[发明专利]用于机器学习组件Jupyter跨域的方法、系统及装置

权利要求书

1.一种用于机器学习组件Jupyter跨域的方法，其特征在于，所述方法包括：

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所述Jupyter-web-app模块进行镜像部署；

其中，所述对Jupyter-web-app模块进行二次开发包括：

在原生Jupyter-web-app模块上增加页面嵌套模块以及用户Token认证接口，以供用户进行认证并获取用户信息；

在所述Jupyter-web-app模块增加集群参数获取接口，根据所述集群参数获取接口确定跨域配置参数；

通过所述跨域配置参数，原生创建NoteBookServer容器接口；

所述对经由二次开发后的所述Jupyter-web-app模块进行镜像部署包括：

通过Docker服务模块分别对Jupyter、Jupyter-web-app镜像进行打包生成镜像文件；

将所述镜像文件上传至私库；

停止所述Jupyter-web-app容器运行，安装经由所述二次开发后的Jupyter-web-app模块；

所述在原生Jupyter-web-app模块上增加页面嵌套模块以及用户Token认证接口，以供用户进行认证并获取用户信息包括：

在所述Jupyter-web-app模块前端增加页面嵌套模块；

在所述Jupyter-web-app模块后端代码增加用户Token认证接口；

获取用户的请求头信息，读取所述请求头信息中的所述用户信息；

根据集群参数获取接口确定跨域配置参数包括：

当用户调用创建或请求NoteBookServer容器接口时，获取请求头信息；

从请求头信息中获取用户名与加密后的用户Token；

通过用户名和用户Token获取数据库中用户信息；

当通过所述用户信息认证成功时，通过集群参数获取接口读取跨域配置参数。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述根据DockerFile构建Jupyter容器镜像包括：

配置构建Jupyter的基础镜像；

配置Jupyter的服务运行环境；

使用DockerFile构建Jupyter容器镜像；

其中，所述配置构建Jupyter的基础镜像包括设定依赖语言、建立私库源及确定服务启动用户。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述对容器进行系统环境配置包括：

指定容器拉取镜像的路径；

在所述Jupyter-web-app模块增加跨域参数。

4.如权利要求1所述的用于机器学习组件Jupyter跨域的方法，其特征在于，所述根据所述集群参数获取接口确定跨域配置参数是在用户认证成功的情况下，通过所述集群参数获取接口读取并访问得到的。

5.如权利要求2所述的用于机器学习组件Jupyter跨域的方法，其特征在于，所述配置Jupyter的服务运行环境，包括以TensorFlow、Pytorch作为Jupyter机器学习模型训练的Python框架。