Jupyter扩展,用于显示资源使用情况
项目描述
jupyter-resource-usage
Jupyter Resource Usage 是一个为 Jupyter Notebooks 和 JupyterLab 定制的扩展,它可以显示当前笔记本服务器及其子项(内核、终端等)所使用的资源量。这将在 JupyterLab 和笔记本的状态栏中显示,每 5 秒刷新一次。
使用 ipykernel >= 6.11.0 的 IPython 内核可以在侧边栏中显示内核资源使用情况。
对于 Notebook 7.x,内核使用情况也是可用的,可以在 查看 -> 右侧边栏 -> 显示内核使用情况
中启用。在 JupyterLab 界面中,只需点击右侧边栏上的 速度计
图标即可。
该软件包为 jupyter-resource-usage
指标提供了一个替代前端
以前,此扩展与 jupyterlab-system-monitor 软件包一起分发。从 1.0.0
版本开始,替代前端已集成到当前存储库中。有关如何启用和配置此替代前端的信息,请参阅替代前端部分。
注意,对于 JupyterLab 3.x 和 2.x,用户应从 jupyterlab-system-monitor 安装替代前端。
安装
JupyterLab 4.x 和 Notebook 7.x
您应安装最新版本 >=1.0.0
以确保与 JupyterLab 4 兼容。
pip install jupyter-resource-usage
或使用 conda
conda install -c conda-forge jupyter-resource-usage
JupyterLab 3.x 和 Notebook 6.x
您应将版本锁定为 <1.0.0
pip install 'jupyter-resource-usage<1.0.0'
或使用 conda
conda install -c conda-forge 'jupyter-resource-usage<1.0.0'
如果您的笔记本版本小于 5.3,则需要手动启用扩展。
jupyter serverextension enable --py jupyter_resource_usage --sys-prefix
jupyter nbextension install --py jupyter_resource_usage --sys-prefix
jupyter nbextension enable --py jupyter_resource_usage --sys-prefix
配置
内存限制
jupyter-resource-usage
可以显示内存限制(但不会强制执行)。您可以通过以下几种方式设置此限制
MEM_LIMIT
环境变量。如果使用支持该功能的启动器,则由 JupyterHub 设置。- 在启动
jupyter notebook
命令时,作为--ResourceUseDisplay.mem_limit
。 - 在您的 Jupyter notebook traitlets 配置文件中
限制需要以字节为单位的整数设置。
内存使用警告阈值
当用户接近内存限制时,资源显示的背景可以变为红色。此警告的阈值可以配置为内存限制的分数。
如果您想当用户在内存限制的 10% 以内时闪烁警告,可以设置参数 --ResourceUseDisplay.mem_warning_threshold=0.1
。
CPU 使用率
jupyter-resource-usage
还可以跟踪 CPU 使用情况,并将 cpu_percent
值作为 /api/metrics/v1
响应的一部分报告。
您可以通过以下几种方式设置 cpu_limit
CPU_LIMIT
环境变量。如果使用支持该功能的启动器,则由 JupyterHub 设置。- 在启动
jupyter notebook
命令时,作为--ResourceUseDisplay.cpu_limit
。 - 在您的 Jupyter notebook traitlets 配置文件中
限制对应于用户可访问的 CPU 数量,但不会强制执行。
此外,您还可以设置 track_cpu_percent
特性以启用 CPU 使用率跟踪(默认禁用)
c = get_config()
c.ResourceUseDisplay.track_cpu_percent = True
作为命令行参数
jupyter notebook --ResourceUseDisplay.track_cpu_percent=True
当 track_cpu_percent
设置为 True
时,状态将报告 CPU 利用率以及内存
磁盘[分区]使用情况
jupyter-resource-usage
还可以跟踪(已定义分区的)磁盘使用情况,并在 /api/metrics/v1
响应中报告 total
和 used
值。
通过设置 track_disk_usage
属性来启用跟踪(默认禁用)
c = get_config()
c.ResourceUseDisplay.track_disk_usage = True
这些值来自属性 disk_path
(默认为 /home/joyvan
)中包含文件夹的分区。如果此路径不存在,则不会显示磁盘使用信息。
与 CPU 和内存镜像一样,属性 disk_warning_threshold
表示何时标记使用警告,并且与其他属性一样,默认为 0.1
(剩余 10%)
禁用 Prometheus 指标
存在一个关于 Prometheus 指标的已知问题,该问题会导致 UI 中的“延迟”/暂停。为了解决这个问题,您可以使用以下方法禁用 Prometheus 指标报告:
--ResourceUseDisplay.enable_prometheus_metrics=False
启用替代前端
默认情况下,替代前端是禁用的。要启用它,用户应转到 设置 -> 设置编辑器 -> 资源使用指示器
,这将渲染以下表单
通过勾选“启用资源使用指示器”并刷新浏览器标签页,将在顶部栏中渲染替代前端。
用户可以使用设置编辑器更改替代前端的标签和刷新速率。
(默认包含垂直条,以帮助区分三个指示器。)
显示的资源
目前服务器扩展报告磁盘使用、内存使用和 CPU 使用。根据需要,将来将添加其他指标。
如果可能,内存使用将显示 PSS(仅限 Linux 功能),否则默认为 RSS。
笔记本扩展当前不显示 CPU 使用,只显示内存使用。
贡献
如果您想为该项目做出贡献,请阅读 CONTRIBUTING.md
文件。该文件解释了如何设置开发安装和如何运行测试套件。
项目详细信息
下载文件
下载您平台上的文件。如果您不确定选择哪个,请了解有关 安装包 的更多信息。
源分布
构建分布
jupyter_resource_usage-1.1.0.tar.gz 的散列
算法 | 散列摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | 622c5d57ea713401d8c0143189cf31ad6aadebd49a2a044927a422600f9f7e91 |
|
MD5 | b5da5488e7092e371389586dd6af3771 |
|
BLAKE2b-256 | be12a99936a399ec822fff72fce4cdb7eacd6ea6f30485e86f8d2cc149cfba64 |
jupyter_resource_usage-1.1.0-py3-none-any.whl的哈希值
算法 | 散列摘要 | |
---|---|---|
SHA256 | e8b76a1741c5b5844415b1aedfeb1fbd7d3298b047b8891bcb42461c1f6bba41 |
|
MD5 | 5376eb5e55dad1dd407f5b1b00605053 |
|
BLAKE2b-256 | 9f1401cd6095ae3e23122f1c23d553bd6c62641cced1da57084706f97a653f3c |