Komputasi Python dengan Conda Environment (Siap Pakai): Perbedaan antara revisi

Dari ALELEON by EFISON
(→‎2. Daftar Conda Env Siap Pakai: mengubah nama prefix)
(menambah subbab melengkapi conda env)
Baris 48: Baris 48:
Berikut adalah daftar conda env siap pakai yang tersedia.
Berikut adalah daftar conda env siap pakai yang tersedia.


* ''User dapat melayangkan permintaan pembuatan conda env tertentu ke tim admin melalui '''support@efisonlt.com'''.''
* Cek kelengkapan conda env dengan ''<small>expand / kembangkan</small>'' tabel "Package terinstal".
 
* Apabila ada package yang kurang, user dapat melakukan instalasi dengan detail '''<big>[ Subbab 3 ]</big>'''.
User dapat melayangkan permintaan pembuatan conda env ke tim admin melalui '''support@efisonlt.com'''.
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
! rowspan="2" |Package Utama
! rowspan="2" |Package Utama
Baris 69: Baris 70:
! colspan="9" |''Bidang AI / Machine Learning / Deep Learning''
! colspan="9" |''Bidang AI / Machine Learning / Deep Learning''
|-
|-
|'''PyTorch 2.7.1 (CUDA 12.6)'''
|'''PyTorch 2.7.1 <small>(CUDA 12.6)</small>'''
| rowspan="2" |<code>'''$CENV/pytorch-2.7.1cuda'''</code>
| rowspan="2" |<code>'''$CENV/pytorch-2.7.1cuda'''</code>
| rowspan="2" |<code>Anaconda3/2024.02-1</code>
| rowspan="2" |<code>Anaconda3/2024.02-1</code>
Baris 261: Baris 262:
|}
|}
|-
|-
|'''TensorFlow 2.19 (CUDA 12.5)'''
|'''TensorFlow 2.19 <small>(CUDA 12.5)</small>'''
| rowspan="2" |<code>'''$CENV/tensorflow-2.19cuda'''</code>
| rowspan="2" |<code>'''$CENV/tensorflow-2.19cuda'''</code>
| rowspan="2" |<code>Anaconda3/2024.02-1</code>
| rowspan="2" |<code>Anaconda3/2024.02-1</code>
Baris 617: Baris 618:
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
|}
|}
|}
== '''''3. <small>(Apabila dibutuhkan)</small> Melengkapi Conda Env''''' ==
'''Terdapat dua opsi:'''
# Melalui bantuan / diskusi dengan tim admin, atau
# Melakukan instalasi sendiri.
'''Perhatikan instalasi package ini bersifat''' '''<big>global:</big>'''
# Package terinstal di HOME user.
# Contoh user menginstal package di conda env dengan versi Python 3.11 (perhatikan kolom '''Versi Python''' di atas):
#* Package tersebut akan aktif di conda env lain dengan versi Python sama.
#* [[Berkas:GMB warning wololo.png|nirbing|30x30px]] Ada potensi package tersebut '''tidak cocok''' dengan conda env bersangkutan atau lainnya.
#* Lakukan instalasi dengan bijak.
'''Dimana user melakukan instalasi package?'''
# User sesi Jupyter dapat melakukan instalasi di dalam sesi notebook.
# User yang akan menjalankan komputasi secara batch job menginstal package di Login Node melalui langkah berikut:
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!- Langkah instalasi package di Login Node -
|-
|[[Berkas:EOD Apps Shell full.png|kiri|nirbing|101x101px]]'''''Menggunakan terminal!'''''
*''User EFIRO klik app '''<code>Aleleon Shell Access</code>'''''
*''atau menu '''<code>Apps > Aleleon Shell Access</code>'''''
|-
!<big><code>-/ 1 /-</code></big>
|-
| Pilih dan aktifkan conda env tersedia yang akan dipakai:
$ '''ml ''[Py Package Manager]'''''
$ '''source activate ''[Nama Conda Env]'''''
''<small>- Contoh mengaktifkan conda env PyTorch 2.7.1:</small>''
<small>$ ml Anaconda3/2024.02-1
$ source activate $CENV/pytorch-2.7.1cuda</small>
|-
!<big><code>-/ 2 /-</code></big>
|-
|Lakukan instalasi package Python yang dibutuhkan:
*Lihat laman '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Daftar_Instalasi_Package_Python#Instalasi_Package_Umum_dengan_pip_/_conda Instalasi Package Umum dengan pip / conda]]'''
|-
!<big><code>-/ 3 /-</code></big>
|-
|Jika sudah selesai, adalah praktik baik menonaktifkan conda env:
$ '''conda deactivate'''
$ '''ml unload Anaconda3'''
|}
|}

