本文將介紹如何使用JupyterLab架設一個機器/深度學習平台，使在同一個網域下的其他機器能夠使用其資源，且要能選擇不同的虛擬環境。
一、前言
會想要有此架設的原因是，我有一台不錯算力的電腦可以做為AI模型訓練之用，但我平常喜歡用的電腦是Macbook，畢竟螢幕真的不錯! 因此想要使用Macbook撰寫程式碼，但計算進行在另一台Server。
要實現這樣的目標，目前我想的到的有四種方法
- 使用類似teamviewer這種遠端軟體，直接操作server
- 使用git+jenkins: 自己建立git server及jenkins，當我撰寫好程式碼並且push後，以jenkins觸發特定程式腳本，但因為訓練過程中，很有可能要來來回回觀察訓練過程，這樣雖然也是一個很正規的方法，但給我的感覺不彈性。
- SSH 遠端，也是很棒的方法，但不在此篇教學
- 使用JupyterLab，可以遠端連入並且接近在本機的操作體驗，前提是Server和其他機器(上圖的user)要在同一個路由器(或網域)下。
二、設備資訊
Server機器:
OS: Windows 11 專業版
CPU: i7–12700H
Memory: 16GB
GPU: RTX 3060 Laptop 6GB
User
Macbook Pro 14吋
三、實作
- 在Server的機器先安裝Anoconda，這邊不贅述
- 在Server的機器創建一個JupyterLab的環境，指令如下
conda create --name develop python=3.8
conda activate develop
conda install jupyterlab nb_conda_kernels# nb_conda_kernels是必要安裝
3. 創建另外一個環境用於開發用
conda create --name work_env python=3.8
conda install --name work_env ipykernel# 安裝ipykernel才能夠被jupyterlab認到該環境
# 其他所需的套件(例如numpy/pandas/pytorch等等)再依照自己的需求安裝
4. 啟動jupyter lab
conda activate develop
jupyter lab --ip 0.0.0.0 --port 8889# port可以自行更改
實作過程可能會跳出，該電腦是否能夠在私人網路或是公用網路被搜尋到
類似以下的圖(因為沒截到圖，我網路上找來示意的)
記得要打開能讓同網域的人看到，不然其他台機器會無法連入JupyterLab server
5. 取消外部連入的token
完成步驟4以後，如果其他使用者有token的話，應該就可以使用別台機器正常連入了，但這樣有點不方便，所以把它取消掉
在命令提示字元輸入以下指令
jupyter notebook --generate-config在C:\Users\使用者名稱\.jupyter下找到jupyter_notebook_config.py
打開jupyter_notebook_config.py後找到
# c.NotebookApp.token = '<generated>'把註解取消或是在下方複製貼上一列，並且把token內容設成空值
儲存後重新啟動jupyter lab (步驟4. 啟動jupyter lab)
四、成果
先在本機查看jupyter server有沒有被正常啟動
開啟瀏覽器後，在網誌列輸入
確實可以選擇不同的虛擬環境了
接著在其他的電腦遠端連入看看
這時候不能直接使用localhost，要查詢jupyter server所在的機器ip為何，可以使用ipconfig查詢
比方說我的IPv4位址是192.168.0.5的話
那我在另外一台電腦(比方說Macbook)想要連入，就在網址列輸入
此時應該可以看到相同的畫面了!
這樣我們就可以使用macbook享受舒服的螢幕來撰寫程式，但使用高算力的機器了!
五、後記
其實很早就有想過要寫這一篇，但因為工作實在太忙了，一直拖拖拖，到現在才有時間整理出來，希望幫助到有相同需求的人。
如果這邊有寫錯的話，再麻煩不要吝嗇跟我說，我會再更新，感謝~
Reference:
