我有一个用于PyTorch的谷歌云深度学习虚拟机映像，它使用SSH连接连接到Jupyter Notebook。如何更改我当前正在做的事情，以便即使我关闭笔记本电脑/暂时断开与互联网的连接，Jupyter 笔记本仍处于活动状态？
目前，在转动我的虚拟机并打开一个 tmux 窗口后，我使用以下命令启动 Jupyter 笔记本及其 SSH 连接：
gcloud compute ssh <my-server-name> -- -L 8080:localhost:8080
此代码取自此处深度学习图像的官方文档：https://cloud.google.com/deep-learning-vm/docs/jupyter
然后，我可以在 localhost：8080 上连接并做我需要做的事情。但是，如果我长时间开始训练模型并需要关闭笔记本电脑，当我重新打开它时，我的 ssh 连接会中断，Jupyter 笔记本会关闭，并且正在训练的模型会中断。
如何使此 Juptyer 笔记本保持活动状态，以便以后能够重新连接到它？
铌。我曾经使用谷歌云浏览器SSH选项，一旦进入服务器，就会启动一个tmux窗口和其中的jupyter笔记本。这很好用，意味着笔记本总是活着的。但是，对于预装了 CUDA 和 Jupyter 的 Google Cloud 映像，这不起作用，我能够连接的唯一方法是通过上述命令。
我以前在 GCP 上也遇到过这个问题，并找到了一种解决此问题的简单方法。一旦你进入计算引擎，运行linuxscreen命令，你会发现自己在一个虚拟终端中(你可以并行打开许多终端)，在这里你会想要运行你长期运行的作业。
开始作业后，使用键从屏幕上分离，键Ctrl+a然后d。分离后，可以退出 VM，重新连接到 VM 并运行screen -r，你会发现作业仍在运行。
当然，您可以使用screen命令做很多很酷的事情，并鼓励您阅读此处的一些教程。
注意：请确保您的计算引擎实例不是抢占式计算机！
让我知道这是否有帮助！
我认为最好将Jupyter安装为服务器。 因此，即使您断开连接，您的作业也可以继续运行。
您可能还想知道一些事情。
这不是您要查找的多用户服务器。本文档介绍如何使用单个用户运行公共服务器。这只能由想要远程访问其个人计算机的人完成。即便如此，这样做需要彻底了解设置限制和安全影响。如果允许多个用户访问本文档中所述的笔记本服务器，则他们的命令可能会相互冲突、破坏和覆盖。
如果你想要一个多用户服务器，官方的解决方案是JupyterHub。要使用JupyterHub，您需要一个Unix服务器(通常是Linux)运行在网络上用户可以访问的地方。这可能会在公共互联网上运行，但这样做会带来额外的安全问题。