利用vscode登录办公室台式机或者服务器,编辑jupyter-notebook的些许经验和教训

目的:一些软件在办公室电脑上安装配置好了,每次远程登录太麻烦,想通过手头的笔记本中vscode软件连接远程服务器,在本地进行操作。

我参考的是这一篇:
VS Code远程编辑并运行jupyter notebook。简单有效教程介绍。_run vscode in jupyter notebook-CSDN博客
https://blog.csdn.net/weixin_44244168/article/details/125698441

经历的第一个坑:版本问题。
VSCode连接远程服务器时显示The remote host may not meet VS Code Server‘s prerequisites for glibc and libstdc++
问题分析:https://code.visualstudio.com/docs/remote/faq#_can-i-run-vs-code-server-on-older-linux-distributions

Can I run VS Code Server on older Linux distributions?

Starting with VS Code release 1.86.1 (January 2024), the minimum requirements for the build toolchain of the remote server were raised. The prebuilt servers distributed by VS Code are compatible with Linux distributions based on glibc 2.28 or later, for example, Debian 10, RHEL 8, or Ubuntu 20.04. VS Code will still allow users to connect to an OS that is not supported by VS Code (OS that does not provide glibc >= 2.28 and libstdc++ >= 3.4.25) until February 2025. This allows time for you and your companies to migrate to newer Linux distributions. VS Code will show a dialog and banner message when you connect to an OS version that is not supported by VS Code

解决办法,降低笔记本的vscode版本,版本查看,左上三个点--> help-->about,即可看到版本号。如果你服务器的系统在Debian 10, RHEL 8, or Ubuntu 20.04 之前,那么你的vscode就要用老版本(2024年一月份之前),可以从下面的网址中找到:
https://code.visualstudio.com/updates/v1_85
如下图所示:

image.png

第二个坑:安装完remote-ssh和jupyter-notebook后,打开*.ipynb,无法使用远程服务器内核:
问题分析:没有在本地建立映射

解决办法:
1、在 VS Code 中,打开 Remote Explorer (左侧边栏的图标),在 Remote-SSH 选项卡中点击你已连接的服务器。

2、配置本地与远程端口的映射:使用 VS Code 的 Port Forwarding 功能,将服务器的 Notebook 服务端口(如 8888)映射到本地机器。

3、打开 VS Code 命令面板(Ctrl+Shift+P),输入 “Remote-SSH: Forward Port from Active Host”,或者“Copy Forwarded Port Address ”。
输入远程服务器上的端口号(如 8888),然后输入要映射到本地的端口号(也可以是 8888)。
如图所示:


image.png

这样的话,在本地浏览器中访问 Jupyter Notebook
1、打开本地浏览器,访问 http://localhost:8888(或你映射的本地端口),即可访问远程服务器上 Docker 容器内运行的 Jupyter Notebook。
2、如果 Jupyter Notebook 需要 token 或密码,在启动 Jupyter Notebook 时会显示相关信息,使用该 token 登录。

用vscode打开*.ipynb,右上角可以选择kernel,然后选择another kernel,然后选择 Existing Jupyter kernel,输入服务器上Jupyter notebook启动的url即可。


image.png

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