Для начала склонируйте репозиторий на свой компьютер. После клонирования откройте терминал и перейдите в директорию с репозиторием.

Далее вам нужно выбрать один из трех вариантов установки и выполнить соответствующую команду. После установки запустите команду, которая сгенерирует вам токен. Скопируйте полученный токен.

Затем перейдите в браузере по адресу http://localhost:8789. На этой странице вы сможете создать свой собственный пароль, используя скопированный токен. После этого ресурс с JupiterLab будет доступен вам по адресу http://localhost:8789, и вы сможете использовать его с созданным паролем.

1. Тежелый образ, в котором имеется сразу TensorFlow и PyTorch с доступом к GPU:

docker compose -f docker-compose-gpu-torch-tf.yml -p jupiter_lab_cv up -d --build

2. Более легкий образ, в котором имеется сразу PyTorch с доступом к GPU:

docker compose -f docker-compose-gpu-torch.yml -p jupiter_lab_cv up -d --build

3. Самый легкий образ без доступа к GPU (CPU лишь имеется):

docker compose -f docker-compose-cpu.yml -p jupiter_lab_cv up -d --build

docker exec jupiterlab jupyter server list

Помимо туториала по установке и запуску JupiterLab в репозитории содержится инструкция по настройке Linux сервера, которая поможет вам установить следующие компоненты: NVIDIA драйверы, CUDA Toolkit, Docker, NVIDIA Container Toolkit и Git.

Инструкция находится в файле server_setup.md. Следуя этой инструкции, вы сможете легко настроить ваш сервер для работы с GPU и другими необходимыми инструментами.