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

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。

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。

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。

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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。