用于机器学习组件Jupyter跨域的方法、系统及装置

摘要

本发明公开了一种用于机器学习组件Jupyter跨域的方法、系统及装置，包括以下步骤：根据DockerFile构建Jupyter容器镜像；对Jupyter‑web‑app模块进行二次开发；对容器进行系统环境配置；对经由二次开发后的Jupyter‑web‑app模块进行镜像部署。本发明所提供的方法旨在通过容器运行Jupyter镜像及Jupyter‑web‑app镜像的基础上，通过对Jupyter‑web‑app模块进行二次开发，从而实现跨域功能，而通过容器化运行可以更小的计算开销，意味着更低的总体成本。且本发明同时解决kubeflow开源框架组件jupyter不支持其他应用服务跨域调用，以及不能内嵌在其他应用服务中的问题，并且由于通过jupyter‑wep‑app服务进行二次开发，使其可以对其他应用服务调用，即实现跨域完成前后端的交互。