снова, я получу это предупреждение в своей записной книжке jupyter:
OSError: [Errno 98] Address already in use Так что похоже, что соединение между сервером и ноутбуком было УСТАНОВЛЕНО или, по крайней мере, зарезервировано? Чтобы это исправить, мне нужно закрыть соединение с моим сервером, а затем на моем ноутбуке выполнить команду: lsof -ti:8888 | xargs kill -1, а затем восстановить соединение между сервером и ноутбуком согласно https://amber-md.github.io/pytraj/latest/tutorials/remote_jupyter_notebook
@ SandervandenOord, у вас есть какие-нибудь указания относительно того, что я мог бы попробовать дальше?
Заранее большое спасибо.
Версии программного обеспечения в среде conda на ВМ:
# Name Version Build Channel
_anaconda_depends 2019.03 py37_0
_libgcc_mutex 0.1 main
alabaster 0.7.12 py37_0
anaconda custom py37_1
anaconda-client 1.7.2 py37_0
anaconda-project 0.8.4 py_0
arrow-cpp 0.11.1 py37h0e61e49_1004 conda-forge
asn1crypto 1.3.0 py37_0
astroid 2.3.3 py37_0
astropy 4.0 py37h7b6447c_0
atomicwrites 1.3.0 py37_1
attrs 19.3.0 py_0
babel 2.8.0 py_0
backcall 0.1.0 py37_0
backports 1.0 py_2
backports.os 0.1.1 py37_0
backports.shutil_get_terminal_size 1.0.0 py37_2
beautifulsoup4 4.8.2 py37_0
bitarray 1.2.0 py37h7b6447c_0
bkcharts 0.2 py37_0
blas 1.0 mkl
bleach 3.1.0 py37_0
blosc 1.16.3 hd408876_0
bokeh 1.4.0 py37_0
boost-cpp 1.68.0 h11c811c_1000 conda-forge
boto 2.49.0 py37_0
bottleneck 1.3.1 py37hdd07704_0
bzip2 1.0.8 h7b6447c_0
ca-certificates 2019.11.28 hecc5488_0 conda-forge
cairo 1.14.12 h8948797_3
cartopy 0.17.0 py37hbb7e04d_1
certifi 2019.11.28 py37_0
cffi 1.13.2 py37h2e261b9_0
cftime 1.0.4.2 py37hdd07704_0
chardet 3.0.4 py37_1003
click 7.0 py37_0
click-plugins 1.1.1 py_0
cligj 0.5.0 py37_0
cloudpickle 1.2.2 py_0
clyent 1.2.2 py37_1
colorama 0.4.3 py_0
colorcet 2.0.2 py_0 pyviz
contextlib2 0.6.0.post1 py_0
cryptography 2.8 py37h1ba5d50_0
curl 7.67.0 hbc83047_0
cycler 0.10.0 py37_0
cython 0.29.14 py37he6710b0_0
cytoolz 0.10.1 py37h7b6447c_0
dask 2.9.1 py_0
dask-core 2.9.1 py_0
datashader 0.9.0 py_0 pyviz
datashape 0.5.4 py37_1
dbus 1.13.12 h746ee38_0
decorator 4.4.1 py_0
defusedxml 0.6.0 py_0
distributed 2.9.1 py_0
docutils 0.15.2 py37_0
entrypoints 0.3 py37_0
et_xmlfile 1.0.1 py37_0
expat 2.2.6 he6710b0_0
fastcache 1.1.0 py37h7b6447c_0
feather-format 0.4.0 py_1003 conda-forge
filelock 3.0.12 py_0
