WSL2에 Jupyter 노트북 서버를 설치하는 방법

코드 복사 및 붙여 넣기 및 스크린 샷이 포함 된 요약 자습서

이미지 Vita Vilcina

" 이 기사 의 확장 버전 은 간결한 설명을 사용하여 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있도록 도와줍니다 💡"

PowerShell을 엽니 다.

  1. “⊞ Windows”를 누릅니다.
  2. 검색 창에“PowerShell”을 입력합니다.
  3. "관리자 권한으로 실행"을 클릭합니다.
  1. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  2. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  3. 엔터 키를 치시오"
  4. wsl
    
           

  5. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  6. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  7. 엔터 키를 치시오"
  8. python -m pip install jupyter
    
           

  9. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  10. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  11. 엔터 키를 치시오"
  12. python -m pip install jupyter_http_over_ws
    
           

  13. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  14. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  15. 엔터 키를 치시오"
  16. jupyter notebook --generate-config
    
           

  17. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  18. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  19. 엔터 키를 치시오"
  20. cd $HOME/.jupyter
    
           

  21. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  22. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  23. 엔터 키를 치시오"
  24. "국가 이름"에 "US"를 입력합니다.
  25. 엔터 키를 치시오"
  26. 시작하다 "." 나머지 분야로
  27. 엔터 키를 치시오"
  28. openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout mykey.key -out mycert.pem
    
           

  29. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  30. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  31. 엔터 키를 치시오"
  32. echo "" > $HOME/.jupyter/jupyter_notebook_config.json
    
           

  33. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  34. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  35. 엔터 키를 치시오"
  36. notepad $HOME/.jupyter/jupyter_notebook_config.json
    
           

  37. 이 지침 아래에서 JSON을 복사하십시오.
  38. JSON을 메모장에 붙여 넣기
  39. "Admin"을 Windows 사용자 이름으로 변경합니다.
  40. "User"를 Unix 사용자 이름으로 변경합니다.
  41. "파일"메뉴를 클릭합니다
  42. "저장"을 클릭하십시오.
  1. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  2. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  3. 엔터 키를 치시오"
  4. jupyter notebook password
    
           

  5. “⊞ Windows”를 누릅니다.
  6. 검색 창에 "Windows Defender 방화벽"을 입력합니다.
  7. "Windows Defender 방화벽"을 클릭합니다.
  8. 왼쪽 패널에서 "고급 설정"을 클릭합니다.
  1. 왼쪽 패널에서 "인바운드 규칙"을 클릭합니다.
  2. 오른쪽 패널에서 "새 규칙…"을 클릭합니다.
  1. "포트"선택
  2. "다음"을 클릭하십시오.
  3. "특정 로컬 포트"를 선택합니다.
  4. “8888”입력
  5. "다음"을 클릭하십시오.
  1. "연결 허용"을 선택합니다.
  2. "다음"을 클릭하십시오.
  1. "도메인", "비공개"및 "공개"를 확인하십시오.
  2. "다음"을 클릭하십시오.
  3. 이 지침 아래에서 이름을 복사하십시오.
  4. "이름"텍스트 상자에 이름을 붙여 넣습니다.
  5. "마침"을 클릭하십시오.
  6. Jupyter Notebook Server (WSL2)
    
           

  7. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  8. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  9. 엔터 키를 치시오"
  10. exit
    
           

  11. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  12. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  13. 엔터 키를 치시오"
  14. Set-ExecutionPolicy Unrestricted -Force
    
           

  15. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  16. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  17. 엔터 키를 치시오"
  18. echo "" > $HOME\.jupyter\jupyter_notebook_server_wsl2.vbs
    
           

  19. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  20. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  21. 엔터 키를 치시오"
  22. notepad $HOME\.jupyter\jupyter_notebook_server_wsl2.vbs
    
           

  23. 이 지침 아래에서 코드를 복사하십시오.
  24. 노트북에 코드 붙여 넣기
  25. "파일"메뉴를 클릭합니다
  26. "저장"을 클릭하십시오.
  27. set object = createobject("wscript.shell") 
    object.run "bash.exe -c '~/.pyenv/shims/jupyter-notebook --no-browser --config ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.json'", 0
    
           

  28. “⊞ Windows”를 누릅니다.
  29. 검색 창에“작업 스케줄러”를 입력합니다.
  30. "작업 스케줄러"를 클릭합니다.
  1. 오른쪽 패널에서 "기본 작업 만들기"를 클릭합니다.
  2. 이 지침 아래에서 이름을 복사하십시오.
  3. "이름"텍스트 필드에 이름을 붙여 넣습니다.
  4. "다음"을 클릭하십시오.
  5. "컴퓨터가 시작될 때"를 선택합니다.
  6. "다음"을 클릭하십시오.
  7. "프로그램 시작"을 선택합니다.
  8. "다음"을 클릭하십시오.
  9. Jupyter Notebook Server (WSL2)
    
