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

Dari ALELEON by EFISON
(mengganti subbab)
 
(5 revisi perantara oleh pengguna yang sama tidak ditampilkan)
Baris 1: Baris 1:
[[Berkas:Logo Python Anaconda Mamba ALELEON tp.png|nirbing|400x400px]]
[[Berkas:Logo Python Anaconda Mamba ALELEON tp.png|nirbing|400x400px]]


Halaman ini menjelaskan menjalankan komputasi / aplikasi Python dengan conda environment '''<big>(conda env)</big>''' yang '''<big>tersedia atau siap pakai</big>''' di ALELEON Supercomputer.
Halaman ini menjelaskan menjalankan komputasi / aplikasi Python dengan conda environment '''<big>(conda env)</big>''' di ALELEON Supercomputer yang: 
 
* '''<big>Tersedia atau siap pakai.</big>'''
* Untuk opsi user membuat conda env sendiri, lihat '''[<nowiki/>[[Komputasi Python dengan Conda Environment (Mandiri)]]]'''
 
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
!''Laman ini merupakan bagian laman'' [<nowiki/>[[Komputasi Python]]]
! colspan="2" |''Laman ini merupakan bagian dari:''
|-
!1
|'''<big>[</big><big>[[Komputasi Python]]]</big>'''
|}
|}
== '''''1. Spesifikasi''''' ==
== '''''1. Spesifikasi''''' ==
Spesifikasi conda env siap pakai:
Spesifikasi conda env siap pakai:
Baris 13: Baris 19:
* Setiap conda env spesifik menjalankan 1 package utama (contoh: TensorFlow).
* Setiap conda env spesifik menjalankan 1 package utama (contoh: TensorFlow).


== '''''2. Langkah Menjalanlan Komputasi''''' ==
== '''''2. Langkah Menjalankan Komputasi''''' ==
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
!Subbab
!Subbab
!Langkah
!Langkah
|-
|-
!'''<big>[ 3 ]</big>'''
!'''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#3._Daftar_Conda_Env_Tersedia <nowiki>[ 3 ]</nowiki>]</big>'''
|Lihat conda env tersedia dan detailnya:  
|Lihat ketersediaan conda env tersedia:  


* Cek kelengkapan package dan dukungan komputasi.
* Cek kelengkapan package dan dukungan komputasi.
|-
|-
!'''<big>[ 4 ]</big>'''
!'''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#4._(Apabila_butuh)_Melengkapi_Conda_Env_Siap_Pakai <nowiki>[ 4 ]</nowiki>]</big>'''
|''Apabila butuh'', user dapat melengkapi instalasi package.
|''Apabila butuh'', user dapat melengkapi instalasi package.
|-
|-
!<big>[ 5 ]</big>
!<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#5._Pilihan_Menjalankan_Komputasi <nowiki>[ 5 ]</nowiki>]</big>
|Menjalankan komputasi dengan pilihan:
|Menjalankan komputasi dengan pilihan:
*'''<big>[ 5.1 ]</big>''' sesi interaktif di Login Node
*'''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#5.1._Berjalan_di_Login_Node <nowiki>[ 5.1 ]</nowiki>]</big>''' sesi interaktif di Login Node
*'''<big>[ 5.2 ]</big>''' batch job di '''[<nowiki/>[[Spesifikasi ALELEON Supercomputer#Spesifikasi%20Compute%20Node|Compute Node]]]'''
*'''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#5.2._Batch_Job_di_Compute_Node <nowiki>[ 5.2 ]</nowiki>]</big>''' batch job di '''[<nowiki/>[[Spesifikasi ALELEON Supercomputer#Spesifikasi%20Compute%20Node|Compute Node]]]'''
*'''<big>[ 5.3 ]</big>''' sesi Jupyter di '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Spesifikasi_ALELEON_Supercomputer#Spesifikasi_Interactive_Node Interactive Node]]'''
*'''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#5.3._Sesi_Jupyter_di_Interactive_Node <nowiki>[ 5.3 ]</nowiki>]</big>''' sesi Jupyter di '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Spesifikasi_ALELEON_Supercomputer#Spesifikasi_Interactive_Node Interactive Node]]'''
|}
|}


Baris 37: Baris 43:


* Cek kelengkapan package dengan ''expand / kembangkan'' tabel '''Package terinstal'''.  
* Cek kelengkapan package dengan ''expand / kembangkan'' tabel '''Package terinstal'''.  
* Bila ada kekurangan package, lihat '''<big>[ Subbab 4 ]</big>'''.
* Bila ada kekurangan package, lihat subbab '''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#4._(Apabila_butuh)_Melengkapi_Conda_Env_Siap_Pakai <nowiki>[ 4 ]</nowiki>]</big>'''.
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
! colspan="9" |- Daftar Conda Env Tersedia -
! colspan="9" |- Daftar Conda Env Tersedia -
Baris 60: Baris 66:
|-
|-
|'''PyTorch 2.7.1 (ver CUDA 12.6)'''
|'''PyTorch 2.7.1 (ver CUDA 12.6)'''
* ''feat. CUDA, MPI, Accelerate, Transformers''
* ''feat. MPI, Accelerate, Transformers''
| 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 267:
|-
|-
|'''TensorFlow 2.19 (ver CUDA 12.5)'''
|'''TensorFlow 2.19 (ver CUDA 12.5)'''
* ''feat. CUDA, MPI, Transformers''
* ''feat. MPI, Transformers''
| 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 836: Baris 842:


== '''''4. <small>(Apabila butuh)</small> Melengkapi Conda Env Siap Pakai''''' ==
== '''''4. <small>(Apabila butuh)</small> Melengkapi Conda Env Siap Pakai''''' ==
'''Terdapat dua opsi:'''
'''Aturan terkait instalasi dan menghapus package tambahan:'''
 
# Melalui bantuan / diskusi dengan tim admin, atau
# Melakukan instalasi sendiri.
 
Instalasi package tambahan ini bersifat '''<big>HOME</big>''' '''<big>global:</big>'''
 
# Package terinstal di HOME user.
# Perhatikan kolom '''Versi Python''' di tabel '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#2._Daftar_Conda_Env_Tersedia Daftar Conda Env Tersedia]].'''
# Contoh user melengkapi package conda env dengan Python 3.11: 
#* Package tersebut akan aktif di conda env lain dengan versi Python sama.
#* [[Berkas:GMB warning wololo.png|nirbing|30x30px]] Ada potensi package ''tidak cocok'' dengan conda env bersangkutan atau lainnya.
#* Lakukan instalasi dengan bijak.