fiona 1.8.4 py37hc38cc03_0
flask 1.1.1 py_0
fontconfig 2.13.0 h9420a91_0
freetype 2.9.1 h8a8886c_1
freexl 1.0.5 h14c3975_0
fribidi 1.0.5 h7b6447c_0
fsspec 0.6.2 py_0
gdal 2.3.3 py37hbb2a789_0
geopandas 0.6.1 py_0
geos 3.7.1 he6710b0_0
geoviews 1.6.6 py_0 pyviz
geoviews-core 1.6.6 py_0 pyviz
get_terminal_size 1.0.0 haa9412d_0
gevent 1.4.0 py37h7b6447c_0
giflib 5.1.4 h14c3975_1
glib 2.63.1 h5a9c865_0
glob2 0.7 py_0
gmp 6.1.2 h6c8ec71_1
gmpy2 2.0.8 py37h10f8cd9_2
graphite2 1.3.13 h23475e2_0
greenlet 0.4.15 py37h7b6447c_0
gst-plugins-base 1.14.0 hbbd80ab_1
gstreamer 1.14.0 hb453b48_1
h5py 2.9.0 py37h7918eee_0
harfbuzz 1.8.8 hffaf4a1_0
hdf4 4.2.13 h3ca952b_2
hdf5 1.10.4 hb1b8bf9_0
heapdict 1.0.1 py_0
holoviews 1.12.7 py_0 pyviz
html5lib 1.0.1 py37_0
hvplot 0.5.2 py_0 pyviz
hypothesis 4.54.2 py37_0
icu 58.2 h9c2bf20_1
idna 2.8 py37_0
imageio 2.6.1 py37_0
imagesize 1.2.0 py_0
importlib_metadata 1.3.0 py37_0
intel-openmp 2019.4 243
ipykernel 5.1.3 py37h39e3cac_1
ipython 7.11.1 py37h39e3cac_0
ipython_genutils 0.2.0 py37_0
ipywidgets 7.5.1 py_0
isort 4.3.21 py37_0
itsdangerous 1.1.0 py37_0
jbig 2.1 hdba287a_0
jdcal 1.4.1 py_0
jedi 0.15.2 py37_0
jeepney 0.4.2 py_0
jinja2 2.10.3 py_0
joblib 0.14.1 py_0
jpeg 9b h024ee3a_2
json-c 0.13.1 h1bed415_0
json5 0.8.5 py_0
jsonschema 3.2.0 py37_0
jupyter 1.0.0 py37_7
jupyter_client 5.3.4 py37_0
jupyter_console 6.0.0 py37_0
jupyter_core 4.6.1 py37_0
jupyterlab 1.2.4 pyhf63ae98_0
jupyterlab_server 1.0.6 py_0
kealib 1.4.7 hd0c454d_6
keyring 20.0.0 py37_0
kiwisolver 1.1.0 py37he6710b0_0
krb5 1.16.4 h173b8e3_0
lazy-object-proxy 1.4.3 py37h7b6447c_0
ld_impl_linux-64 2.33.1 h53a641e_7
libarchive 3.3.3 h5d8350f_5
libboost 1.67.0 h46d08c1_4
libcurl 7.67.0 h20c2e04_0
libdap4 3.19.1 h6ec2957_0
libedit 3.1.20181209 hc058e9b_0
libffi 3.2.1 hd88cf55_4
libgcc-ng 9.1.0 hdf63c60_0
libgdal 2.3.3 h2e7e64b_0
libgfortran-ng 7.3.0 hdf63c60_0
libkml 1.3.0 h590aaf7_4
liblief 0.9.0 h7725739_2
libnetcdf 4.6.1 h11d0813_2
libpng 1.6.37 hbc83047_0
libpq 11.2 h20c2e04_0
libprotobuf 3.6.1 hdbcaa40_1001 conda-forge
libsodium 1.0.16 h1bed415_0
libspatialindex 1.9.3 he6710b0_0
libspatialite 4.3.0a hb08deb6_19
libssh2 1.8.2 h1ba5d50_0
libstdcxx-ng 9.1.0 hdf63c60_0
libtiff 4.1.0 h2733197_0
libtool 2.4.6 h7b6447c_5
libuuid 1.0.3 h1bed415_2
libxcb 1.13 h1bed415_1
libxml2 2.9.9 hea5a465_1
