把AI实验室装进口袋：用Docker打造云端可移动的Jupyter笔记本
Docker Hub 的镜像比较老，上面的 jupyter/datascience-notebook 从 2023-10-20 起就不再更新了，新镜像都发布到 Quay.io。
Jupyter 是什么？
Jupyter 是一款开源的交互式计算工具，核心以 Notebook/Lab 形式提供跨平台的编程环境，支持 Python、R、Julia 等数十种编程语言，它将代码、文本注释、数学公式、可视化图表甚至交互界面整合在一个文档中，既能满足数据科学、机器学习、科学计算等场景下的代码编写与运行需求，也能实现分析过程的可视化记录与分享；相较于传统的代码编辑器，Jupyter 更注重 “交互式分析”，支持逐行执行代码、实时查看结果。
标签选择：Docker Hub 上的latest是旧版，Quay.io 上的latest才是最新
官方有多个镜像可供选择，下面以datascience-notebook为例
官方镜像区别：
| 镜像名称 | 基础依赖 | 预装核心库 | 镜像大小 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| jupyter/base-notebook | 基于 Ubuntu + Python + Jupyter 核心 | 仅 Jupyter（Notebook/Lab），无额外数据科学库 | ~2GB | 自定义环境、极简需求、仅需 Jupyter 基础功能 |
| jupyter/scipy-notebook | 基于 base-notebook | NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、SciPy（基础科学计算库） | ~4-5GB | 基础数据分析、数据可视化、科学计算 |
| jupyter/datascience-notebook | 基于 scipy-notebook | 包含 scipy-notebook 所有内容 + Scikit-learn、XGBoost、TensorFlow、PyTorch 等 | ~8-10GB | 全流程数据科学、机器学习、深度学习实验 |
| jupyter/tensorflow-notebook | 基于 scipy-notebook | 重点预装 TensorFlow + Keras，适配深度学习 | ~7GB | 专注 TensorFlow 深度学习开发 |
| jupyter/pytorch-notebook | 基于 scipy-notebook | 重点预装 PyTorch，适配深度学习 | ~7GB | 专注 PyTorch 深度学习开发 |
安装部署
1、Docker Compose方式安装部署
创建本地文件存储路径：
mkdir -p /opt/jupyter /opt/jupyter/notebooks /opt/jupyter/config cd /opt/jupyter
Docker Compose配置：
services: datascience: # 关键：用 Quay.io 地址 + 最新标签 image: quay.io/jupyter/datascience-notebook:2026-02-23 container_name: jupyter-datascience ports: - "8888:8888" volumes: - ./notebooks:/home/jovyan # 设置工作空间 - ./config:/home/jovyan/.jupyter # 挂载配置目录，保存扩展设置 environment: - JUPYTER_ENABLE_LAB=yes - TZ=Asia/Shanghai # - NB_USER=admin - CHOWN_HOME=yes - NB_UID=1000 - NB_GID=100 restart: always user: root deploy: resources: limits: memory: 2048m # 限制为使用1GB内存参数说明：
ports: - "8888:8888"：端口映射配置
volumes: - ./notebooks:/home/jovyan/work：
目录挂载配置，格式为「主机路径：容器路径」，将主机当前目录下的notebooks文件夹挂载到容器的/home/jovyan/work（Jupyter 工作目录），实现数据持久化（容器删除后文件不丢失）；
JUPYTER_ENABLE_LAB=yes：设置 Jupyter 默认启动 Lab 界面（而非经典 Notebook 界面）TZ=Asia/Shanghai：将容器时区设置为上海时区，避免 Jupyter 中时间显示与本地不一致
restart: always：容器重启策略，设置为always表示：主机重启、容器异常退出、Docker 服务重启时，容器都会自动重启
user: root：指定容器的运行用户为root，避免 Jupyter 操作文件、安装库时出现权限不足的问题
JUPYTER_ENABLE_LAB=yes：启用 Jupyter Lab
2、Docker命令方式安装
1）拉取最新稳定版镜像
# 拉取最新稳定版（推荐） docker pull quay.io/jupyter/datascience-notebook:latest # 或拉取最新日期版（更稳定，避免 latest 漂移） # 最新日期标签（截至2026-02-28）：2025-12-31 docker pull quay.io/jupyter/datascience-notebook:2025-12-31
2）启动容器
docker run -d \ --name jupyter-datascience \ -p 8888:8888 \ -v $(pwd)/notebooks:/home/jovyan/work \ -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes \ -e TZ=Asia/Shanghai \ --restart always \ --user root \ quay.io/jupyter/datascience-notebook:2025-12-31
Jupyter用法
1、界面汉化
安装中文语言包
打开命令提示符（Windows）或终端（macOS/Linux），输入以下命令安装中文语言包：
pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN
若使用 Python3 环境（macOS/Linux 常见），则输入：
pip3 install jupyterlab-language-pack-zh-CN
Settings-Language，选择中文
2、修改默认密码
1)找到运行中的Jupyter容器的容器ID或名称
docker ps
2)执行以下命令进入容器内部
docker exec -it <容器ID或名称> bash
3)通过登录容器终端，修改密码
jupyter notebook password