'''Dimana user melakukan instalasi package?'''  
# Instalasi package tambahan bersifat '''<big>HOME</big>''' '''<big>global:</big>'''
#* Package terinstal di HOME user.
#* Perhatikan versi Python conda env di '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#3._Daftar_Conda_Env_Tersedia Daftar Conda Env Tersedia]].'''
#* Contoh instalasi package pada conda env yang memakai Python 3.11:
#** Package tsb akan aktif di conda env lain dengan versi Python sama.
# Lakukan instalasi dengan bijak.
#*Ada potensi package '''''tidak cocok''''' pada conda env bersangkutan.
#*... atau pada conda env lainnya.
#*User dapat diskusi / meminta bantuan admin via '''support@efisonlt.com'''
# User hanya bisa menghapus (uninstall) '''package yang diinstal sendiri'''.
#* User tidak dapat menghapus package bawaan conda env.


# User '''sesi Jupyter''' dapat melakukan instalasi '''pada sesi notebook.'''
=== 4.1. Langkah Melengkapi Conda Env ===
# User yang menjalankan komputasi '''batch job''' menginstal package '''di Login Node:'''
Langkah membedakan user yang menjalankan komputasi pada sesi Jupyter dan batch job ( subbab '''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#5._Pilihan_Menjalankan_Komputasi <nowiki>[ 5 ]</nowiki>]</big>''' ).


''<small><code>(klik expand / kembangkan)</code></small>''
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!- Langkah instalasi package di Login Node -
!- Opsi Langkah Instalasi Package -
|-
!<big>4.1.1 - User Sesi Jupyter</big>
|-
!<big><code>-/ 1 /-</code></big>
|-
|User dapat melakukan instalasi '''pada sesi notebook.'''
* Lihat '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Daftar_Instalasi_Package_Python#Instalasi_Package_Umum_dengan_pip_/_conda Instalasi Package Umum dengan pip / conda]]'''
|-
!---
|-
!<big>4.1.2 - Batch Job</big>
|-
|-
|[[Berkas:EOD Apps Shell full.png|kiri|nirbing|101x101px]]'''''Menggunakan terminal!'''''
|[[Berkas:EOD Apps Shell full.png|kiri|nirbing|101x101px]]'''''Menggunakan terminal!'''''
Baris 866: Baris 882:
| Pilih dan aktifkan conda env tersedia:
| Pilih dan aktifkan conda env tersedia:


* Lihat tabel '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#2._Daftar_Conda_Env_Tersedia Daftar Conda Env Tersedia]].'''
* Lihat '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#3._Daftar_Conda_Env_Tersedia Daftar Conda Env Tersedia]].'''


  $ '''ml ''[Py Package Manager]'''''
  $ '''ml ''[Py Package Manager]'''''
Baris 885: Baris 901:
  $ '''conda deactivate'''
  $ '''conda deactivate'''
  $ '''ml unload Anaconda3'''
  $ '''ml unload Anaconda3'''
|-
!---
|}
|}


== '''''5. Pilihan Menjalankan Komputasi''''' ==
== '''''5. Pilihan Menjalankan Komputasi''''' ==
Berikut opsi menjalankan komputasi, pilih sesuai kebutuhan:
Berikut opsi menjalankan komputasi, pilih sesuai kebutuhan:
*'''<big>''[ 5.1 - Berjalan di Login Node ]''</big>'''
*'''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#5.1._Berjalan_di_Login_Node <nowiki>[ 5.1 ]</nowiki>] - Berjalan di Login Node</big>'''
**'''Hanya untuk kegiatan non-komputasi, contoh ''pre-processing input''.'''
**''Hanya untuk kegiatan '''non-komputasi''', contoh pre-processing input.''
***Tidak mengkonsumsi Kredit Core Hour.
***''Tidak mengkonsumsi Core Hour''
**'''Keperluan komputasi gunakan batch job / sesi Jupyter.'''
***''Login node mempunyai spesifikasi terbatas.''
***Login node mempunyai spesifikasi terbatas.
***''Tim admin berhak interupsi kegiatan user yang memberatkan login node.''
***Tim admin berhak menginterupsi kegiatan user yang memberatkan login node.
*'''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#5.2._Batch_Job_di_Compute_Node <nowiki>[ 5.2 ]</nowiki>] - Batch Job di Compute Node</big>'''
*'''<big>''[ 5.2 - Batch Job di Compute Node ]''</big>'''
**''Menjalankan script Python siap jalan di '''[<nowiki/>[[Spesifikasi ALELEON Supercomputer#Spesifikasi%20Compute%20Node|Compute Node]]].'''''
**Menjalankan script Python siap jalan di '''[<nowiki/>[[Spesifikasi ALELEON Supercomputer#Spesifikasi%20Compute%20Node|Compute Node]]].'''
***''[[Berkas:GMB warning wololo.png|nirbing|30x30px]] Perhatikan '''file <code>.ipynb</code>''' harus dikonversi ke '''file <code>.py</code>'''.''
***'''<nowiki/>'''[[Berkas:GMB warning wololo.png|nirbing|30x30px]] ''Perhatikan '''file <code>.ipynb</code>''' harus dikonversi ke '''file <code>.py</code>'''.''
***''Job dijalankan oleh manajemen Slurm, user menunggu hingga selesai.''
***''Job dijalankan oleh manajemen Slurm, user menunggu hingga selesai.''
*'''<big>''[ 5.3 - Sesi Jupyter di Interactive Node ]''</big>'''
*'''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#5.3._Sesi_Jupyter_di_Interactive_Node <nowiki>[ 5.3 ]</nowiki>] - Sesi Jupyter di Interactive Node</big>'''
**Menjalankan sesi Jupyter Lab atau Notebook di '''[<nowiki/>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Spesifikasi_ALELEON_Supercomputer#Spesifikasi_Interactive_Node Interactive]<nowiki/> [https://wiki.efisonlt.com/wiki/Spesifikasi_ALELEON_Supercomputer#Spesifikasi_Interactive_Node Node]].'''
**''Menjalankan sesi Jupyter Lab atau Notebook di '''[<nowiki/>[[Spesifikasi ALELEON Supercomputer#Spesifikasi%20Interactive%20Node|Interactive]] [[Spesifikasi ALELEON Supercomputer#Spesifikasi%20Interactive%20Node|Node]]].'''''
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!- Detail batch job dan sesi Jupyter lebih lanjut -
!- Detail batch job dan sesi Jupyter lebih lanjut -
Baris 927: Baris 944:
**''Lihat status cell / output lainnya.''
**''Lihat status cell / output lainnya.''
|}
|}
''<small><code>(klik expand / kembangkan)</code></small>''
=== 5.1. Berjalan di Login Node ===
=== 5.1. Berjalan di Login Node ===
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!- Langkah Menjalankan Conda Env di login node -
!- Langkah Sesi Login Node -
[[Berkas:Sbatch terminal display rev2.png|tepi|400x400px]]
[[Berkas:Sbatch terminal display rev2.png|tepi|400x400px]]
|-
|-
Baris 940: Baris 959:
| Pilih dan aktifkan conda env tersedia:
| Pilih dan aktifkan conda env tersedia:


* Lihat tabel '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#2._Daftar_Conda_Env_Tersedia Daftar Conda Env Tersedia]].'''
* Lihat tabel '''[Daftar Conda Env Tersedia].'''


  $ '''ml ''[Py Package Manager]'''''
  $ '''ml ''[Py Package Manager]'''''
Baris 960: Baris 979:
|}
|}


=== 5.2. Batch Job ===
=== 5.2. Batch Job di Compute Node ===
Tersedia pilihan tampilan yang dapat dipilih sesuai preferensi user:
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
! - Langkah Batch Job di Terminal -
[[Berkas:Sbatch terminal display rev2.png|tepi|400x400px]]
|-
!''Tutorial ini mengasumsikan user familiar dengan terminal Linux''
|-
|[[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>
|-
!Lakukan persiapan:
|-
| '''<big>1A</big> -''' '''Cek kelengkapan package conda env yang akan digunakan:'''
*Package tidak lengkap akan membuat job gagal berjalan.
'''<big>1B</big> -''' '''Siapkan file yang dibutuhkan:'''
* Upload / download file lihat '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Manajemen_File_di_ALELEON_Supercomputer#Upload_dan_Download_File Upload / Dow][https://wiki.efisonlt.com/wiki/Manajemen_File_di_ALELEON_Supercomputer#Upload_dan_Download_File nload File HOME]]'''
'''<big>1C</big> -[[Berkas:GMB warning wololo.png|nirbing|30x30px]] Nonaktifkan conda env dan Py Package Manager:'''
*Supaya job memuat conda env dengan benar.
1 - Apabila conda env aktif:
<small>(env)</small>$ '''conda deactivate'''
 
2 - Nonaktifkan modul PPM:
$ '''ml unload Anaconda3 Mamba'''
<small>Apabila ada pesan ini, abaikan:
  '''''the module ... cannot be unloaded because it was not loaded'''''</small>
|-
!<big><code>-/ 2 /-</code></big>
|-
|Buat '''Submit Script''' yaitu 'formulir' menjalankan batch job:
*Nama file bebas dengan format .sh, contoh '''<code>submit.sh</code>'''
* ''Biasanya submit script berada satu folder dengan file komputasi.''
$ '''nano submit.sh'''
''<small>atau vim</small>''
|-
!
|-
|Contoh template Submit Script:
*Ikuti petunjuk '''NOTES dan alur script.'''
{| class="wikitable"
|
*''<small>Info SBATCH notifikasi email status job lihat '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Submit_Script_ALELEON_Supercomputer#SBATCH_untuk_notifikasi_email_SLURM Slurm Jojo]]'''</small>''
*''<small>Info lebih lanjut lihat '''['''</small>'''<small>[[Submit Script ALELEON Supercomputer|Submit Script ALELEON]]]</small>'''''
|}''<small><code>Klik expand / kembangkan</code></small>''
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!- Template submit script conda environment versi CPU -
[[Berkas:GMB CPU icon.png|nirbing|80x80px]]
|-
|<syntaxhighlight lang="bash" line="1">
#!/bin/bash
 
# -----------------------------------------------------
# Template Slurm Submit Script
# Python - Conda Env Siap Pakai (CPU) | rev.040725
#
# NOTES:
# 1. Isi bagian yang ditandai 4 garing (////).
# 2. Template ini bersifat referensi.
#    User dapat mengubah bagian yang perlu diubah.
# 3. Pastikan user sudah melengkapi conda environment.
# -----------------------------------------------------
 
# -----------------------------------------------------
# Alokasi komputasi SBATCH dan file input
# -----------------------------------------------------
 
# Alokasi jumlah core thread CPU
#SBATCH --ntasks=////
 
# Alokasi jumlah memori RAM (satuan GB)
#SBATCH --mem=////GB
 
# Alokasi limit waktu menjalankan job
# Format HH:MM:SS atau D-HH:MM:SS, ex: 10 jam -> 10:00:00
#SBATCH --time=////
 
# File (sesuai job ID) untuk output terminal job
#SBATCH --output=result-%j.txt
 
# File (sesuai job ID) untuk log status dan error job
#SBATCH --error=error-%j.txt
 
# Pilih conda env siap pakai
# Lihat tabel "Daftar Conda Env Siap Pakai" di subbab 3
 
# Input nama conda env
Nama_Conda_Env="////"
# Input nama Py Package Manager
Py_Package_Manager="////"
 
# ----------------------------------------------------
# Script jalannya program
# ----------------------------------------------------
 
# Memuat modul dan mengaktifkan conda env
ml ${Py_Package_Manager}
source activate ${Nama_Conda_Env}
 
# Input perintah komputasi Python user
////
</syntaxhighlight>
|}
|-
|
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!- Template submit script conda environment versi GPU -
[[Berkas:GMB GPU icon.png|nirbing|100x100px]]
|-
|<syntaxhighlight lang="bash" line="1">
#!/bin/bash
 
# -----------------------------------------------------
# Template Slurm Submit Script
# Python - Conda Env Siap Pakai (GPU) | rev.040725
#
# NOTES:
# 1. Isi bagian yang ditandai 4 garing (////).
# 2. Template ini bersifat referensi.
#    User dapat mengubah bagian yang perlu diubah.
# 3. Pastikan user sudah melengkapi conda environment.
# -----------------------------------------------------
 