Revisi per 4 Juli 2025 05.13

Logo Python Anaconda Mamba ALELEON tp.png

Halaman ini menjelaskan menjalankan komputasi / aplikasi Python dengan conda environment (conda env) yang tersedia atau siap pakai di ALELEON Supercomputer.

Laman ini merupakan bagian laman [Komputasi Python]

0. Spesifikasi

Conda env siap pakai ini dibuat oleh tim admin ALELEON Supercomputer dengan spesifikasi:

  • Setiap conda env spesifik menjalankan 1 package utama (contoh TensorFlow, PyTorch, BoltzTraP, dll).
  • User dapat menambah instalasi package (apabila dibutuhkan) - lihat [ Subbab 3 ].
Keterangan simbol perintah terminal
$ Perintah ketika conda env tidak aktif
(env)$ Perintah ketika conda env aktif

1. Langkah Menjalanlan Komputasi

Subbab Langkah
[ 2 ] Lihat conda env tersedia dan spesifikasinya.
  • Cek kelengkapan package dan dukungan komputasi.
[ 3 ] Apabila dibutuhkan, user dapat menambah instalasi package.
[ 4 ] Menjalankan komputasi dengan pilihan:
  • [ 4.1 ] sesi interaktif di Login Node
  • [ 4.2 ] batch job
  • [ 4.3 ] sesi Jupyter Notebook / Lab
[ 5 ] Support apabila menemui masalah.

2. Daftar Conda Env Siap Pakai

Berikut adalah daftar conda env siap pakai yang tersedia.

  • Cek kelengkapan conda env dengan expand / kembangkan tabel "Package terinstal".
  • Apabila ada package yang kurang, user dapat melakukan instalasi dengan detail [ Subbab 3 ].

User dapat melayangkan permintaan pembuatan conda env ke tim admin melalui support@efisonlt.com.