           

  10. 이 지침 아래에서 경로를 복사하십시오.
  11. 경로를 "프로그램 / 스크립트"텍스트 필드에 붙여 넣습니다.
  12. "다음"을 클릭하십시오.
  13. "속성 대화 상자 열기…"를 선택합니다.
  14. "마침"을 클릭하십시오.
  15. %USERPROFILE%\.jupyter\jupyter_notebook_server_wsl2.vbs
    
           

  16. 상단 탭 표시 줄에서 "트리거"를 클릭합니다.
  17. "시작할 때"를 클릭합니다.
  18. "편집"을 클릭하십시오.
  19. "작업 지연"확인
  20. “30 초”입력
  21. "확인"을 클릭하십시오.
  1. 탭 표시 줄에서 "일반"을 클릭합니다.
  2. "가장 높은 권한으로 실행"확인
  1. 탭 표시 줄에서 "설정"을 클릭합니다.
  2. "보다 오래 실행되는 경우 작업 중지"를 선택 취소합니다.
  3. "확인"을 클릭하십시오.
  4. 컴퓨터를 다시 시작하십시오.
  1. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  2. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  3. 엔터 키를 치시오"
  4. IPv4 주소, 서브넷 마스크 및 기본 게이트웨이를 기록해 둡니다.
  5. DNS 서버를 적어 둡니다.
  6. powershell.exe ipconfig /all
    
           

  7. 웹 브라우저를 엽니 다.
  8. 이 지침 아래에서 라우터 IP 주소를 복사하십시오.
  9. 라우터 IP 주소를 웹 브라우저에 붙여 넣습니다.
  10. 엔터 키를 치시오"
  11. 라우터에 로그인
  12. 192.168.0.1
    
           

  13. "포트 포워딩"페이지 찾기
  14. IPv4 주소를“Enter IP Address”텍스트 필드에 붙여 넣습니다.
  15. 이 지침 아래에서 포트를 복사하십시오.
  16. "WAN 시작 포트"텍스트 필드에 포트를 붙여 넣습니다.
  17. “WAN Ending Port”텍스트 필드에 포트를 붙여 넣습니다.
  18. "모든 IP 주소"를 선택합니다.
  19. "적용"을 클릭하십시오.
  20. 8888
    
           

  21. “⊞ Windows”를 누릅니다.
  22. “네트워크 상태”입력
  23. "네트워크 상태"를 클릭합니다.
  24. "어댑터 옵션 변경"을 클릭합니다.
  25. 인터넷에 연결된 네트워크 어댑터를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭합니다.
  26. "속성"을 클릭합니다.
  1. "인터넷 프로토콜 버전 4 (TCP / IPv4)"를 선택합니다.
  2. "속성"을 클릭합니다.
  3. "다음 IP 주소 사용"을 선택합니다.
  4. 이전의 TCP / IP 정보를 입력하십시오.
  5. "다음 DNS 서버 주소 사용"을 선택합니다.
  6. 이전의 TCP / IP 정보를 입력하십시오.
  7. "확인"을 클릭하십시오.
  1. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  2. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  3. 엔터 키를 치시오"
  4. wsl --exec sudo apt install net-tools
    
           

  5. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  6. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  7. 엔터 키를 치시오"
  8. cd $home\.jupyter
    
           

  9. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  10. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  11. 엔터 키를 치시오"
  12. Set-Content jupyter_notebook_port_wsl2.ps1 "" -Encoding ASCII
    
           

  13. 이 지침 아래에서 명령을 복사하십시오.
  14. PowerShell에 명령 붙여 넣기
  15. 엔터 키를 치시오"
  16. notepad jupyter_notebook_port_wsl2.ps1
    
           

  17. 이 지침 아래에서 스크립트를 복사하십시오.
  18. 스크립트를 메모장에 붙여 넣기
  19. "파일"메뉴를 클릭합니다
  20. "저장"을 클릭하십시오.
  1. “⊞ Windows”를 누릅니다.
  2. 검색 창에“작업 스케줄러”를 입력합니다.
  3. "작업 스케줄러"를 클릭합니다.
  1. 오른쪽 패널에서 "기본 작업 만들기"를 클릭합니다.
  2. 이 지침 아래에서 이름을 복사하십시오.
  3. "이름"텍스트 필드에 이름을 붙여 넣습니다.
  4. "다음"을 클릭하십시오.
  5. "컴퓨터가 시작될 때"를 선택합니다.
  6. "다음"을 클릭하십시오.
  7. "프로그램 시작"을 선택합니다.
  8. "다음"을 클릭하십시오.
  9. Jupyter Notebook Port (WSL2)
    