# -----------------------------------------------------
# Alokasi komputasi SBATCH dan file input
# -----------------------------------------------------
 
# Menggunakan partisi GPU
#SBATCH --partition=ampere
 
# Alokasi jumlah core thread CPU
#SBATCH --ntasks=////
 
# Alokasi jumlah GPU
#SBATCH --gpus=////
 
# Alokasi jumlah memori RAM (satuan GB)
#SBATCH --mem=////GB
 
# Alokasi limit waktu menjalankan job
# Format HH:MM:SS atau D-HH:MM:SS, ex: 10 jam -> 10:00:00
#SBATCH --time=////
 
# File (sesuai job ID) untuk output terminal job
#SBATCH --output=result-%j.txt
 
# File (sesuai job ID) untuk log status dan error job
#SBATCH --error=error-%j.txt
 
# Pilih conda env siap pakai
# Lihat tabel "Daftar Conda Env Siap Pakai" di subbab 3
 
# Input nama conda env
Nama_Conda_Env="////"
# Input nama Py Package Manager
Py_Package_Manager="////"


=== 5.3. Sesi Jupyter ===
# ----------------------------------------------------
# Script jalannya program
# ----------------------------------------------------
 
# Memuat modul dan mengaktifkan conda env
ml ${Py_Package_Manager}
source activate ${Nama_Conda_Env}
 
# Input perintah komputasi Python user
////
</syntaxhighlight>
|}
|-
!<big><code>-/ 3 /-</code></big>
|-
|Jalankan job dengan perintah:
$ '''sbatch ''[nama-submit-script]'''''
''Contoh:''
$ sbatch submit.sh
|-
!<big><code>-/ 4 /-</code></big>
|-
|User dapat melihat status jalannya job dengan perintah:
$ '''squeue -ul $USER'''
*''Apabila tidak ada di squeue artinya job tsb. telah selesai.''
*''Job berakhir ketika:''
**''Komputasi selesai atau terkena error.''
**''Job berjalan melebihi SBATCH time submit script user.''
{| class="wikitable"
! colspan="2" |- Daftar status job (ST / STATE) -
|-
!STATE
!Penjelasan
|-
|<code>'''R (RUN)'''</code>
|Job berjalan
|-
|<code>'''PD (PENDING)'''</code>
|Job tertahan
|-
|<code>'''CG (COMPLETING)'''</code>
|Job selesai dan dalam proses clean-up
|-
|<code>'''CA (CANCELED)'''</code>
|Job dibatalkan user
|-
|<code>'''PR (PREEMPETED)'''</code>
|Job dibatalkan admin, alasan dikirim via email
|-
|<code>'''S (SUSPENDED)'''</code>
|Job ditahan admin, alasan dikirim via email
|-
! colspan="2" |---
|}
|-
!
|-
|Apabila user merasa job gagal berjalan:
*Job tertahan '''(state <code>PENDING</code>)''' dalam waktu lama.
*Komputasi error atau berjalan tidak semestinya.
Lihat laman '''<big>[ [[Troubleshooting dan Support]] ]</big>'''
|-
!<big><code>-/ 5 /-</code></big>
|-
|User dapat memantau file output dengan perintah Unix seperti:
*'''<code>ls</code>''', '''<code>cat</code>''', '''<code>more</code>''', '''<code>tail</code>''', dll
|-
!<big><code>-/ 6 /-</code></big>
|-
|Apabila user ingin menghentikan job yang berjalan, jalankan perintah:
'''$ scancel ''[job-ID]'''''
''Job ID ada pada squeue diatas.''
contoh membatalkan job ID 231:
$ '''scancel 231'''
|-
!---
|}
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!- Langkah Batch Job di web EFIRO -
[[Berkas:Efiro jobcomposer display.png|nirbing|400x400px]]
|-
!<big><code>-/ 1 /-</code></big>
|-
| [https: / wiki.efisonlt.com wiki Menggunakan_ALELEON_Supercomputer_via_EFIRO#1_ |'''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Menggunakan_ALELEON_Supercomputer_via_EFIRO#Login_Web_EFIRO Login ke web EFIRO]]''' ALELEON Supercomputer.
|-
!<big><code>-/ 2 /-</code></big>
|-
|
{| class="wikitable"
![[Berkas:EOD Apps Job Composer full.png|nirbing|115x115px]]
|Klik app '''<code><big>Job Composer</big></code>'''  di homepage EFIRO.
*''atau'' menu '''<big><code>Apps > Job Composer</code></big>'''
|-
![[Berkas:Jcnewjobmarked.png|nirbing|140x140px]]
|Pilih menu <big>'''<code>New Job > From Template</code>'''</big>
|}
|-
!<big><code>-/ 3 /-</code></big>
|-
!Buat ruang job untuk menjalankan komputasi:
|-
|Pilih template yang diinginkan:
{| class="wikitable"
|-
!Nama Template
!Penjelasan
|-
!Python / Conda Env Siap Pakai (CPU)
|Run conda env di CN CPU
|-
!Python / Conda Env Siap Pakai (GPU)
|Run conda env di CN GPU
|-
! colspan="2" |''<small>*CN = Compute Node</small>''
|}Kemudian Isi '''Job Name''' dan klik '''<code><big>Create New Job</big></code>'''
 
[[Berkas:Jctemplate-2.png|nirbing]]
|-
!<big><code>-/ 4 /-</code></big>
|-
!Lakukan persiapan:
|-
|'''<big>4A</big> -''' '''Cek kelengkapan package conda env yang akan digunakan:'''
*Package tidak lengkap akan membuat job gagal berjalan.
*Bila butuh akses terminal buka '''<code><big>Open Terminal</big></code>'''
'''<big>4B</big> -''' '''Siapkan file yang dibutuhkan di ruang job:'''
*Pastikan ruang job yang dipilih adalah yang akan digunakan.
 
*Upload / download / edit file via menu <code>'''<big>Edit Files</big>'''</code>
 
*Upload / download file tunggal >2GB gunakan '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Manajemen_File_di_ALELEON_Supercomputer#Upload_/_Download_Ruang_Job_Composer software FTP]]'''
[[Berkas:JC job menu.png|nirbing|500x500px]]
|-
!<big><code>-/ 5 /-</code></big>
|-
|Lengkapi '''Submit Script''' melalui tombol '''<code><big>Open Editor</big></code>'''
*Submit script adalah 'formulir' menjalankan batch job.
*Ikuti petunjuk '''NOTES dan alur script.'''
[[Berkas:GMB warning wololo.png|nirbing|30x30px]] Klik '''<code><big>Save</big></code>''' setiap kali mengubah script.
 
