【番外編】CentOSにPythonの機械学習開発環境を構築する（systemdでのJupyter Notebookの自動起動編）

前書き

【第一回】CentOSにPythonの機械学習開発環境を構築する（Anacondaインストール編）
【第二回】CentOSにPythonの機械学習開発環境を構築する（Jupyter Notebook編）
【第三回（最終回）】CentOSにPythonの機械学習開発環境を構築する（Tensorflow + Kerasインストール編）
で、機械学習の開発環境を作成しました。
今回の番外編で、Jupyter Notebookをsystemdのサービスとして登録し、systemctlコマンドで起動、停止、及び自動起動をさせる手順を紹介したいと思います。

環境

• OS：CentOS Linux release 7.7.1908

前提条件

• CentOSにAnaconda3（Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh）がインストールされていること
• 機械学習用の環境（ml_env）が作成されていること

（「【第一回】CentOSにPythonの機械学習開発環境を構築する（Anacondaインストール編）」で紹介）

• Jupyter Notebookを使用可能な設定が完了していること

（「【第二回】CentOSにPythonの機械学習開発環境を構築する（Jupyter Notebook編）」で紹介）

手順

1. Jupyterのパスを確認

anacondaユーザーでログインまたはスイッチします。
su - anaconda

コマンド実行結果

[root@CENTOS7 ~]# su - anaconda
最終ログイン: 2019/10/21 (月) 18:24:38 JST日時 pts/0
[anaconda@CENTOS7 ~]$

環境設定ファイル.anaconda.envを読み込みます。
source ./.anaconda.env

コマンド実行結果

[anaconda@CENTOS7 ~]$ source ./.anaconda.env
[anaconda@CENTOS7 ~]$

機械学習用環境ml_envをアクティブにします。
conda activate ml_env

コマンド実行結果

[anaconda@CENTOS7 ~]$ conda activate ml_env
(ml_env) [anaconda@CENTOS7 ~]$

Jupyterの実行ファイルのパスを確認します。
which jupyter

コマンド実行結果

(ml_env) [anaconda@CENTOS7 ~]$ which jupyter
~/anaconda3/envs/ml_env/bin/jupyter
(ml_env) [anaconda@CENTOS7 ~]$

ml_envのjupyterの実行ファイルのパスが/home/anaconda//anaconda3/envs/ml_env/bin/jupyterであることがわかります。

2. Unit定義ファイルの作成

rootユーザーにスイッチします。
su -

コマンド実行結果

(ml_env) [anaconda@CENTOS7 ~]$ su -
パスワード:
最終ログイン: 2019/10/21 (月) 18:43:05 JST 192.168.0.2から開始日時 pts/0
[root@CENTOS7 ~]#

/etc/systemd/system/配下にjupyter-notebook.serviceファイルを作成します。

/etc/systemd/system/jupyter-notebook.service

[Unit]
Description=Jupyter Notebook

[Service]
User=anaconda
Group=anaconda
Type=simple
PIDFile=/var/run/jupyter-notebook.pid
ExecStart=/home/anaconda/anaconda3/envs/ml_env/bin/jupyter notebook
WorkingDirectory=/home/anaconda/work
Restart=always

[Install]
WantedBy = multi-user.target

• User：Jupyter（Anaconda3）のユーザー名を指定
• Group：Jupyter（Anaconda3）のグループ名を指定
• ExecStart：ml_envでのjupyter notebookコマンドのフルパスを指定
• WorkingDirectory：jupyter notebookのワーキングディレクトリを指定

3. systemdの登録確認

Unit定義ファイルが登録されていることを確認します。
systemctl list-unit-files --type=service | grep jupyter-notebook

コマンド実行結果

[root@CENTOS7 ~]# systemctl list-unit-files --type=service | grep jupyter-notebook
jupyter-notebook.service                      disabled
[root@CENTOS7 ~]#

4. jupyter-notebookの自動起動設定

jupyter-notebookのステータスをenableにします。
systemctl enable jupyter-notebook

コマンド実行結果

[root@CENTOS7 ~]# systemctl enable jupyter-notebook
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/jupyter-notebook.service to /etc/systemd/system/jupyter-notebook.service.
[root@CENTOS7 ~]#

jupyter-notebookのステータスがenableになっていることを確認します。
systemctl list-unit-files --type=service | grep jupyter-notebook

コマンド実行結果

[root@CENTOS7 ~]# systemctl list-unit-files --type=service | grep jupyter-notebook
jupyter-notebook.service                      enabled
[root@CENTOS7 ~]#

5. systemctlコマンドでjupyter-notebookを起動

systemctlコマンドでjupyter-notebookを起動します。
systemctl start jupyter-notebook

コマンド実行結果

[root@CENTOS7 ~]# systemctl start jupyter-notebook
[root@CENTOS7 ~]#

jupyter-notebookが起動していることを確認します。
ps -ef | grep jupyter-notebook

コマンド実行結果

[root@CENTOS7 ~]# ps -ef | grep jupyter-notebook
anaconda  1442     1  0 19:17 ?        00:00:00 /home/anaconda/anaconda3/envs/ml_env/bin/python /home/anaconda/anaconda3/envs/ml_env/bin/jupyter-notebook
root      1459  1370  0 19:21 pts/0    00:00:00 grep --color=auto jupyter-notebook
[root@CENTOS7 ~]#

6. systemctlコマンドでjupyter-notebookを停止

systemctlコマンドでjupyter-notebookを停止します。
systemctl stop jupyter-notebook

コマンド実行結果

[root@CENTOS7 ~]# systemctl stop jupyter-notebook
[root@CENTOS7 ~]#```

`jupyter-notebook`が停止していることを確認します。
`ps -ef | grep jupyter-notebook`

```console:コマンド実行結果
[root@CENTOS7 ~]# ps -ef | grep jupyter-notebook
root      1469  1370  0 19:24 pts/0    00:00:00 grep --color=auto jupyter-notebook
[root@CENTOS7 ~]#

7. OSを再起動後、jupyter-notebookが起動していることを確認

OSを再起動します。
shutdown -r now

コマンド実行結果

[root@CENTOS7 ~]# shutdown -r now

再起動後、jupyter-notebookが起動していることを確認します。
ps -ef | grep jupyter-notebook

コマンド実行結果

[root@CENTOS7 ~]# ps -ef | grep jupyter-notebook
anaconda   674     1  5 19:27 ?        00:00:02 /home/anaconda/anaconda3/envs/ml_env/bin/python /home/anaconda/anaconda3/envs/ml_env/bin/jupyter-notebook
root      1314  1294  0 19:28 pts/0    00:00:00 grep --color=auto jupyter-notebook
[root@CENTOS7 ~]#

以上です。

参考サイト

10.6. SYSTEMD のユニットファイルの作成および変更

リンク

【第一回】CentOSにPythonの機械学習開発環境を構築する（Anacondaインストール編）
【第二回】CentOSにPythonの機械学習開発環境を構築する（Jupyter Notebook編）
【第三回（最終回）】CentOSにPythonの機械学習開発環境を構築する（Tensorflow + Kerasインストール編）