# Jupyter

#### 1. APP 추가 클릭 후 추가할 앱 선택 화면에서 Jupyter을 선택합니다.

<figure><img src="https://1525677801-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSR1eytvnepPQzhGYdPK%2Fuploads%2Fy2VkukYrOp3wFTyIAWD8%2F%EA%B7%B8%EB%A6%BC73.png?alt=media&#x26;token=ca5c3444-b9e2-4a56-a39d-0f3e5615fa0e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### 2. 사용자  작업의 이름을 입력합니다.

#### 3. 실행할 Docker 이미지를 list에서 선택하고 추가 버튼을 클릭합니다.

<figure><img src="https://1525677801-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSR1eytvnepPQzhGYdPK%2Fuploads%2FI9FRfNPNfR4oR04KeMwf%2F%EA%B7%B8%EB%A6%BC74.png?alt=media&#x26;token=d3ce825e-e185-44bc-a363-0bf72f2411d4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### 4. 제공되는 Docker 이미지 외의 사용자 이미지를 실행할 경우 체크박스를 클릭하고 사용자 이미지 경로를 직접 입력합니다.&#x20;

1\) 사용자 지정 이미지 입력 예시 : \
\- Docker Hub 예시\
docker.io/jupyter/minimal-notebook:latest \
docker.io/rocker/rstudio:latest

<figure><img src="https://1525677801-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSR1eytvnepPQzhGYdPK%2Fuploads%2FGR8i3wh7iXwqGzLBF45M%2F%EA%B7%B8%EB%A6%BC79.png?alt=media&#x26;token=ff76f44d-ee9c-413f-b0d2-5b8f0bb8f9ca" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

#### 5. Neuron 시스템에서는 GPU를 사용할 수 있습니다.

<figure><img src="https://1525677801-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSR1eytvnepPQzhGYdPK%2Fuploads%2FUxbbefiqQTYE6L4ybsyB%2F%EA%B7%B8%EB%A6%BC80.png?alt=media&#x26;token=6e979163-aeb2-4753-b9a0-8ac7ac3f3221" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

#### 6. APP 추가 후 Jupyter APP을 클릭하면 브라우저의 새로운 탭에서 Jupyter가 실행됩니다.

<figure><img src="https://1525677801-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSR1eytvnepPQzhGYdPK%2Fuploads%2F3UBihAnc4igGxxjhzR8p%2F%EA%B7%B8%EB%A6%BC77.png?alt=media&#x26;token=798e2c08-81fe-4cb9-b9e4-007b1295c10e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://1525677801-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSR1eytvnepPQzhGYdPK%2Fuploads%2FHvVFDMZimLRuYJgxZ7sv%2F%EA%B7%B8%EB%A6%BC78.png?alt=media&#x26;token=7a222f70-60fa-4f51-80c3-e9b51637139f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### 7. Jupyter Notebook에 사용자 환경을 커널로 추가하기

사용자 디렉터리에 있는 conda 환경에서 작업을 수행하려면, 아래 예시와 같이 conda 환경에 ipykernel 설치하고, conda 환경을 커널에 등록하면 됩니다.

**1) Jupyter Terminal 실행**

Launcher 화면에서 Other > Terminal 클릭 후 실행

실행화면 :

<figure><img src="https://1525677801-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSR1eytvnepPQzhGYdPK%2Fuploads%2FR7ONv7pt6aOxnHp93QCb%2F1.png?alt=media&#x26;token=22f1725b-9822-4727-a555-6b7931eb7bdc" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**2)  conda 환경 적용**

conda env list 명령으로 추가할 conda 환경명을 확인한 뒤 , **conda activate \[conda 환경명]** 명령으로 conda 환경을 적용합니다.

실행화면 :

<figure><img src="https://1525677801-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSR1eytvnepPQzhGYdPK%2Fuploads%2FlSRXemT72n1IPnmb12eQ%2F2.png?alt=media&#x26;token=9b68ab34-2422-4312-996d-d251dbaaab54" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**3) ipykernel 설치**

**pip install ipykernel** 명령을 실행하여 conda 환경 내 ipykernel 패키지를 설치합니다.&#x20;

실행화면 :

<figure><img src="https://1525677801-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSR1eytvnepPQzhGYdPK%2Fuploads%2FzghZBPOtUtpzOPadJVXk%2F3.png?alt=media&#x26;token=384191e6-7ad9-4e15-a581-5e132c3fa9bd" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**4) 커널 등록**

**python -m ipykernel install --user --name \[conda 환경명] --display-name "등록할 커널명"** 명령으로 conda 환경을 커널로 등록합니다.&#x20;

예를 들어 conda 환경명이 **notebook** 이고, Jupyter 화면에서 **my\_notebook** 이라는 이름으로 커널을 등록하고 싶다면

```
python -m ipykernel install --user --name notebook --display-name "my_notebook"
```

위 명령을 터미널에 입력하시면 됩니다.

실행화면 :&#x20;

<figure><img src="https://1525677801-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSR1eytvnepPQzhGYdPK%2Fuploads%2FG01PTl2bUu0zg1XErVvw%2F4.png?alt=media&#x26;token=c640342b-b1ec-4c42-9e7d-d72706eaecdf" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

**5) 커널 등록 확인**

등록을 완료한 이후, Jupyter가 실행되고 있는 웹 브라우저를 새로고침 합니다.

새로고침 이후 다시 Laucher를 실행하면 등록된 conda 환경을 확인할 수 있습니다.

실행화면 :&#x20;

<figure><img src="https://1525677801-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FXSR1eytvnepPQzhGYdPK%2Fuploads%2Fy31HWvA7ERqKe4XB7Mpe%2F5.png?alt=media&#x26;token=d7c7fa9d-76c9-40c2-8db8-402e122b00e7" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