[[Berkas:Jceditor3.png|al=|nirbing|400x400px]]
{| class="wikitable"
|
*''<small>Info SBATCH notifikasi email status job lihat '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Submit_Script_ALELEON_Supercomputer#SBATCH_untuk_notifikasi_email_SLURM Slurm Jojo]]'''</small>''
*''<small>Info lebih lanjut lihat '''['''</small>'''<small>[[Submit Script ALELEON Supercomputer|Submit Script ALELEON]]]</small>'''''
|}
|-
!<big><code>-/ 6 /-</code></big>
|-
|Jalankan job dengan klik tombol '''<code><big>Submit</big></code>'''
*dan sebaliknya untuk menghentikan job klik '''<code><big>Stop</big></code>'''
[[Berkas:JC job runstop.png|al=|nirbing|400x400px]]
*''Job berakhir '''(Status completed)''' ketika:''
**''Komputasi selesai atau ada error.''
**''Job berjalan melebihi SBATCH time submit script user.''
{| class="wikitable"
! colspan="2" |- Daftar kolom Status job -
|-
!Status
!Arti
|-
|'''Not Submitted'''
|Job belum pernah dijalankan.
|-
|'''Running'''
|Job berjalan.
|-
|'''Queue'''
|Job mengantri dan belum berjalan.
|-
|'''Completed'''
|Job selesai berjalan.
|-
|'''Failed'''
|Job berhenti karena error atau di stop user.
|-
! colspan="2" |---
|}
|-
!
|-
|Apabila user merasa job gagal berjalan:
*Job tertahan '''(status Queue)''' dalam waktu lama.
*Komputasi error atau berjalan tidak semestinya.
Lihat laman '''<big>[ [[Troubleshooting dan Support]] ]</big>'''
|-
!<big><code>-/ 7 /-</code></big>
|-
|Lihat output job pada kolom '''Folder Contents'''
*Atau dengan membuka menu '''<code><big>Edit Files</big></code>'''
[[Berkas:Jcfoldercontentsedit.png|al=|nir|jmpl|''Kolom '''<code>Folder Contents</code>''''']]
|-
!<big><code>-/ 8 /-</code></big>
|-
|Untuk menghapus ruang job dan datanya:
*Pilih ruang job yang akan dihapus.
*Perhatikan opsi ini juga '''menghapus data di ruang job tersebut.'''
*Klik menu '''<code><big>Delete</big></code>'''
[[Berkas:JC delete menu.png|nirbing|400x400px]]
|-
!---
|}
=== 5.3. Sesi Jupyter di Interactive Node ===
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!- Langkah Sesi Jupyter -
[[Berkas:Efiro jupyter display.png|400x400px]]
|-
!''Hanya untuk conda env siap pakai yang mendukung sesi Jupyter''
|-
!<big><code>-/ 1 /-</code></big>
|-
| '''[https: / wiki.efisonlt.com wiki Menggunakan_ALELEON_Supercomputer_via_EFIRO#1_ |'''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Menggunakan_ALELEON_Supercomputer_via_EFIRO#Login_Web_EFIRO Login ke web EFIRO]]''' ALELEON Supercomputer.
|-
!<big><code>-/ 2 /-</code></big>
|-
!Lakukan persiapan sebelum sesi Jupyter:
|-
|'''<big>1A -</big> Untuk efisiensi sesi Jupyter:'''
*Siapkan file komputasi yang dibutuhkan:
**Upload / download file lihat '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Manajemen_File_di_ALELEON_Supercomputer#Upload_dan_Download_File Upload / Download File HOME]]'''
**Direktori default Jupyter adalah <code>'''$HOME'''</code>
|-
!<big><code>-/ 3 /-</code></big>
|-
|
{| class="wikitable"
|[[Berkas:New Pinnedapps jupyter.png|nirbing|116x116px]]
|Klik app '''<code><big>Jupyter</big></code>'''  di homepage EFIRO.
*''atau'' menu '''<big><code>Apps > Jupyter</code></big>'''
|}
|-
!<big><code>-/ 4 /-</code></big>
|-
|Isi formulir sesi Jupyter dengan panduan berikut:
{| class="wikitable"
!''- Choose Jupyter version -''
|-
|Pilih sesuai preferensi user, <code>'''Jupyter Lab'''</code> atau <code>'''Notebook'''</code>
|-
!
|-
!''- Partition -''
|-
|Pilih sesuai kebutuhan:
*<code>'''torti'''</code> -> interactive node CPU [[Berkas:GMB CPU icon.png|nirbing|60x60px]]
*<code>'''tilla'''</code> -> interactive node GPU [[Berkas:GMB GPU icon.png|nirbing|90x90px]]
|-
!
|-
!''- Number of CPU thread(s) -''
|-
|Alokasi core CPU, range <code><big>'''2 - 32'''</big></code>
|-
!
|-
!''- Amount of memory/RAM (GB) -''
|-
|Alokasi RAM dalam satuan GB, range <code><big>'''1 - 55'''</big></code>
|-
!
|-
!''- Number of GPUs -''
|-
|''(apabila pilih partition tilla)'' - Jumlah GPU, isi angka <code><big>'''1'''</big></code>
|-
!
|-
!''- Number of hours -''
|-
|Waktu maksimal sesi Jupyter, range <code><big>'''1 - 72'''</big></code>
|-
!
|-
|[[Berkas:GMB warning wololo.png|nirbing|30x30px]]  Form CPU, GPU, dan hours '''punya limit''' berdasarkan:
*Sisa Core Hour user dan '''[<nowiki/>[[Limitasi Fair Usage ALELEON Supercomputer|Fair Usage Limit]]]'''
Untuk melihat limit:
*Buka menu '''<code><big>Apps > Aleleon Shell Access</big></code>'''
*Jalankan perintah:
$ '''sausage'''
*Ketentuan sesi Jupyter dapat berjalan:
sisa CCH > number of CPU threads X number of hours
sisa GH > number of GPU X number of hours
|-
!
|-
!''- Choose how to launch Jupyter -''
|-
|Pilih <code>'''Anaconda/Mamba'''</code>
|-
!
|-
!''- Pilih conda env siap pakai di '''[[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#3._Daftar_Conda_Env_Tersedia Daftar Conda Env Tersedia]] -'''''
|-
|
* Choose Anaconda/Mamba version -> '''Py Package Manager'''
* Conda/Mamba environment directory -> '''Nama Conda Env'''
|-
!
|-
!''- Software Modules -''
|-
|''Secara umum dikosongkan''
* ''kecuali user ada kebutuhan khusus, contoh OpenMPI.''
|-
!
|-
!''- Environment setup -''
|-
|Memuat environment variable, ''isi apabila ada''.
|-
!
|-
!''- Additional Jupyter arguments -''
|-
|Memuat argumen tambahan Jupyter, ''isi apabila ada''.
|-
!
|-
!''- Email address -''
|-
|Notifikasi email untuk status mulai dan selesainya Jupyter.
*''Isi apabila berkenan.''
|-
!---
|}
|-
!<big><code>-/ 5 /-</code></big>
|-
|Klik tombol '''<code><big>Launch</big></code>''' untuk memulai sesi Jupyter:
*User diarahkan ke halaman '''<code><big>My Interactive Sessions</big></code>'''
*Tunggu hingga sesi Jupyter siap diakses.
[[Berkas:Jupyternotebookqueue.png|nirbing|500x500px]]
|-
!
|-
|Apabila sesi tidak kunjung atau gagal berjalan:
*Sesi mengantri (status '''Queued''' atau '''Starting''') terlalu lama.
*Sesi langsung '''Completed''' walau belum mulai.
Lihat laman '''<big>[ [[Troubleshooting dan Support]] ]</big>'''
|-
!<big><code>-/ 6 /-</code></big>
|-
|Apabila status '''Running''', klik tombol '''<code><big>Connect to Jupyter</big></code>'''
*[[Berkas:GMB warning wololo.png|nirbing|30x30px]] Sistem mulai menghitung Core Hour!
*Sesi akan terus berjalan selama '''waktu sesi masih ada'''.
*Untuk menghentikan sesi yang running, klik '''<code><big>Cancel</big></code>'''
[[Berkas:Newjupyter120124.png|nirbing|500x500px]]
|-
!<big><code>-/ 7 /-</code></big>
|-
|Gunakan kernel '''Python 3 (ipykernel)''' untuk sesi Jupyter.[[Berkas:Rjupyterlab.png|nir|jmpl|''Opsi Python 3 ipykernel pada Jupyter Lab'']]
|-
!<big><code>-/ 8a /-</code></big>
|-
|Apabila ada masalah pada sesi Jupyter seperti:
*Sesi terputus.
*Tidak memuat package dengan benar.
Lihat laman '''<big>[ [[Troubleshooting dan Support]] ]</big>'''
|-
!<big><code>-/ 8b /-</code></big>
|-
|'''Sesi Jupyter tidak terputus ketika:'''
*Koneksi user terputus saat sesi Jupyter.
*User keluar / log out dari sesi Jupyter dan web EFIRO.
'''User dapat mengunjungi sesi Jupyter yang sedang berjalan pada:'''
*Menu '''<code><big>My Interactive Sessions</big></code>'''
*Kolom '''<code><big>Active interactive sessions</big></code>''' di homepage EFIRO.
'''Ketika user keluar saat ada cell berjalan dan kembali masuk:'''
*Bisa jadi cell tsb. tidak menampilkan aktivitas cell.
*Lihat status cell / output lainnya.
|-
!---
|}

