Infrastructure

JupyterLab

Веб-IDE для интерактивной работы с кодом, данными и GPU на сервере.

Что такое JupyterLab

JupyterLab — браузерная IDE для интерактивной работы с Python (и другими языками). Запускается как веб-сервер на GPU-инстансе, доступный через SSH tunneling. Позволяет работать с GPU-кодом, датасетами и моделями в удобном интерфейсе без локальной установки.

JupyterLab предоставляет notebooks (.ipynb), файловый менеджер, терминал, просмотр файлов — всё в браузере.

Запуск на GPU-инстансе

# Установить (обычно уже установлен)
pip install jupyterlab

# Запустить (без открытия браузера, на всех интерфейсах)
jupyter lab --no-browser --ip=0.0.0.0 --port=8888 --NotebookApp.token='mytoken'

# Или через Docker
docker run --gpus all -p 8888:8888 \
  -v $(pwd):/workspace \
  jupyter/cuda-notebook \
  start-notebook.sh --NotebookApp.token='mytoken'

SSH tunneling для доступа

# Пробросить порт 8888 с сервера на localhost
ssh -L 8888:localhost:8888 user@SERVER_IP -N &

# Открыть в браузере
xdg-open http://localhost:8888/lab?token=mytoken

Работа с GPU в ноутбуке

import torch
print(f"GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
print(f"VRAM: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1e9:.1f} GB")

# Мониторинг VRAM прямо в ноутбуке
!nvidia-smi

JupyterLab vs VS Code Remote

JupyterLab VS Code Remote SSH
Интерактивные ноутбуки ✓ (через расширение)
Полноценная IDE Ограниченно
Установка Только Python VS Code Extension
Доступ Браузер VS Code

Для серьёзной разработки VS Code Remote SSH удобнее; для экспериментов и исследований — JupyterLab.

Связанные термины

  • SSH — протокол доступа к JupyterLab-серверу
  • GPU-инстанс — сервер, где запускается JupyterLab
  • Docker — стандартный способ деплоя JupyterLab

Готовы запустить GPU-задачу?

Запустить GPU-сервер