Package Utama

dan terinstal

Nama Conda Env Py Package Manager Versi

Python

Dukungan Komputasi
CPU GPU MPI Batch

Job

Sesi

Jupyter

Bidang AI / Machine Learning / Deep Learning
PyTorch 2.7.1 (CUDA 12.6) $CENV/pytorch-2.7.1cuda Anaconda3/2024.02-1 3.12 V V V V V
Package terinstal:
_libgcc_mutex 0.1
_openmp_mutex 5.1
absl-py 2.3.1
anyio 4.9.0
argon2-cffi 25.1.0
argon2-cffi-bindings 21.2.0
arrow 1.3.0
asttokens 3.0.0
async-lru 2.0.5
attrs 25.3.0
babel 2.17.0
beautifulsoup4 4.13.4
bleach 6.2.0
bzip2 1.0.8
ca-certificates 2025.2.25
certifi 2025.6.15
cffi 1.17.1
charset-normalizer 3.4.2
comm 0.2.2
contourpy 1.3.2
cycler 0.12.1
debugpy 1.8.14
decorator 5.2.1
defusedxml 0.7.1
executing 2.2.0
expat 2.7.1
fastjsonschema 2.21.1
filelock 3.18.0
fonttools 4.58.4
fqdn 1.5.1
fsspec 2025.5.1
h11 0.16.0
h5py 3.14.0
httpcore 1.0.9
httpx 0.28.1
idna 3.10
ipykernel 6.29.5
ipython 9.4.0
ipython-pygments-lexers 1.1.1
ipywidgets 8.1.7
isoduration 20.11.0
jedi 0.19.2
jinja2 3.1.6
joblib 1.5.1
json5 0.12.0
jsonpointer 3.0.0
jsonschema 4.24.0
jsonschema-specifications 2025.4.1
jupyter 1.1.1
jupyter-client 8.6.3
jupyter-console 6.6.3
jupyter-core 5.8.1
jupyter-events 0.12.0
jupyter-lsp 2.2.5
jupyter-server 2.16.0
jupyter-server-terminals 0.5.3
jupyterlab 4.4.4
jupyterlab-pygments 0.3.0
jupyterlab-server 2.27.3
jupyterlab-widgets 3.0.15
keras 3.10.0
kiwisolver 1.4.8
ld_impl_linux-64 2.40
libffi 3.4.4
libgcc-ng 11.2.0
libgomp 11.2.0
libstdcxx-ng 11.2.0
libuuid 1.41.5
libxcb 1.17.0
markdown-it-py 3.0.0
markupsafe 3.0.2
matplotlib 3.10.3
matplotlib-inline 0.1.7
mdurl 0.1.2
mistune 3.1.3
ml-dtypes 0.5.1
mpi4py 4.1.0
mpmath 1.3.0
namex 0.1.0
nbclient 0.10.2
nbconvert 7.16.6
nbformat 5.10.4
ncurses 6.4
nest-asyncio 1.6.0
networkx 3.5
notebook 7.4.4
notebook-shim 0.2.4
numpy 2.3.1
nvidia-cublas-cu12 12.6.4.1
nvidia-cuda-cupti-cu12 12.6.80
nvidia-cuda-nvrtc-cu12 12.6.77
nvidia-cuda-runtime-cu12 12.6.77
nvidia-cudnn-cu12 9.5.1.17
nvidia-cufft-cu12 11.3.0.4
nvidia-cufile-cu12 1.11.1.6
nvidia-curand-cu12 10.3.7.77
nvidia-cusolver-cu12 11.7.1.2
nvidia-cusparse-cu12 12.5.4.2
nvidia-cusparselt-cu12 0.6.3
nvidia-nccl-cu12 2.26.2
nvidia-nvjitlink-cu12 12.6.85
nvidia-nvtx-cu12 12.6.77
openmpi 5.0.8
openssl 3.0.16
optree 0.16.0
overrides 7.7.0
packaging 25.0
pandas 2.3.0
pandocfilters 1.5.1
parso 0.8.4
pexpect 4.9.0
pillow 11.3.0
pip 25.1
platformdirs 4.3.8
prometheus-client 0.22.1
prompt-toolkit 3.0.51
psutil 7.0.0
pthread-stubs 0.3
ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.3
pycparser 2.22
pygments 2.19.2
pyparsing 3.2.3
python 3.12.11
python-dateutil 2.9.0.post0
python-json-logger 3.3.0
pytz 2025.2
pyyaml 6.0.2
pyzmq 27.0.0
readline 8.2
referencing 0.36.2
requests 2.32.4
rfc3339-validator 0.1.4
rfc3986-validator 0.1.1
rich 14.0.0
rpds-py 0.26.0
scikit-learn 1.7.0
scipy 1.16.0
send2trash 1.8.3
setuptools 78.1.1
six 1.17.0
sniffio 1.3.1
soupsieve 2.7
sqlite 3.45.3
stack-data 0.6.3
sympy 1.14.0
terminado 0.18.1
threadpoolctl 3.6.0
tinycss2 1.4.0
tk 8.6.14
torch 2.7.1
torchaudio 2.7.1
torchvision 0.22.1
tornado 6.5.1
traitlets 5.14.3
triton 3.3.1
types-python-dateutil 2.9.0.20250516
