Daftar Instalasi Package Python

Laman ini merupakan bagian laman -> [Komputasi Python dengan Conda Environment]

Halaman ini menjabarkan tutorial instalasi package Python untuk penggunaan di ALELEON Supercomputer:

• Package yang membutuhkan tutorial instalasi khusus mendapatkan subbab sendiri. Lihat contents / daftar isi laman.

Sebelum Instalasi ....

Mohon perhatikan:

1. [Pastikan mengaktifkan conda environment yang akan digunakan] untuk melakukan instalasi package Python ini.
2. Ada package Python komputasi (seperti TensorFlow, PyTorch, dll) yang dapat berjalan di CPU atau dengan akselerasi GPU.

Perhatikan simbol berikut untuk memilih versi yang diinginkan:

Simbol	Penjelasan
	Package hanya dapat berjalan di CPU
	Package dapat berjalan dengan akselerasi GPU
Spesifikasi CPU & GPU lihat [Spesifikasi ALELEON Supercomputer]

Support

Hubungi tim admin di support@efisonlt.com apabila membutuhkan bantuan pengujian - tutorial instalasi package lain atau menjumpai masalah dari tutorial di laman ini.

Instalasi Package Umum dengan pip / conda

Pip dan conda adalah salah dua dari package manager Python yang paling banyak digunakan. Daftar kompabilitas package manager:

• Conda environment dari Anaconda dan Mamba dapat menggunakan pip dan conda.
• Image container bawaan ALELEON Supercomputer hanya dapat menggunakan pip.

Silahkan pilih sesuai kebutuhan dan dukungan package.

Menggunakan pip dan conda

pip	Contoh perintah instalasi (pilih salah satu): (env)$ pip install [nama-package] (env)$ python3 -m pip install [nama-package]
	Daftar package dan tutorial instal pip lihat web: [PyPI The Python Package Index].
conda	Contoh perintah instalasi (pilih salah satu): (env)$ conda install [nama-package] (env)$ conda install conda-forge::[nama-package]
	Daftar package dan tutorial instal conda lihat web: [Packages in Conda Forge].
---

TensorFlow

Laman resmi lihat [Install TensorFlow with pip].

Instalasi Package TensorFlow - update 1 Mei 2025

Pastikan user membuat conda environment dengan Python sesuai [kebutuhan TensorFlow]
Versi	Platform	Perintah Instalasi
Latest (2.19.0)		(env)$ python3 -m pip install tensorflow
		> CUDA 12.5 (env)$ python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]
Versi lainnya	Versi lainnya lihat [TensorFlow Tested Build Configurations]
		(env)$ python3 -m pip install tensorflow==[versi]
		(env)$ python3 -m pip install tensorflow[and-cuda]==[versi] Note: GPU ALELEON tidak mendukung CUDA dibawah 11 atau, GPU ALELEON tidak mendukung TensorFlow dibawah 2.4.0. Perhatikan tidak semua TF GPU menginstal package CUDA. Lihat laman wiki [Menjalankan Package Python Versi GPU?]
---

PyTorch

Laman resmi lihat [PyTorch - Start Locally].

Instalasi Package PyTorch - update 29 April 2025

Pastikan user membuat conda environment dengan Python 3.9 - 3.12
Versi	Platform	Perintah Instalasi
Latest (2.7.0)		(env)$ pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
		> CUDA 11.8 (env)$ pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 > CUDA 12.6 (env)$ pip3 install torch torchvision torchaudio > CUDA 12.8 (env)$ pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
Versi lainnya		Lihat laman [PyTorch - Installing Previous Versions of PyTorch] dengan catatan: Pilih opsi Linux and Windows. Untuk package CPU pilih opsi CPU only. Untuk package GPU pilih opsi CUDA. GPU ALELEON Supercomputer tidak mendukung PyTorch versi CUDA dibawah 11.
---

JAX High Performance Array Computing

Laman resmi lihat [JAX - Installation].

Instalasi Package JAX - update 29 April 2025

Versi	Platform	Perintah Instalasi
Latest (0.6.0)		(env)$ pip install -U jax
		> CUDA 12 (env)$ pip install -U "jax[cuda12]"
Versi lainnya		Versi lainnya lihat [PyPI jax - Release History]. (env)$ pip install jax==[versi]
		Versi lainnya lihat [Jax CUDA Releases] dengan contoh format dan perhatikan: GPU ALELEON Supercomputer tidak mendukung JAX versi CUDA dibawah 11. (env)$ pip install jaxlib==[versi] -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html Contoh memilih versi cuda12/jaxlib-0.4.9+cuda12.cudnn88-cp39-cp39-manylinux2014_x86_64.whl Versi dari contoh diatas adalah yang ditebalkan yaitu 0.4.9+cuda12.cudnn88 Perintah menjadi: (env)$ pip install jaxlib==0.4.9+cuda12.cudnn88 -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html
---

AutoGluon

Laman resmi lihat [AutoGluon - Installing AutoGluon].

Instalasi Package AutoGluon - update 29 April 2025

Pastikan user membuat conda environment dengan Python 3.9 - 3.12
Versi	Platform	Perintah Instalasi
Latest (1.2.0)		(env)$ pip install -U setuptools wheel (env)$ pip install autogluon --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
		(env)$ pip install -U setuptools wheel (env)$ pip install autogluon
---