部署 PyTorch + Jupyter 实例
本文将引导用户如何使用自定义镜像在 Alaya NeW 弹性容器集群上部署一个 PyTorch 实例。通过这一过程的探索，为用户提供了在云端快速部署自定义服务的参考。无论是对于希望快速启动开发环境的开发者，还是需要将复杂应用迁移到云端的企业用户，实现高效的资源管理和开发效率提升。
前提条件
- 在VS Code/Cursor的扩展中安装Aladdin插件，搜索“Aladdin”即可获取。
- 用户已开通弹性容器集群，且集群可正常使用。如尚未开通，可参考开通弹性容器集群完成开通。
操作步骤
- 登录Aladdin后，返回工作区，新建一个Workshop，填写参数，参数说明如下所示。
| 参数名称 | 说明 | 备注 |
|---|---|---|
| Environment | 当前 Workshop 使用的容器镜像，通常包含预装软件和基础运行环境 | 运行环境选择预置的 aladdin/llamafactory 公共镜像仓库下的 jupyter-lab 镜像 |
| Resource | 当前 Workshop 启动时分配的 CPU 和内存资源 | 系统自动适配的 CPU、内存 |
| VKS | 用户已创建的弹性容器集群 | 已注册的企业账号可创建多个集群 |
| Namespace | 用户已选择的弹性容器集群内创建的命名空间 | 支持选择 default |
| ENV | 环境变量配置 | 可配置应用参数、API 密钥等敏感信息 |
| PVC MOUNTS | 挂载的 SubPath 填写开通弹性容器集群时在"文件存储"目录下新建的文件夹名称；ContainerPath 填写工作路径。 | 为避免数据遗失，建议用户挂载 PVC |
- 配置完成后，单击Submit，在弹出的新窗口（后文统称远端页面）选择"Linux"，远端页面中将自动安装相关插件，待远端页面中出现 Remote Aladdin 插件图标，Workshop 创建操作完成。
- 按
Ctrl+Shift+P（Windows/Linux），打开命令面板，选择 Python: Select Interpreter，可选择下图高亮所示的 Python 解释器。
- 选择完成后，打开"/workspace/"文件夹，选择Terminal/New Terminal菜单项进入终端页面，运行
tmux new -s [session_name]打开新会话，在新会话运行如下所示的命令，如下图高亮①所示，将文件拷贝至当前 Workspace，如下图高亮②所示。
cp /jupyterlab/jupyter.sh .用户运行 Ctrl+b d 可将当前 Tmux 会话从前台运行状态中分离，在后台运行；运行 tmux attach -t [会话名] 命令重新连接到已分离的会话。
- 在上述会话页面运行如下所示的命令以部署应用服务，如上图高亮③所示，根据页面提示，用户可以选择是否设置登录密码。本次选择设置登录密码，设置完成后按
Enter键，系统开始部署应用服务。
bash jupyter.sh如果用户选择不设置登录密码，可在终端输出的运行日志中查看登录的 Token，示例页面如下图所示，服务部署完成后，即可使用上述 Token 登录应用。
- 服务部署完成后，页面会弹出提示框，点击选择Open in Browser，如下图高亮所示，然后在浏览器密码输入框使用已设置的密码或者已经获取的 Token 登录应用服务。
服务部署完成后，用户也可点击PORTS/Forwarded Address下的网络图标，然后选择Open in Browser，示例如下图所示。
- 登录后即可访问对应服务，通过服务页面进行开发、调试工作，具体示例页面如下图所示。
进阶配置
用户可通过以下方式配置外部访问。
- 在 Run Shell 配置界面，点击展开 Advanced 配置，点击下方的 Add External Access。新增一个外部访问配置，在输入框中填写 8888 端口，此次示例如下图所示。
- 配置完成后，点击Submit按钮，系统创建 DEVELOP SESSION 运行列表，用户在列表中可以查看运行的会话，示例如图所示。
- 选择未添加外部访问且已启动的 Session，右键选择Add External Access操作，示例如下图所示。
- 在页面弹框填写需要转发的端口号，此处填入 8888，示例如下图所示，填写完成后回车即可。
当端口转发状态指示灯显示为绿色后，表示服务已就绪。点击应用访问按钮，进入部署完成的应用服务配置页面。
若用户在Run Shell配置页面的 ENV 配置项中未设置 JUPYTER_PASSWORD，系统将默认使用"OUTPUT"处生成的 Token 进行应用登录。本次使用系统生成的 Token 登录，查看 Token 的示例页面如下所示。用户可根据使用习惯及应用需求做对应配置。
总结
用户通过 Aladdin 快速部署一个 PyTorch 实例，用户可参考本文的部署方法，快速实现自身服务的容器化与云端部署，提升开发效率与资源利用率。
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