/home/ma-user/anaconda3/envs/my-env 执行如下命令在my env里安装如下依赖包。 pip install jupyter pip install jupyter_core==5.3.0 pip install jupyter_client==8.2

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Jupyter可以安装插件吗？ Jupyter可以安装插件。 目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布，一次性完成前后端插件的安装，安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行

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/home/ma-user/.local/share/jupyter/kernels/sfs-new-env/logo-* 说明：此处“.local/share/jupyter/kernels/sfs-new-env”为举例，请以用户实际的安装路径为准。 图1 安装路径回显 刷新JupyterLab页面，可以看到新的kernel。

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如何在Notebook中安装外部库？ 在Jupyter Notebook中安装 例如，通过Jupyter Notebook在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。 打开一个Notebook实例。 在Jupyter控制面板中，选择“New”（新建），然后选择“TensorFlow-1

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如何在CodeLab上安装依赖？ ModelArts CodeLab中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。 在“Noteb

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如何在Notebook中安装外部库？ ModelArts Notebook中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装

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04的官方镜像，或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。 构建流程：安装所需的apt包、驱动，配置ma-user用户、导入conda环境、配置Notebook依赖。 推荐使用Dockerfile的方式构建镜像。这样既满足dockerfile可追溯

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步骤1：在 MRS 集群外节点安装客户端 步骤2：安装Python3 步骤3：安装Jupyter Notebook 步骤4：验证Jupyter Notebook访问MRS 本实践仅适用于MRS 3.x及之后版本，且在集群外客户端节点中安装Python3。 步骤1：在MRS集群外节点安装客户端 准备

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er”。 选择安装位置，按“Enter”。 安装完成后，输入“yes”。 初始化Anaconda配置并测试安装。 执行以下命令初始化Anaconda配置。 export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH source ~/.bashrc 测试安装。 conda

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服务器 配置 进行数据库的设置或连接 最高权限的设置 设定合作伙伴的系统库 服务器部署项目 重启Tomcat服务 父主题： 实施步骤

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打开Grafana页面。 新打开一个浏览器窗口，在地址栏输入3中配置的root_url后。出现Grafana登录页面即代表在Notebook中安装和配置Grafana成功。首次登录用户名和密码为admin，登录成功后请根据提示修改密码。 父主题： 安装配置Grafana

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服务器基础配置 本方案基于H CS 底座部署，华为云的欧拉系统：基于稳定的Linux内核研发出面向企业级的通用服务器架构平台——Euler OS（Open Euler OS 2.8开源欧拉操作系统），支持ARM64鲲鹏处理器和容器虚拟化技术。 由HCS底座运维人员提供相关的操作系统、镜像和 云服务器 。

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配置认证服务器 配置无线认证模板（用户名密码认证） 在WAC认证界面，创建SSID信息，与WAC设备侧保存一致。对通过WAC上线的用户进行认证。 登录华为乾坤控制台。 单击页面左上角按钮，单击“我的服务 > 云管理网络”，在快捷菜单栏选择“ > 高级配置”。 在高级配置界面选择“网络配置

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配置服务器 通过分配的公网IP-121.36.25.2远程服务器配置。 Hosts配置 图1 Hosts配置 IIS组件安装 图2 IIS组件安装 父主题： 安装测试环境

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EIHealth 平台集成了基于开源的Jupyter Notebook，可为您提供在线的开发和调试工具，用于编写和调测模型训练代码。Notebook使您无需关心分析软件包的安装、升级和维护等工作，只需聚焦于科研工作，从而加快科研进展。 关于Jupyter Notebook的详细操作指导，请参见Jupyter

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如何在Notebook开发环境中配置Conda源 用户可以在Notebook开发环境中自行安装开发依赖包，方便使用。常见的依赖安装支持pip和Conda，pip源已经配置好，可以直接使用安装，Conda源需要多一步配置。 本章节介绍如何在Notebook开发环境中配置Conda源。 配置Conda源

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GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu 18.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.4 场景描述 本文旨在指导如何在GP Vnt1裸金属服务器上（Ubuntu 18.04系统），安装NVIDIA驱动版本470，CUDA版本11.4。 操作步骤 安装NVIDIA驱动。 apt-get

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如果提示未开通则根据提示跳转至开通页面完成服务开通。 进入“基础配置”页面，选择Python技术栈，CPU架构选择X86计算，CPU/内存选择2U4G，单击“下一步”。 进入“工程配置”页面，选择不创建工程，然后单击“确定”，完成实例创建。 安装TensorFlow 进入CodeArts IDE

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PullImageFailed 镜像拉取失败 紧急 CreateKernelFailed conda命令不可用导致创建jupyter kernel失败 （The jupyter launcher page does not contain the kernel due to conda environment

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该功能的行为与直接基于预置框架创建的训练作业相同，例如： 系统将会自动注入一系列环境变量 PATH=${MA_HOME}/anaconda/bin:${PATH} LD_LIBRARY_PATH=${MA_HOME}/anaconda/lib:${LD_LIBRARY_PATH} PYTHONPATH=${MA_JO

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本章节主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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