typing-extensions 4.14.0
tzdata 2025.2
uri-template 1.3.0
urllib3 2.5.0
wcwidth 0.2.13
webcolors 24.11.1
webencodings 0.5.1
websocket-client 1.8.0
wheel 0.45.1
widgetsnbextension 4.0.14
xorg-libx11 1.8.12
xorg-libxau 1.0.12
xorg-libxdmcp 1.1.5
xorg-xorgproto 2024.1
xz 5.6.4
zlib 1.2.13
TensorFlow 2.19 (CUDA 12.5) $CENV/tensorflow-2.19cuda Anaconda3/2024.02-1 3.11 V V V V V
Package terinstal
_libgcc_mutex 0.1
_openmp_mutex 5.1
absl-py 2.3.0
anyio 4.9.0
argon2-cffi 25.1.0
argon2-cffi-bindings 21.2.0
arrow 1.3.0
asttokens 3.0.0
astunparse 1.6.3
async-lru 2.0.5
attrs 25.3.0
babel 2.17.0
beautifulsoup4 4.13.4
bleach 6.2.0
bzip2 1.0.8
ca-certificates 2025.2.25
certifi 2025.6.15
cffi 1.17.1
charset-normalizer 3.4.2
comm 0.2.2
contourpy 1.3.2
cycler 0.12.1
debugpy 1.8.14
decorator 5.2.1
defusedxml 0.7.1
executing 2.2.0
expat 2.7.1
fastjsonschema 2.21.1
flatbuffers 25.2.10
fonttools 4.58.4
fqdn 1.5.1
gast 0.6.0
google-pasta 0.2.0
grpcio 1.73.1
h11 0.16.0
h5py 3.14.0
httpcore 1.0.9
httpx 0.28.1
idna 3.10
ipykernel 6.29.5
ipython 9.4.0
ipython-pygments-lexers 1.1.1
ipywidgets 8.1.7
isoduration 20.11.0
jedi 0.19.2
jinja2 3.1.6
joblib 1.5.1
json5 0.12.0
jsonpointer 3.0.0
jsonschema 4.24.0
jsonschema-specifications 2025.4.1
jupyter 1.1.1
jupyter-client 8.6.3
jupyter-console 6.6.3
jupyter-core 5.8.1
jupyter-events 0.12.0
jupyter-lsp 2.2.5
jupyter-server 2.16.0
jupyter-server-terminals 0.5.3
jupyterlab 4.4.4
jupyterlab-pygments 0.3.0
jupyterlab-server 2.27.3
jupyterlab-widgets 3.0.15
keras 3.10.0
kiwisolver 1.4.8
ld_impl_linux-64 2.40
libclang 18.1.1
libffi 3.4.4
libgcc-ng 11.2.0
libgomp 11.2.0
libstdcxx-ng 11.2.0
libuuid 1.41.5
libxcb 1.17.0
markdown 3.8.2
markdown-it-py 3.0.0
markupsafe 3.0.2
matplotlib 3.10.3
matplotlib-inline 0.1.7
mdurl 0.1.2
mistune 3.1.3
ml-dtypes 0.5.1
mpi4py 4.1.0
namex 0.1.0
nbclient 0.10.2
nbconvert 7.16.6
nbformat 5.10.4
ncurses 6.4
nest-asyncio 1.6.0
notebook 7.4.4
notebook-shim 0.2.4
numpy 2.1.3
nvidia-cublas-cu12 12.5.3.2
nvidia-cuda-cupti-cu12 12.5.82
nvidia-cuda-nvcc-cu12 12.5.82
nvidia-cuda-nvrtc-cu12 12.5.82
nvidia-cuda-runtime-cu12 12.5.82
nvidia-cudnn-cu12 9.3.0.75
nvidia-cufft-cu12 11.2.3.61
nvidia-curand-cu12 10.3.6.82
nvidia-cusolver-cu12 11.6.3.83
nvidia-cusparse-cu12 12.5.1.3
nvidia-nccl-cu12 2.23.4
nvidia-nvjitlink-cu12 12.5.82
openmpi 5.0.8
openssl 3.0.16
opt-einsum 3.4.0
optree 0.16.0
overrides 7.7.0
packaging 25.0
pandas 2.3.0
pandocfilters 1.5.1
parso 0.8.4
pexpect 4.9.0
pillow 11.3.0
pip 25.1
platformdirs 4.3.8
prometheus-client 0.22.1
prompt-toolkit 3.0.51
protobuf 5.29.5
psutil 7.0.0
pthread-stubs 0.3
ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.3
pycparser 2.22
pygments 2.19.2
pyparsing 3.2.3
python 3.11.13
python-dateutil 2.9.0.post0
python-json-logger 3.3.0
pytz 2025.2
pyyaml 6.0.2
pyzmq 27.0.0
readline 8.2
referencing 0.36.2
requests 2.32.4
rfc3339-validator 0.1.4
rfc3986-validator 0.1.1
rich 14.0.0
rpds-py 0.26.0
scikit-learn 1.7.0
scipy 1.16.0
seaborn 0.13.2
send2trash 1.8.3
setuptools 78.1.1
six 1.17.0
sniffio 1.3.1
soupsieve 2.7
sqlite 3.45.3
stack-data 0.6.3
tensorboard 2.19.0
tensorboard-data-server 0.7.2
