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Nachdem Sie den Jupyter Notebook-Server auf Ihrer DLAMI-Instanz gestartet haben, konfigurieren Sie Ihren Windows-, macOS- oder Linux-Client so, dass er eine Verbindung zum Server herstellt. Wenn Sie eine Verbindung herstellen, können Sie Jupyter-Notebooks auf dem Server in Ihrem Workspace erstellen und darauf zugreifen und Ihren Deep-Learning-Code auf dem Server ausführen.
Voraussetzungen
Stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen, das Sie für die Einrichtung eines SSH-Tunnels benötigen:
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Der öffentliche DNS-Name Ihrer EC2 Amazon-Instance. Weitere Informationen finden Sie unter Hostnamentypen für EC2 Amazon-Instances im EC2 Amazon-Benutzerhandbuch.
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Das Schlüsselpaar für die private Schlüsseldatei. Weitere Informationen zum Zugriff auf Ihr key pair finden Sie unter EC2Amazon-Schlüsselpaare und EC2 Amazon-Instances im EC2 Amazon-Benutzerhandbuch.
Stellen Sie von einem Windows-, macOS- oder Linux-Client aus eine Verbindung her
Um von einem Windows-, macOS- oder Linux-Client aus eine Verbindung zu Ihrer DLAMI-Instanz herzustellen, folgen Sie den Anweisungen für das Betriebssystem Ihres Clients.
So stellen Sie über SSH von einem Windows-Client aus eine Verbindung zu Ihrer DLAMI-Instanz her
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Verwenden Sie einen SSH-Client für Windows, z. B. PuTTY. Anweisungen finden Sie unter Connect zu Ihrer Linux-Instance mithilfe von PuTTY im EC2 Amazon-Benutzerhandbuch. Weitere SSH-Verbindungsoptionen finden Sie unter Mit SSH Connect zu Ihrer Linux-Instance herstellen.
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(Optional) Erstellen Sie einen SSH-Tunnel zu einem laufenden Jupyter-Server. Installieren Sie Git Bash auf Ihrem Windows-Client und folgen Sie dann den Verbindungsanweisungen für macOS- und Linux-Clients.
Nächster Schritt
Anmeldung am Jupyter Notebook-Server auf einer DLAMI-Instanz
