Итак, у меня есть установка jupyterhub-esk, в которой я раскручиваю контейнеры, которые запускают либо jupyter lab, либо ноутбуки jupyter (в зависимости от выбора пользователей). При запуске контейнер в основном выполняет клон git, что позволяет мне выбрать один из моих репозиториев git и развернуть рабочую среду jupyterlab со всем содержимым в течение нескольких минут.
До недавнего времени в моем dockerfile был большой список предустановленных библиотек, который увеличивался по мере того, как я добавлял требования к своим различным проектам. Однако все это становится довольно неуправляемым, поскольку размер встроенного образа докера приближается к 4 ГБ (Ура!).
Я решил использовать подход «конфигурация как код» - каждое репозиторий git будет иметь свою среду environment.yaml (это conda env) в корневом каталоге, который будет установлен и активирован на лету, когда контейнер раскручивается. Каждое репо обязано знать свои требования. Это позволит получить компромисс между временем раскрутки и размером контейнера, а также сделает вещи более воспроизводимыми за пределами моего специально созданного изображения!
Однако я столкнулся со следующей проблемой:
- Для большинства моих записных книжек требуется тот или иной плагин (gmaps / widgets / и т. Д.)
- Плагины для лабораторий jupyter очень чувствительны к конкретной версии лаборатории (главный кандидат для конфигурации в виде кода)
- Я могу нормально установить плагин через environment.yaml, но не могу активировать его по умолчанию!
- Это означает, что каждый раз, когда я запускаю среду jupyter, приходится ~ 5 минут возиться с дополнительной конфигурацией !! Хуже того, вся идея этого проекта состоит в том, чтобы я мог отправить ссылку кому-то не в курсе - и у них может быть настроенная среда с моими записными книжками в ней, готовая поиграть в считанные минуты.
Существует ли простая конфигурация в качестве решения для кода, которое поддерживает как пакеты python / conda, так и расширения jupyter? Я знаю, что они в некоторых отношениях ортогональны (вы можете поменять местами conda env, но ваши расширения являются свойством ваша ядерная сессия)
Я уже думал о следующих двух неоптимальных решениях:
- Environment.yaml И startup.sh
Я не такой уж большой поклонник этого, он решает эту проблему, но это не чистый подход. Запуск любого старого сценария оболочки из общедоступного репозитория git - всегда плохая идея (безопасность). Кроме того, часть людей, разбирающихся в сценариях оболочки, отличается от группы людей, использующих записные книжки, что затрудняет совместное использование этого решения.
- старая добрая магия ipython
import sys
!jupyter nbextension enable xyz...
sys._exit(00)
Опять же, не самый большой поклонник, это убивает работу всех ячеек в ноутбуке, плюс кажется действительно неуклюжим.
Мы будем благодарны за мысли и предложения людей!