Revisi terkini sejak 5 Juli 2025 14.07

Logo Python Anaconda Mamba ALELEON tp.png

Halaman ini menjelaskan menjalankan komputasi / aplikasi Python dengan conda environment (conda env) di ALELEON Supercomputer yang:

Laman ini merupakan bagian dari:
1 [Komputasi Python]

1. Spesifikasi

Spesifikasi conda env siap pakai:

  • Dibuat oleh tim admin ALELEON Supercomputer.
  • Setiap conda env spesifik menjalankan 1 package utama (contoh: TensorFlow).

2. Langkah Menjalankan Komputasi

Subbab Langkah
[ 3 ] Lihat ketersediaan conda env tersedia:
  • Cek kelengkapan package dan dukungan komputasi.
[ 4 ] Apabila butuh, user dapat melengkapi instalasi package.
[ 5 ] Menjalankan komputasi dengan pilihan:

3. Daftar Conda Env Tersedia

Berikut adalah daftar conda env siap pakai.

  • Cek kelengkapan package dengan expand / kembangkan tabel Package terinstal.
  • Bila ada kekurangan package, lihat subbab [ 4 ].
- Daftar Conda Env Tersedia -
Permintaan pembuatan conda env ke tim admin hubungi support@efisonlt.com.
Package Utama