libxslt 1.1.33 h7d1a2b0_0
llvmlite 0.31.0 py37hd408876_0
locket 0.2.0 py37_1
lxml 4.4.2 py37hefd8a0e_0
lz4-c 1.8.1.2 h14c3975_0
lzo 2.10 h49e0be7_2
markdown 3.1.1 py37_0
markupsafe 1.1.1 py37h7b6447c_0
matplotlib 3.1.1 py37h5429711_0
mccabe 0.6.1 py37_1
mistune 0.8.4 py37h7b6447c_0
mkl 2019.4 243
mkl-service 2.3.0 py37he904b0f_0
mkl_fft 1.0.15 py37ha843d7b_0
mkl_random 1.1.0 py37hd6b4f25_0
mock 3.0.5 py37_0
more-itertools 8.0.2 py_0
mpc 1.1.0 h10f8cd9_1
mpfr 4.0.1 hdf1c602_3
mpmath 1.1.0 py37_0
msgpack-python 0.6.1 py37hfd86e86_1
multipledispatch 0.6.0 py37_0
munch 2.5.0 py_0
nbconvert 5.6.1 py37_0
nbformat 4.4.0 py37_0
ncurses 6.1 he6710b0_1
netcdf4 1.4.2 py37h808af73_0
networkx 2.4 py_0
nltk 3.4.5 py37_0
nose 1.3.7 py37_2
notebook 6.0.2 py37_0
numba 0.47.0 py37h962f231_0
numexpr 2.7.0 py37h9e4a6bb_0
numpy 1.17.4 py37hc1035e2_0
numpy-base 1.17.4 py37hde5b4d6_0
numpydoc 0.9.2 py_0
olefile 0.46 py37_0
openjpeg 2.3.0 h05c96fa_1
openpyxl 3.0.2 py_0
openssl 1.1.1d h7b6447c_3
owslib 0.18.0 py_0
packaging 20.0 py_0
pandas 0.25.3 py37he6710b0_0
pandoc 2.2.3.2 0
pandocfilters 1.4.2 py37_1
panel 0.7.0 py_0 pyviz
pango 1.42.4 h049681c_0
param 1.9.2 py_0 pyviz
parquet-cpp 1.5.1 3 conda-forge
parso 0.5.2 py_0
partd 1.1.0 py_0
patchelf 0.10 he6710b0_0
path 13.1.0 py37_0
path.py 12.4.0 0
pathlib2 2.3.5 py37_0
patsy 0.5.1 py37_0
pcre 8.43 he6710b0_0
pep8 1.7.1 py37_0
pexpect 4.7.0 py37_0
pickleshare 0.7.5 py37_0
pillow 7.0.0 py37hb39fc2d_0
pip 19.3.1 py37_0
pixman 0.38.0 h7b6447c_0
pkginfo 1.5.0.1 py37_0
plotly 4.4.1 py_0 plotly
plotly_express 0.4.1 py_0 plotly
pluggy 0.13.1 py37_0
ply 3.11 py37_0
poppler 0.65.0 h581218d_1
poppler-data 0.4.9 0
proj4 5.2.0 he6710b0_1
prometheus_client 0.7.1 py_0
prompt_toolkit 2.0.9 py37_0
psutil 5.6.7 py37h7b6447c_0
ptyprocess 0.6.0 py37_0
py 1.8.1 py_0
py-lief 0.9.0 py37h7725739_2
pyarrow 0.11.1 py37hbbcf98d_1002 conda-forge
pycodestyle 2.5.0 py37_0
pycosat 0.6.3 py37h7b6447c_0
pycparser 2.19 py37_0
pycrypto 2.6.1 py37h14c3975_9
pyct 0.4.6 py_0 pyviz
pyct-core 0.4.6 py_0 pyviz
pycurl 7.43.0.3 py37h1ba5d50_0
pyepsg 0.4.0 py37_0
pyflakes 2.1.1 py37_0
pygments 2.5.2 py_0
pykdtree 1.3.1 py37hdd07704_2
pylint 2.4.4 py37_0
pyodbc 4.0.27 py37he6710b0_0
pyopenssl 19.1.0 py37_0
pyparsing 2.4.6 py_0
pyproj 1.9.6 py37h14380d9_0
pyqt 5.9.2 py37h05f1152_2
pyrsistent 0.15.6 py37h7b6447c_0
