外部サーバでGPU対応のJupyter Notebookをインストールする方法

Ubuntu OSが動作するGPUサーバにJupyter Notebookをインストールしたい場合、特にsudoやapt、pipが使えない環境では少し手間がかかります。しかし、Gitやmakeなどのツールを活用することで、外部製のサーバでもJupyter Notebookをインストールする方法があります。この記事では、外部サーバ環境でもJupyter Notebookをインストールする手順を解説します。

1. Jupyter Notebookのインストールに必要なツール
2. GitHubからJupyter Notebookをクローンする
3. ソースコードのビルドと依存関係の解決
4. GPUサポートの設定
5. Jupyter Notebookの起動とアクセス方法
6. まとめ

1. Jupyter Notebookのインストールに必要なツール

まず、Jupyter Notebookをインストールするために必要なツールを確認しましょう。通常、Jupyter NotebookはPythonのパッケージ管理ツールであるpipを使ってインストールできますが、今回はpipが使えないため、GitHub経由でインストールを行います。

必要なツールは以下の通りです。

Git（GitHubからリポジトリをクローンするため）
make（ソースコードをビルドするため）
Python（Jupyter NotebookはPythonで動作します）

2. GitHubからJupyter Notebookをクローンする

GitHubにあるJupyter Notebookのソースコードを直接クローンしてインストールする方法を見ていきましょう。

まず、GitHubでJupyter Notebookのリポジトリを検索します。次に、以下のコマンドを使ってソースコードをクローンします。

git clone https://github.com/jupyter/notebook.git

これでJupyter Notebookのソースコードがローカルにコピーされます。

3. ソースコードのビルドと依存関係の解決

次に、Jupyter Notebookを動かすために必要な依存関係を解決する必要があります。通常、pipやaptを使って依存関係をインストールしますが、これらが使用できない場合、ソースコード内に含まれているrequirements.txtやsetup.pyを使って手動でインストールする方法を採ります。

まず、リポジトリ内で必要なPythonパッケージを確認し、手動でインストールします。例えば、requirements.txtファイルがあれば、その中に記載されたパッケージをインストールするために以下のコマンドを実行します。

python3 -m venv jupyter_env

source jupyter_env/bin/activate

pip install -r requirements.txt

これにより、必要な依存パッケージがインストールされ、Jupyter Notebookが動作する準備が整います。

4. GPUサポートの設定

Jupyter NotebookをGPUサーバで動作させるためには、CUDAやcuDNNなどのGPU対応のライブラリが必要です。これらのライブラリは、通常sudo権限がないとインストールできませんが、場合によってはconda環境を利用することができます。condaが使用できない場合、Dockerコンテナを活用する方法もあります。

もしDockerを使う場合、Dockerイメージを作成して、GPUに対応した環境を構築する方法も一つの選択肢です。Dockerを使えば、外部サーバの制限に関わらず、必要な依存関係を含む環境を構築できます。

5. Jupyter Notebookの起動とアクセス方法

Jupyter NotebookのインストールとGPUサポートの設定が完了したら、実際にNotebookを起動します。通常、Jupyter Notebookは以下のコマンドで起動できます。

jupyter notebook

このコマンドを実行すると、ブラウザでJupyter Notebookにアクセスできるようになります。ただし、外部サーバでの作業なので、外部アクセスを許可するためにコマンドに–ip=0.0.0.0オプションを加えることが重要です。

jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --no-browser

これで、指定したIPアドレスでJupyter Notebookにアクセスできるようになります。

6. まとめ

外部製のGPUサーバにJupyter Notebookをインストールするには、sudoやapt、pipなどの権限がない環境でも、Gitやmakeなどのツールを活用することでインストールが可能です。また、必要な依存関係を手動でインストールする方法や、Dockerを使った仮想環境を活用する方法もあります。

これらの手順を踏むことで、外部サーバでも問題なくJupyter Notebookを利用できるようになります。ぜひ参考にして、環境に応じた方法でインストールを進めてください。