概要
macからsshを使って研究室サーバへリモート接続はできるけど、接続先のjupyterをmac側で表示させたい…！ NVIDIA GPU 使いたい…!と思い,調べて,やってみたことのメモです.
参考資料そのままですが,改めて参照できるようにまとめてみました.
前提環境
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- mac側のconda環境が整っている
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- ssh接続先のアドレスやアカウント名がわかっている
- ubuntu側のjupyter環境が整っている
「1.mac側のconda環境が整っている」については,各自で調べるか,以前mac購入時に私が書いた,『MacBook(m1)のpython環境構築メモ』に簡単にメモしていますので参考までに.
それ以外の環境が整っていない場合もここでは扱いませんので調べてください.
PCサーバ環境
1. リモート接続(mac)側
-macOS Big Sur
-バージョン 11.6 (2021年10月)
-MacBook Pro (13-inch, M1, 2020)
-チップ Apple M1
2. リモート接続先(研究室サーバ/ubuntu)側
-UbuntuOS
-バージョン 16.04.7 LTS
-CPU Intel(R) Xeon(R) CPU × 2
-GPU NVIDIA Corporation GP102 [TITAN Xp] × 4
接続方法
1． terminalを２つ（terminal①,terminal②）開いておく
2． terminal① conda環境に入る
conda activate <環境名>
3． terminal② sshでリモート接続先(研究室サーバ/ubuntu)にログインする(ローカルからの場合も同じ)
ssh <USERNAME>@<SERVER_ADDRESS>
4． terminal②でjupyter notebookを起動する
jupyter notebook --no-browser --port=8080
–no-browser は jupyter notebook起動時にブラウザが起動してこないように.
–port=8080 は jupyter notebookのポート番号(ポート番号は8888でも9999でも9090でも空いていればいけます.)
5． terminal① mac側ブラウザから, 起動したjupyter notebookにアクセスする
ssh -N -L 8080:localhost:8080 <USERNAME>@<SERVER_ADDRESS>
※ control+c でサーバシャットダウン
参考
参考１：
『機械学習をやるのにGPUベースでやりつつもmacOSの画面で作業はしたい』
参考２ (参考１転載記事)：
『機械学習をやるのにGPUベースでやりつつもmacOSの画面で作業はしたい』
参考3 (conda環境):
『MacBook(m1)のpython環境構築メモ』