           

  10. 이 지침 아래에서 경로를 복사하십시오.
  11. 경로를 "프로그램 / 스크립트"텍스트 필드에 붙여 넣습니다.
  12. "다음"을 클릭하십시오.
  13. "예"를 클릭하십시오.
  14. "속성 대화 상자 열기…"를 선택합니다.
  15. "마침"을 클릭하십시오.
  16. powershell.exe -File %userprofile%\.jupyter\jupyter_notebook_port_wsl2.ps1
    
           

  17. 상단 탭 표시 줄에서 "트리거"를 클릭합니다.
  18. "시작할 때"를 클릭합니다.
  19. "편집"을 클릭하십시오.
  20. "작업 지연"확인
  21. “30 초”입력
  22. "확인"을 클릭하십시오.
  1. 탭 표시 줄에서 "일반"을 클릭합니다.
  2. "사용자 로그온 여부 실행"을 선택합니다.
  3. "가장 높은 권한으로 실행"확인
  4. "확인"을 클릭하십시오.
  5. 컴퓨터를 다시 시작하십시오.
  1. 다른 컴퓨터 또는 노트북에 로그인
  2. 동일한 WiFi 네트워크에 연결
  3. 웹 브라우저에 IPv4 주소를 입력하십시오.
  4. IP 주소 앞에 "https : //"를 추가합니다.
  5. IP 주소에“8888”추가
  6. 엔터 키를 치시오"
  7. "thisisunsafe"를 입력합니다.
  8. 비밀번호를 입력하세요
  9. “로그인”을 클릭하십시오.
  1. 이 지침 아래에서 URL을 복사하십시오.
  2. 웹 브라우저에 URL 붙여 넣기
  3. 공용 IP 주소 기록
  4. https://www.google.com/search?q=whatsmyip
    
           

  5. 다른 컴퓨터 또는 노트북에 로그인
  6. 다른 WiFi 네트워크에 연결
  7. 웹 브라우저에 공용 IP 주소를 입력하십시오.
  8. IP 주소 앞에 "https : //"를 추가합니다.
  9. IP 주소에“8888”추가
  10. 엔터 키를 치시오"
  11. "thisisunsafe"를 입력합니다.
  12. 비밀번호를 입력하세요
  13. “로그인”을 클릭하십시오.

다음 단계:

이 기사는 독자가 인공 지능, 기계 학습, 딥 러닝 및 데이터 과학에 대해 학습을 시작하는 데 필요한 모든 것을 설정하는 데 도움이되는 미니 시리즈의 일부입니다. 여기에는 독자가 가능한 한 빨리 결과를 얻을 수 있도록 코드 복사 및 붙여 넣기 및 스크린 샷이 포함 된 지침이 포함 된 기사가 포함되어 있습니다. 또한 독자가 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있도록 설명과 스크린 샷이있는 지침이 포함 된 기사도 포함되어 있습니다.

Linux:
01. Install and Manage Multiple Python Versions
02. Install the NVIDIA CUDA Driver, Toolkit, cuDNN, and TensorRT
03. Install the Jupyter Notebook Server
04. Install Virtual Environments in Jupyter Notebook
05. Install the Python Environment for AI and Machine Learning
WSL2:
01. Install Windows Subsystem for Linux 2
02. Install and Manage Multiple Python Versions
03. Install the NVIDIA CUDA Driver, Toolkit, cuDNN, and TensorRT 
04. Install the Jupyter Notebook Server
05. Install Virtual Environments in Jupyter Notebook
06. Install the Python Environment for AI and Machine Learning
07. Install Ubuntu Desktop With a Graphical User Interface (Bonus)
Windows 10:
01. Install and Manage Multiple Python Versions
02. Install the NVIDIA CUDA Driver, Toolkit, cuDNN, and TensorRT
03. Install the Jupyter Notebook Server
04. Install Virtual Environments in Jupyter Notebook
05. Install the Python Environment for AI and Machine Learning
MacOS:
01. Install and Manage Multiple Python Versions
02. Install the Jupyter Notebook Server
03. Install Virtual Environments in Jupyter Notebook
04. Install the Python Environment for AI and Machine Learning

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