pyshp 2.1.0 py_0
pysocks 1.7.1 py37_0
pytables 3.6.1 py37h71ec239_0
pytest 5.3.2 py37_0
pytest-arraydiff 0.3 py37h39e3cac_0
pytest-astropy 0.7.0 py_0
pytest-astropy-header 0.1.1 py_0
pytest-doctestplus 0.5.0 py_0
pytest-openfiles 0.4.0 py_0
pytest-remotedata 0.3.2 py37_0
python 3.7.6 h0371630_2
python-dateutil 2.8.1 py_0
python-libarchive-c 2.8 py37_13
pytz 2019.3 py_0
pyviz_comms 0.7.2 py_0 pyviz
pywavelets 1.1.1 py37h7b6447c_0
pyyaml 5.2 py37h7b6447c_0
pyzmq 18.1.0 py37he6710b0_0
qt 5.9.7 h5867ecd_1
qtawesome 0.6.0 py_0
qtconsole 4.6.0 py_1
qtpy 1.9.0 py_0
readline 7.0 h7b6447c_5
requests 2.22.0 py37_1
retrying 1.3.3 py37_2
rope 0.14.0 py_0
rtree 0.8.3 py37_0
ruamel_yaml 0.15.87 py37h7b6447c_0
scikit-image 0.15.0 py37he6710b0_0
scikit-learn 0.22.1 py37hd81dba3_0
scipy 1.3.2 py37h7c811a0_0
seaborn 0.9.0 pyh91ea838_1
secretstorage 3.1.1 py37_0
send2trash 1.5.0 py37_0
setuptools 44.0.0 py37_0
shapely 1.6.4 py37h86c5351_0
simplegeneric 0.8.1 py37_2
singledispatch 3.4.0.3 py37_0
sip 4.19.8 py37hf484d3e_0
six 1.13.0 py37_0
snappy 1.1.7 hbae5bb6_3
snowballstemmer 2.0.0 py_0
sortedcollections 1.1.2 py37_0
sortedcontainers 2.1.0 py37_0
soupsieve 1.9.5 py37_0
sphinx 2.3.1 py_0
sphinxcontrib 1.0 py37_1
sphinxcontrib-applehelp 1.0.1 py_0
sphinxcontrib-devhelp 1.0.1 py_0
sphinxcontrib-htmlhelp 1.0.2 py_0
sphinxcontrib-jsmath 1.0.1 py_0
sphinxcontrib-qthelp 1.0.2 py_0
sphinxcontrib-serializinghtml 1.1.3 py_0
sphinxcontrib-websupport 1.1.2 py_0
spyder 3.3.6 py37_0
spyder-kernels 0.5.2 py37_0
sqlalchemy 1.3.12 py37h7b6447c_0
sqlite 3.30.1 h7b6447c_0
statsmodels 0.10.1 py37hdd07704_0
sympy 1.5.1 py37_0
tbb 2019.8 hfd86e86_0
tblib 1.6.0 py_0
terminado 0.8.3 py37_0
testpath 0.4.4 py_0
thrift-cpp 0.12.0 h0a07b25_1002 conda-forge
tk 8.6.8 hbc83047_0
toolz 0.10.0 py_0
tornado 6.0.3 py37h7b6447c_0
tqdm 4.41.1 py_0
traitlets 4.3.3 py37_0
unicodecsv 0.14.1 py37_0
unixodbc 2.3.7 h14c3975_0
urllib3 1.25.7 py37_0
wcwidth 0.1.7 py37_0
webencodings 0.5.1 py37_1
werkzeug 0.16.0 py_0
wheel 0.33.6 py37_0
widgetsnbextension 3.5.1 py37_0
wrapt 1.11.2 py37h7b6447c_0
wurlitzer 2.0.0 py37_0
xarray 0.14.1 py_1
xerces-c 3.2.2 h780794e_0
xlrd 1.2.0 py37_0
xlsxwriter 1.2.7 py_0
xlwt 1.3.0 py37_0
xz 5.2.4 h14c3975_4
yaml 0.1.7 had09818_2
zeromq 4.3.1 he6710b0_3
zict 1.0.0 py_0
zipp 0.6.0 py_0
zlib 1.2.11 h7b6447c_3
zstd 1.3.7 h0b5b093_0