dan terinstal

Nama Conda Env Py Package Manager Versi

Python

Dukungan Komputasi
CPU GPU MPI Batch

Job

Sesi

Jupyter

PyTorch 2.7.1 (ver CUDA 12.6)
  • feat. MPI, Accelerate, Transformers
 $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
accelerate 1.8.1
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
hf-xet 1.1.5
httpcore 1.0.9
httpx 0.28.1
huggingface-hub 0.33.2
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
regex 2024.11.6
requests 2.32.4
rfc3339-validator 0.1.4
rfc3986-validator 0.1.1
rich 14.0.0
rpds-py 0.26.0
safetensors 0.5.3
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
tokenizers 0.21.2
torch 2.7.1
torchaudio 2.7.1
torchvision 0.22.1
tornado 6.5.1
tqdm 4.67.1
traitlets 5.14.3
transformers 4.53.1
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 (ver CUDA 12.5)
  • feat. MPI, Transformers
 $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 2.3.1
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
filelock 3.18.0
flatbuffers 25.2.10
fonttools 4.58.5
fqdn 1.5.1
fsspec 2025.5.1
gast 0.6.0
google-pasta 0.2.0
grpcio 1.73.1
h11 0.16.0
h5py 3.14.0
hf-xet 1.1.5
httpcore 1.0.9
httpx 0.28.1
huggingface-hub 0.33.2
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
regex 2024.11.6
requests 2.32.4
rfc3339-validator 0.1.4
rfc3986-validator 0.1.1
rich 14.0.0
rpds-py 0.26.0
safetensors 0.5.3
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
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
tokenizers 0.21.2
tornado 6.5.1
tqdm 4.67.1
traitlets 5.14.3
transformers 4.53.1
types-python-dateutil 2.9.0.20250516
typing-extensions 4.14.1
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
Jax 0.6.2 (ver CUDA 12.9)
  • feat. Flax, mpi4jax, Transformers
 $CENV/jax-0.6.2cuda 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
chex 0.1.89
comm 0.2.2
contourpy 1.3.2
cycler 0.12.1
debugpy 1.8.14
decorator 5.2.1
defusedxml 0.7.1
etils 1.12.2
executing 2.2.0
expat 2.7.1
fastjsonschema 2.21.1
filelock 3.18.0
flax 0.10.7
fonttools 4.58.5
fqdn 1.5.1
fsspec 2025.5.1
h11 0.16.0
h5py 3.14.0
hf-xet 1.1.5
httpcore 1.0.9
httpx 0.28.1
huggingface-hub 0.33.2
humanize 4.12.3
idna 3.10
importlib-resources 6.5.2
ipykernel 6.29.5
ipython 9.4.0
ipython-pygments-lexers 1.1.1
ipywidgets 8.1.7
isoduration 20.11.0
jax 0.6.2
jax-cuda12-pjrt 0.6.2
jax-cuda12-plugin 0.6.2
jaxlib 0.6.2
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
mpi4jax 0.7.2
mpi4py 4.1.0
msgpack 1.1.1
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 2.3.1
nvidia-cublas-cu12 12.9.1.4
nvidia-cuda-cupti-cu12 12.9.79
nvidia-cuda-nvcc-cu12 12.9.86
nvidia-cuda-nvrtc-cu12 12.9.86
nvidia-cuda-runtime-cu12 12.9.79
nvidia-cudnn-cu12 9.10.2.21
nvidia-cufft-cu12 11.4.1.4
nvidia-cusolver-cu12 11.7.5.82
nvidia-cusparse-cu12 12.5.10.65
nvidia-nccl-cu12 2.27.5
nvidia-nvjitlink-cu12 12.9.86
nvidia-nvshmem-cu12 3.3.9
openmpi 5.0.8
openssl 3.0.16
opt-einsum 3.4.0
optax 0.2.5
optree 0.16.0
orbax-checkpoint 0.11.18
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 6.31.1
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
regex 2024.11.6
requests 2.32.4
rfc3339-validator 0.1.4
rfc3986-validator 0.1.1
rich 14.0.0
rpds-py 0.26.0
safetensors 0.5.3
scikit-learn 1.7.0
scipy 1.16.0
send2trash 1.8.3
setuptools 78.1.1
simplejson 3.20.1
six 1.17.0
sniffio 1.3.1
soupsieve 2.7
sqlite 3.45.3
stack-data 0.6.3
tensorstore 0.1.76
terminado 0.18.1
threadpoolctl 3.6.0
tinycss2 1.4.0
tk 8.6.14
tokenizers 0.21.2
toolz 1.0.0
tornado 6.5.1
tqdm 4.67.1
traitlets 5.14.3
transformers 4.53.1
treescope 0.1.9
types-python-dateutil 2.9.0.20250516
typing-extensions 4.14.1
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
zipp 3.23.0
zlib 1.2.13
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

4. (Apabila butuh) Melengkapi Conda Env Siap Pakai

Aturan terkait instalasi dan menghapus package tambahan:

  1. Instalasi package tambahan bersifat HOME global:
    • Package terinstal di HOME user.
    • Perhatikan versi Python conda env di [Daftar Conda Env Tersedia].
    • Contoh instalasi package pada conda env yang memakai Python 3.11:
      • Package tsb akan aktif di conda env lain dengan versi Python sama.
  2. Lakukan instalasi dengan bijak.
    • Ada potensi package tidak cocok pada conda env bersangkutan.
    • ... atau pada conda env lainnya.
    • User dapat diskusi / meminta bantuan admin via support@efisonlt.com
  3. User hanya bisa menghapus (uninstall) package yang diinstal sendiri.
    • User tidak dapat menghapus package bawaan conda env.

4.1. Langkah Melengkapi Conda Env

Langkah membedakan user yang menjalankan komputasi pada sesi Jupyter dan batch job ( subbab [ 5 ] ).

(klik expand / kembangkan)

- Opsi Langkah Instalasi Package -
4.1.1 - User Sesi Jupyter
-/ 1 /-
User dapat melakukan instalasi pada sesi notebook.
---
4.1.2 - Batch Job
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: 
$ 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, praktik baik menonaktifkan conda env: 
$ conda deactivate
$ ml unload Anaconda3
---

5. Pilihan Menjalankan Komputasi

Berikut opsi menjalankan komputasi, pilih sesuai kebutuhan:

  • [ 5.1 ] - Berjalan di Login Node
    • Hanya untuk kegiatan non-komputasi, contoh pre-processing input.
      • Tidak mengkonsumsi Core Hour
      • Login node mempunyai spesifikasi terbatas.
      • Tim admin berhak interupsi kegiatan user yang memberatkan login node.
  • [ 5.2 ] - Batch Job di Compute Node
    • Menjalankan script Python siap jalan di [Compute Node].
      • GMB warning wololo.png Perhatikan file .ipynb harus dikonversi ke file .py.
      • Job dijalankan oleh manajemen Slurm, user menunggu hingga selesai.
  • [ 5.3 ] - Sesi Jupyter di Interactive Node
- Detail batch job dan sesi Jupyter lebih lanjut -
Batch Job
  • Batch job berhenti ketika:
    • Program komputasi selesai berjalan.
    • Job menyentuh limit waktu yang ditentukan user.
    • Job terkena error sehingga selesai prematur.
  • Koneksi user tidak mempengaruhi jalannya batch job:
    • Job tidak akan berhenti ketika koneksi user terputus, atau
    • user keluar (log out) dari ALELEON.
Sesi Jupyter
  • Sesi Jupyter berhenti ketika:
    • Waktu sesi habis.
    • User menghentikan sesi.
    • Sesi terkena error sehingga selesai prematur.
  • Koneksi user tidak mempengaruhi jalannya sesi Jupyter:
    • Sesi tidak akan berhenti ketika koneksi user terputus, atau
    • user keluar (log out) dari ALELEON.
  • Ketika user keluar dari sesi Jupyter saat cell berjalan dan kembali masuk:
    • Bisa jadi cell tsb. tidak menampilkan aktivitas cell.
    • Lihat status cell / output lainnya.

