ModelScope中从哪里可以下载图中版本的jupyter notebook？

在ModelScope中，如果您需要下载特定版本的Jupyter Notebook，可以通过以下方式获取相关信息和操作步骤：

1. 默认下载路径

ModelScope 默认会将模型或相关文件下载到用户的缓存目录下。例如，在 Linux 系统中，默认路径为 ~/.cache/modelscope。如果您通过 ModelScope 下载了某个 Jupyter Notebook 文件，可以优先检查该路径。

2. 通过 Terminal 打包下载

如果目标文件是一个文件夹（例如包含 Jupyter Notebook 的项目文件夹），您可以在 DSW（Data Science Workshop）环境中使用 Terminal 将文件夹打包，然后通过 Notebook 的右键菜单下载已打包的文件。具体操作如下： - 在 Terminal 中执行以下命令将文件夹打包：

tar -czvf notebook_folder.tar.gz /path/to/notebook_folder

• 打包完成后，返回到 Notebook 开发环境，找到生成的 .tar.gz 文件并右键下载。

3. 自定义镜像中的 Jupyter Notebook

如果您需要特定版本的 Jupyter Notebook，可以通过自定义镜像的方式安装。根据文档说明，您可以基于 Dockerfile 制作自定义镜像，并确保 JupyterLab 的版本大于等于 3.0.0。以下是一个示例 Dockerfile：

FROM tensorflow/tensorflow:1.15.5-gpu
USER root
RUN pip install jupyter && \
    pip install ipywidgets && \
    jupyter nbextension enable -py widgetsnbextension && \
    pip install jupyterlab && jupyter serverextension enable -py jupyterlab
EXPOSE 8888
USER jovyan

构建完成后，您可以通过该镜像启动 Jupyter Notebook 服务。

4. 从 ACK AI 套件镜像获取

如果您使用的是阿里云容器服务 Kubernetes 版（ACK），可以通过 ACK 提供的 Jupyter 镜像获取特定版本的 Jupyter Notebook。例如，以下镜像列表提供了不同版本的 Jupyter 环境： - CPU 版本：ac2-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ac2/jupyter:4.0.5-3.2304 - GPU 版本（CUDA 12.1）：ac2-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ac2/jupyter-pytorch-cuda:4.0.5-3.2304-2.1.2cu121

您可以根据需求拉取对应的镜像并启动 Jupyter Notebook 服务。

5. 重要提醒

• 网络问题：如果在拉取模型或镜像时遇到网络受限问题（如报错“1005”），建议通过国内镜像源拉取或设置本地代理。
• 权限限制：某些资源可能仅对同一租户下的用户可见，请确保您的账号具有相应权限。

通过以上方法，您可以根据需求下载或配置特定版本的 Jupyter Notebook。