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dustynv/jupyterlab Docker 镜像 - 轩辕镜像

jupyterlab
dustynv/jupyterlab
在Jetson设备上自动启动JupyterLab服务器的Docker镜像,默认运行于8888端口(密码nvidia),支持通过环境变量配置根目录、端口、密码及日志路径,可灵活定制启动行为(如直接进入终端或手动启动服务)。
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jupyterlab镜像文档

镜像概述与主要用途

jupyterlab镜像是用于在Jetson设备上快速部署JupyterLab开发环境的Docker镜像。容器启动时默认自动在后台启动JupyterLab服务器,无需手动配置,适用于需要在Jetson平台进行交互式开发、数据分析或AI模型调试的场景。

核心功能与特性

  • 自动启动:默认运行/start_jupyter脚本,自动在8888端口启动JupyterLab服务器
  • 灵活配置:通过环境变量自定义关键参数,包括根目录(JUPYTER_ROOT)、端口(JUPYTER_PORT)、登录密码(JUPYTER_PASSWORD)和日志路径(JUPYTER_LOG)
  • 启动定制:支持覆盖默认命令直接进入终端,后续可手动执行/start_jupyter启动服务
  • 兼容性:基于L4T 32.6+系统,依赖build-essential、python等基础包,作为多个AI/ML相关镜像(如audiocraft、llama-index)的基础依赖

使用场景与适用范围

  • Jetson设备(如Jetson Nano、Xavier)上快速搭建JupyterLab开发环境
  • 需要定制JupyterLab访问端口、根目录或密码的安全访问场景
  • 临时进入容器终端进行系统配置或依赖安装,之后再启动JupyterLab的开发场景
  • 作为基础镜像构建包含JupyterLab的AI应用(如语音处理、计算机视觉模型开发)

使用方法与配置说明

默认运行方式

使用jetson-containers run工具自动拉取或构建兼容镜像并启动:

bash
# 自动选择与当前JetPack/L4T兼容的镜像
jetson-containers run $(autotag jupyterlab)

# 或指定具体镜像版本
jetson-containers run dustynv/jupyterlab:r35.3.1

# 直接使用docker run命令(需手动配置nvidia运行时和网络)
sudo docker run --runtime nvidia -it --rm --network=host dustynv/jupyterlab:r35.3.1

默认配置下:

  • 服务器端口:8888
  • 登录密码:nvidia
  • 日志路径:/data/logs/jupyter.log(自动映射到宿主机jetson-containers/data目录)
环境变量配置

通过--env参数设置环境变量自定义JupyterLab行为:

环境变量说明默认值
JUPYTER_ROOTJupyterLab根目录容器默认工作目录
JUPYTER_PORT服务器监听端口8888
JUPYTER_PASSWORD登录密码nvidia
JUPYTER_LOG日志文件路径/data/logs/jupyter.log

配置示例:

bash
jetson-containers run \
  --env JUPYTER_ROOT=/home/user \    # 设置根目录为/home/user
  --env JUPYTER_PORT=8000 \          # 端口改为8000
  --env JUPYTER_PASSWORD=password \  # 密码设为password
  --env JUPYTER_LOG=/dev/null \      # 禁用日志输出
  $(autotag jupyterlab)
覆盖默认启动命令

默认CMD为启动JupyterLab,可直接指定命令进入终端:

bash
# 直接进入容器终端,不启动JupyterLab
jetson-containers run /bin/bash

进入终端后,可手动启动JupyterLab服务:

bash
/start_jupyter  # 执行启动脚本

容器信息

jupyterlab详情
构建状态![jupyterlab_jp46]([] ![jupyterlab_jp51]([] ![jupyterlab_jp60]([***]
系统要求L4T ['>=32.6']
依赖项build-essential python numpy rust
被依赖项audiocraft efficientvit jupyter_clickable_image_widget l4t-ml langchain:samples llama-index sam tam voicecraft whisper
DockerfileDockerfile
镜像dustynv/jupyterlab:r32.7.1 (2024-03-07, 0.7GB)
dustynv/jupyterlab:r35.2.1 (2023-12-06, 5.3GB)
dustynv/jupyterlab:r35.3.1 (2024-03-07, 5.4GB)
dustynv/jupyterlab:r35.4.1 (2023-10-07, 5.3GB)
dustynv/jupyterlab:r36.2.0 (2024-03-07, 0.6GB)
说明除非覆盖容器启动命令,否则会自动在8888端口启动Jupyter服务器

容器镜像列表

仓库/标签日期架构大小
dustynv/jupyterlab:r32.7.12024-03-07arm640.7GB
dustynv/jupyterlab:r35.2.12023-12-06arm645.3GB
dustynv/jupyterlab:r35.3.12024-03-07arm645.4GB
dustynv/jupyterlab:r35.4.12023-10-07arm645.3GB
dustynv/jupyterlab:r36.2.02024-03-07arm640.6GB

容器镜像与其他JetPack/L4T次要版本兼容:
• L4T R32.7容器可运行于其他L4T R32.7版本(JetPack 4.6+)
• L4T R35.x容器可运行于其他L4T R35.x版本(JetPack 5.1+)

构建容器

若使用autotag工具,会在需要时自动构建兼容镜像。手动构建步骤:

  1. 完成系统设置
  2. 执行构建命令:
bash
jetson-containers build jupyterlab

构建过程会自动集成依赖项并进行测试。添加--help查看更多构建选项:

bash
jetson-containers build jupyterlab --help
查看更多 jupyterlab 相关镜像 →
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为NVIDIA Jetson平台提供预配置的ROS环境,支持机器人应用的快速开发、部署与运行,适配Jetson硬件加速能力。
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GitHub仓库dusty-nv/jetson-containers中的Ollama LLM包,是为NVIDIA Jetson嵌入式平台设计的容器化解决方案,旨在简化大型语言模型(LLM)的部署与运行流程,支持多种主流LLM模型,充分利用Jetson设备的硬件加速能力,适用于边缘AI计算、智能终端开发等场景,为开发者提供便捷高效的本地化LLM部署工具。
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jetson-inference是为NVIDIA Jetson平台设计的深度学习推理容器,集成CUDA、PyTorch、TensorRT、OpenCV等关键依赖,支持多种JetPack/L4T版本,便于快速部署和运行计算机视觉等推理任务。
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包含llama.cpp(启用CUDA支持)和llama-cpp-python的Docker镜像,支持GGUF/GGML模型格式,适用于本地大语言模型推理任务。
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