tensorflow 2.19.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.37.1
termcolor 3.1.0
terminado 0.18.1
threadpoolctl 3.6.0
tinycss2 1.4.0
tk 8.6.14
tornado 6.5.1
traitlets 5.14.3
types-python-dateutil 2.9.0.20250516
typing-extensions 4.14.0
tzdata 2025.2
uri-template 1.3.0
urllib3 2.5.0
wcwidth 0.2.13
webcolors 24.11.1
webencodings 0.5.1
websocket-client 1.8.0
werkzeug 3.1.3
wheel 0.45.1
widgetsnbextension 4.0.14
wrapt 1.17.2
xorg-libx11 1.8.12
xorg-libxau 1.0.12
xorg-libxdmcp 1.1.5
xorg-xorgproto 2024.1
xz 5.6.4
zlib 1.2.13
Bidang Komputasi Saintifik
BoltzTrap2 25.3.1 $CENV/boltztrap2-25.3.1 Anaconda3/2024.02-1 3.11 V - - V V
Package terinstal
_libgcc_mutex 0.1
_openmp_mutex 5.1
anyio 4.9.0
argon2-cffi 25.1.0
argon2-cffi-bindings 21.2.0
arrow 1.3.0
ase 3.25.0
asttokens 3.0.0
async-lru 2.0.5
attrs 25.3.0
babel 2.17.0
beautifulsoup4 4.13.4
bleach 6.2.0
boltztrap2 25.3.1
bzip2 1.0.8
ca-certificates 2025.2.25
certifi 2025.6.15
cffi 1.17.1
cftime 1.6.4.post1
charset-normalizer 3.4.2
comm 0.2.2
contourpy 1.3.2
cycler 0.12.1
cython 3.1.2
debugpy 1.8.14
decorator 5.2.1
defusedxml 0.7.1
executing 2.2.0
expat 2.7.1
fastjsonschema 2.21.1
fonttools 4.58.4
fqdn 1.5.1
h11 0.16.0
httpcore 1.0.9
httpx 0.28.1
idna 3.10
ipykernel 6.29.5
ipython 9.3.0
ipython-pygments-lexers 1.1.1
ipywidgets 8.1.7
isoduration 20.11.0
jedi 0.19.2
jinja2 3.1.6
json5 0.12.0
jsonpointer 3.0.0
jsonschema 4.24.0
jsonschema-specifications 2025.4.1
jupyter 1.1.1
jupyter-client 8.6.3
jupyter-console 6.6.3
jupyter-core 5.8.1
jupyter-events 0.12.0
jupyter-lsp 2.2.5
jupyter-server 2.16.0
jupyter-server-terminals 0.5.3
jupyterlab 4.4.3
jupyterlab-pygments 0.3.0
jupyterlab-server 2.27.3
jupyterlab-widgets 3.0.15
kiwisolver 1.4.8
ld_impl_linux-64 2.40
libffi 3.4.4
libgcc-ng 11.2.0
libgomp 11.2.0
libstdcxx-ng 11.2.0
libuuid 1.41.5
libxcb 1.17.0
markupsafe 3.0.2
matplotlib 3.10.3
matplotlib-inline 0.1.7
mistune 3.1.3
nbclient 0.10.2
nbconvert 7.16.6
nbformat 5.10.4
ncurses 6.4
nest-asyncio 1.6.0
netcdf4 1.7.2
notebook 7.4.3
notebook-shim 0.2.4
numpy 2.3.1
openssl 3.0.16
overrides 7.7.0
packaging 25.0
pandocfilters 1.5.1
parso 0.8.4
pexpect 4.9.0
pillow 11.2.1
pip 25.1
platformdirs 4.3.8
prometheus-client 0.22.1
prompt-toolkit 3.0.51
psutil 7.0.0
pthread-stubs 0.3
ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.3
pycparser 2.22
pygments 2.19.2
pyparsing 3.2.3
python 3.11.13
python-dateutil 2.9.0.post0
python-json-logger 3.3.0
pyyaml 6.0.2
pyzmq 27.0.0
readline 8.2
referencing 0.36.2
requests 2.32.4
rfc3339-validator 0.1.4
rfc3986-validator 0.1.1
rpds-py 0.25.1
scipy 1.16.0
send2trash 1.8.3
setuptools 78.1.1
six 1.17.0
sniffio 1.3.1
soupsieve 2.7
spglib 2.6.0
sqlite 3.45.3
stack-data 0.6.3
terminado 0.18.1
tinycss2 1.4.0
tk 8.6.14
tornado 6.5.1
traitlets 5.14.3
types-python-dateutil 2.9.0.20250516
typing-extensions 4.14.0
tzdata 2025b
uri-template 1.3.0
urllib3 2.5.0
wcwidth 0.2.13
webcolors 24.11.1
webencodings 0.5.1
websocket-client 1.8.0
wheel 0.45.1
widgetsnbextension 4.0.14
xorg-libx11 1.8.12
xorg-libxau 1.0.12
xorg-libxdmcp 1.1.5
xorg-xorgproto 2024.1
xz 5.6.4
zlib 1.2.13

