GCP Я не могу получить доступ к своему серверу Jupyter на экземпляре виртуальной машины. (У меня нет решения в стеке потока)

Question

Я создаю GCP vm экземпляр, разрешаю http доступ и устанавливаю config jupyter server , как показано ниже:

$ jupyter notebook password

c = get_config()
c.NotebookApp.ip = '10.14.~~~~~~'
c.NotebookApp.allow_origin = '*'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8888
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
c.NotebookApp.password = "sha1:~~~~~"

$ sudo ufw allow 8888
$ jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --port 8888

, и я пытаюсьподключиться к "http(s)://externalip:8888", но не удалось.Это только показывает бесконечная загрузка .

вот консольное сообщение:

(base) myID @ instance-1: ~ $ jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --port 8888 [I 07: 26: 32.493 NotebookApp] Расширение JupyterLab загружено из /home/renwenxue0/anaconda3/lib/python3.7/site-package s / jupyterlab [I 07: 26: 32.493 NotebookApp] Каталог приложения JupyterLab/ home / renwenxue0 / anaconda3 / share / jupyter / lab [I 07: 26: 32.495 NotebookApp] Обслуживание ноутбуков из локального каталога: / home / renwenxue0 [I 07: 26: 32.495 NotebookApp] Блокнот Jupyter работает на: [I 07: 26: 32.495 NotebookApp] http://(instance -1 или 127.0.0.1): 8888 / [I 07: 26: 32.495 NotebookApp] Используйте Control-C, чтобы остановить этот сервер и закрыть все ядра (дважды дляпропустить подтверждение).

Я отправил отзыв в команду Google, но не получил ответа.

Answer 1

Вам необходимо включить правило брандмауэра на консоли GCP (разрешить порт 8888) https://cloud.google.com/vpc/docs/firewalls#firewall_rules_in

Answer 2

Я думаю, вам будет намного легче, если вы вместо этого будете использовать ноутбуки AI Platform от GCP .

Это та же цена, что и вы сами, но вы получите полнуюСреда Jupyter Notebook с предустановленными различными популярными библиотеками ML (а также с поддержкой их предварительной настройки GPU)

Чтобы создать его, перейдите в консоль GCP -> Платформа AI -> Ноутбуки -> Новый экземпляр