TOP云新上线香港GPU显卡物理服务器，CPU有i3-7100、E3-1245v3、i5-7400、i7-8700、E5-2620v2、Gold 6138可选；GPU显卡有G710 2G、RTX3050 6G、RTX5060TI 16G；内存8G-128G可选，带宽有30M-100M可选，价格低至799元/月，购买链接：https://c.topyun.vip/cart?fid=9&gid=203
香港GPU服务器如何安装与配置Jupyter Notebook？
对于AI开发者、数据科学家和深度学习研究者而言，Jupyter Notebook 是不可或缺的交互式开发环境。它支持实时代码执行、可视化图表展示、Markdown文档协作，特别适合模型原型验证、教学演示和探索性数据分析。
当您部署在 TOP云新上线的香港GPU显卡物理服务器（可选 i3-7100 / E3-1245v3 / i5-7400 / i7-8700 / 双路E5 / 双路Gold 6138 + G710 / RTX3050 / RTX5060TI 16G，内存最高128GB，带宽30–100M独享BGP，月付低至¥799）上时，若能正确配置 Jupyter Notebook 并启用 GPU 加速，即可实现远程高效开发、多人协作、安全访问，大幅提升AI研发效率。
本文将手把手教您完成 Jupyter Lab（Notebook 升级版）的安装、GPU加速配置、安全加固与远程访问全流程。
一、为什么选择 Jupyter Lab 而非传统 Notebook？
- ✅ 更现代的界面：支持多面板、终端集成、文件浏览器
- ✅ 插件生态丰富：支持变量检查器、代码格式化、LaTeX 渲染
- ✅ 兼容所有
.ipynb文件 - ✅ 官方已将开发重心转向 Lab
📌 本文以 Jupyter Lab 为例，但命令同样适用于经典 Notebook。
二、安装前准备：系统与Python环境
建议使用 Ubuntu 20.04/22.04 或 CentOS 7/8，并创建独立用户（避免使用 root）：
# 创建专用用户（如 jupyter）
sudo adduser jupyter
sudo usermod -aG sudo jupyter # 赋予sudo权限（可选）
# 切换用户
su - jupyter
安装 Miniconda（轻量级Python发行版）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p ~/miniconda3
~/miniconda3/bin/conda init bash
source ~/.bashrc
创建AI专用环境（含GPU支持）
conda create -n ai-gpu python=3.10 -y
conda activate ai-gpu
# 安装PyTorch（自动匹配CUDA版本）
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# 或安装TensorFlow
pip install tensorflow[and-cuda]
验证GPU是否可用：
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))"
# 应输出：True NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti
三、安装 Jupyter Lab
# 在ai-gpu环境中安装
conda activate ai-gpu
pip install jupyterlab
# 生成配置文件
jupyter lab --generate-config
配置文件路径：~/.jupyter/jupyter_lab_config.py
四、关键配置：安全、远程访问与GPU绑定
1. 设置密码（禁止token登录）
jupyter server password
# 按提示输入强密码（如 MySecure!Pass2026）
2. 修改配置文件（~/.jupyter/jupyter_lab_config.py）
# 允许任意IP访问（通过SSH隧道或反向代理更安全）
c.ServerApp.ip = '0.0.0.0'
# 禁用token和浏览器自动打开
c.ServerApp.token = ''
c.ServerApp.open_browser = False
# 指定端口（默认8888，可自定义）
c.ServerApp.port = 8888
# 启用Notebook扩展（可选）
c.ServerApp.allow_origin = '*'
c.ServerApp.disable_check_xsrf = False # 保持安全
🔒 安全建议：生产环境应通过 Nginx反向代理 + HTTPS + Basic Auth 访问，而非直接暴露8888端口。
五、启动 Jupyter Lab 并启用GPU
# 激活环境并启动
conda activate ai-gpu
jupyter lab
成功启动后，终端将显示：
To access the server, open this file in a browser:
http://<服务器公网IP>:8888
六、安全访问方案（必读！）
直接开放8888端口风险极高！推荐以下两种安全方式：
方案A：SSH 隧道（最简单，适合个人开发）
在本地终端执行（Mac/Linux/WSL）：
ssh -L 8888:localhost:8888 jupyter@your.hk.server.ip
然后浏览器访问：http://localhost:8888，输入之前设置的密码即可。
✅ 优势：流量全程加密，无需公网开放端口
💡 Windows用户可用 PuTTY 配置 Local Port Forwarding
方案B：Nginx + HTTPS + 密码认证（团队共享推荐）
# /etc/nginx/sites-available/jupyter
server {
listen 443 ssl;
server_name jupyter.yourdomain.com;
ssl_certificate /path/to/fullchain.pem;
ssl_certificate_key /path/to/privkey.pem;
location / {
auth_basic "Restricted Access";
auth_basic_user_file /etc/nginx/.htpasswd;
proxy_pass http://127.0.0.1:8888;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}
}
生成密码文件：
sudo htpasswd -c /etc/nginx/.htpasswd username
七、验证GPU加速是否生效
在 Jupyter Notebook 中新建 Python 3 笔记本，运行：
import torch
print("CUDA Available:", torch.cuda.is_available())
print("GPU Name:", torch.cuda.get_device_name(0))
print("Memory Allocated:", torch.cuda.memory_allocated(0) / 1e9, "GB")
# 简单张量计算测试
x = torch.randn(10000, 10000).cuda()
y = torch.matmul(x, x.t())
print("Computation done on GPU!")
✅ 若无报错且输出GPU型号，则配置成功！
八、高级技巧：提升体验与效率
| 技巧 | 命令/说明 |
|---|---|
| 后台运行 | nohup jupyter lab > jupyter.log 2>&1 & |
| 开机自启 | 使用 systemd 创建服务单元 |
| 安装插件 | pip install jupyterlab-variableinspector → jupyter labextension install @lckr/jupyterlab_variableinspector |
| 多用户隔离 | 为每个成员创建独立用户+独立Jupyter实例（端口8889、8890…） |
TOP云部署Jupyter优势
| 特性 | 开发价值 |
|---|---|
| RTX5060TI 16G大显存 | 支持大型模型（如LLaMA-7B量化版）在Notebook中直接推理 |
| 100M独享BGP带宽 | SSH隧道/Nginx代理访问流畅，图表加载无卡顿 |
| 三网优化直连内地 | 北上广深用户延迟仅30–50ms，操作如本地 |
| 多IP支持 | 可为Jupyter分配独立IP，与训练任务网络隔离 |
| 攻击只封IP不关机 | 即使Web服务IP被扫，SSH管理通道仍畅通 |
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