3. (Apabila dibutuhkan) Melengkapi Conda Env

Terdapat dua opsi:

  1. Melalui bantuan / diskusi dengan tim admin, atau
  2. Melakukan instalasi sendiri.

Perhatikan instalasi package ini bersifat global:

  1. Package terinstal di HOME user.
  2. Contoh user menginstal package di conda env dengan versi Python 3.11 (perhatikan kolom Versi Python di atas):
    • Package tersebut akan aktif di conda env lain dengan versi Python sama.
    • GMB warning wololo.png Ada potensi package tersebut tidak cocok dengan conda env bersangkutan atau lainnya.
    • Lakukan instalasi dengan bijak.

Dimana user melakukan instalasi package?

  1. User sesi Jupyter dapat melakukan instalasi di dalam sesi notebook.
  2. User yang akan menjalankan komputasi secara batch job menginstal package di Login Node melalui langkah berikut:
- Langkah instalasi package di Login Node -
EOD Apps Shell full.png
Menggunakan terminal!
  • User EFIRO klik app Aleleon Shell Access
  • atau menu Apps > Aleleon Shell Access
-/ 1 /-
Pilih dan aktifkan conda env tersedia yang akan dipakai:
$ ml [Py Package Manager]
$ source activate [Nama Conda Env]

- Contoh mengaktifkan conda env PyTorch 2.7.1:
$ ml Anaconda3/2024.02-1
$ source activate $CENV/pytorch-2.7.1cuda
-/ 2 /-
Lakukan instalasi package Python yang dibutuhkan:
-/ 3 /-
Jika sudah selesai, adalah praktik baik menonaktifkan conda env:
$ conda deactivate
$ ml unload Anaconda3