Mit JupyterLab verbinden

Wenn Sie eine Deep Learning VM Images-Instanz starten, wird eine JupyterLab-Sitzung initialisiert.

Zum Einrichten der SSH-Portweiterleitung führen Sie die folgenden Schritte aus und greifen dann über einen lokalen Browser auf die JupyterLab-Sitzung zu:

1. Führen Sie den folgenden Befehl mithilfe der Google Cloud CLI in Ihrem bevorzugten Terminal oder in Cloud Shell aus:

   gcloud compute ssh \
       --project PROJECT_ID \
       --zone ZONE \
       INSTANCE_NAME \
       -- -L 8080:localhost:8080

   Dabei gilt:

   • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID
   • ZONE: Zone, in der sich Ihre Instanz befindet.
   • INSTANCE_NAME: der Name Ihrer Instanz

Hinweis: Wenn Sie den Befehl mit Cloud Shell ausführen, fügen Sie den SSH-Flags ein -4 hinzu, um mithilfe von IPv4 eine Verbindung herzustellen. Beispiel: -- -4 -L LOCAL_PORT:localhost:REMOTE_PORT

1. Greifen Sie über einen lokalen Browser auf Ihre JupyterLab-Sitzung zu:

   • Wenn Sie den Befehl auf Ihrem lokalen Rechner ausgeführt haben, rufen Sie https://localhost:8080 auf, um auf JupyterLab zuzugreifen.

   • Wenn Sie den Befehl mit Cloud Shell ausgeführt haben, greifen Sie über die  Webvorschau auf Port 8080 auf JupyterLab zu.

Fehlerbehebung

Symptom: Wenn Sie die SSH-Portweiterleitung verwenden, um eine Verbindung zu JupyterLab herzustellen, können Sie keine Verbindung zur Instanz herstellen.

Problem: Sie versuchen, eine Verbindung zum falschen TCP-Socket herzustellen.

Lösung:

• Auf einigen Linux-Clients wird der Localhost in die IPv6-Loopback-Adresse (::1) aufgelöst. Prüfen Sie dies mit ping -c 1 localhost. Wenn dieser Befehl die IPv6-Adresse zurückgibt, verwenden Sie im Befehl gcloud compute ssh -L 8080:127.0.0.1:8080 anstelle von -L 8080:localhost:8080.

• Verbinden Sie sich auf Ihrem lokalen Client mit http://localhost:8080 (anstelle von https://localhost:8080).