(klik expand / kembangkan)

5.1. Berjalan di Login Node

- Langkah Sesi Login Node -

Sbatch terminal display rev2.png

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:
  • Lihat tabel [Daftar Conda Env Tersedia].
$ 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 kegiatan user dengan conda env ini.
-/ 3 /-
Jika sudah selesai, praktik baik menonaktifkan conda env: 
$ conda deactivate
$ ml unload Anaconda3

5.2. Batch Job di Compute Node

Tersedia pilihan tampilan yang dapat dipilih sesuai preferensi user:

- Langkah Batch Job di Terminal -

Sbatch terminal display rev2.png

Tutorial ini mengasumsikan user familiar dengan terminal Linux
EOD Apps Shell full.png
Menggunakan terminal!
  • User EFIRO klik app Aleleon Shell Access
  • atau menu Apps > Aleleon Shell Access
-/ 1 /-
Lakukan persiapan:
1A - Cek kelengkapan package conda env yang akan digunakan:
  • Package tidak lengkap akan membuat job gagal berjalan.

1B - Siapkan file yang dibutuhkan:

1C -GMB warning wololo.png Nonaktifkan conda env dan Py Package Manager:

  • Supaya job memuat conda env dengan benar.
1 - Apabila conda env aktif:
(env)$ conda deactivate
 
2 - Nonaktifkan modul PPM:
$ ml unload Anaconda3 Mamba

Apabila ada pesan ini, abaikan:
 the module ... cannot be unloaded because it was not loaded
-/ 2 /-
Buat Submit Script yaitu 'formulir' menjalankan batch job:
  • Nama file bebas dengan format .sh, contoh submit.sh
  • Biasanya submit script berada satu folder dengan file komputasi.
$ nano submit.sh
atau vim
Contoh template Submit Script:
  • Ikuti petunjuk NOTES dan alur script.
Klik expand / kembangkan
- Template submit script conda environment versi CPU -

GMB CPU icon.png 

#!/bin/bash

# -----------------------------------------------------
# Template Slurm Submit Script
# Python - Conda Env Siap Pakai (CPU) | rev.040725
#
# NOTES:
# 1. Isi bagian yang ditandai 4 garing (////).
# 2. Template ini bersifat referensi.
#    User dapat mengubah bagian yang perlu diubah.
# 3. Pastikan user sudah melengkapi conda environment.
# -----------------------------------------------------

# -----------------------------------------------------
# Alokasi komputasi SBATCH dan file input
# -----------------------------------------------------

# Alokasi jumlah core thread CPU
#SBATCH --ntasks=////

# Alokasi jumlah memori RAM (satuan GB)
#SBATCH --mem=////GB

# Alokasi limit waktu menjalankan job
# Format HH:MM:SS atau D-HH:MM:SS, ex: 10 jam -> 10:00:00
#SBATCH --time=////

# File (sesuai job ID) untuk output terminal job
#SBATCH --output=result-%j.txt

# File (sesuai job ID) untuk log status dan error job 
#SBATCH --error=error-%j.txt

# Pilih conda env siap pakai
# Lihat tabel "Daftar Conda Env Siap Pakai" di subbab 3

# Input nama conda env
Nama_Conda_Env="////"
# Input nama Py Package Manager
Py_Package_Manager="////"

# ----------------------------------------------------
# Script jalannya program
# ----------------------------------------------------

# Memuat modul dan mengaktifkan conda env
ml ${Py_Package_Manager}
source activate ${Nama_Conda_Env}

# Input perintah komputasi Python user
////
- Template submit script conda environment versi GPU -

GMB GPU icon.png 

#!/bin/bash

# -----------------------------------------------------
# Template Slurm Submit Script
# Python - Conda Env Siap Pakai (GPU) | rev.040725
#
# NOTES:
# 1. Isi bagian yang ditandai 4 garing (////).
# 2. Template ini bersifat referensi.
#    User dapat mengubah bagian yang perlu diubah.
# 3. Pastikan user sudah melengkapi conda environment.
# -----------------------------------------------------

# -----------------------------------------------------
# Alokasi komputasi SBATCH dan file input
# -----------------------------------------------------

# Menggunakan partisi GPU
#SBATCH --partition=ampere

# Alokasi jumlah core thread CPU
#SBATCH --ntasks=////

# Alokasi jumlah GPU
#SBATCH --gpus=////

# Alokasi jumlah memori RAM (satuan GB)
#SBATCH --mem=////GB

# Alokasi limit waktu menjalankan job
# Format HH:MM:SS atau D-HH:MM:SS, ex: 10 jam -> 10:00:00
#SBATCH --time=////

# File (sesuai job ID) untuk output terminal job
#SBATCH --output=result-%j.txt

# File (sesuai job ID) untuk log status dan error job 
#SBATCH --error=error-%j.txt

# Pilih conda env siap pakai
# Lihat tabel "Daftar Conda Env Siap Pakai" di subbab 3

# Input nama conda env
Nama_Conda_Env="////"
# Input nama Py Package Manager
Py_Package_Manager="////"

# ----------------------------------------------------
# Script jalannya program
# ----------------------------------------------------

# Memuat modul dan mengaktifkan conda env
ml ${Py_Package_Manager}
source activate ${Nama_Conda_Env}

# Input perintah komputasi Python user
////
-/ 3 /-
Jalankan job dengan perintah: 
$ sbatch [nama-submit-script]

Contoh:
$ sbatch submit.sh
-/ 4 /-
User dapat melihat status jalannya job dengan perintah: 
$ squeue -ul $USER
  • Apabila tidak ada di squeue artinya job tsb. telah selesai.
  • Job berakhir ketika:
    • Komputasi selesai atau terkena error.
    • Job berjalan melebihi SBATCH time submit script user.
- Daftar status job (ST / STATE) -
STATE Penjelasan
R (RUN) Job berjalan
PD (PENDING) Job tertahan
CG (COMPLETING) Job selesai dan dalam proses clean-up
CA (CANCELED) Job dibatalkan user
PR (PREEMPETED) Job dibatalkan admin, alasan dikirim via email
S (SUSPENDED) Job ditahan admin, alasan dikirim via email
---
Apabila user merasa job gagal berjalan:
  • Job tertahan (state PENDING) dalam waktu lama.
  • Komputasi error atau berjalan tidak semestinya.

Lihat laman [ Troubleshooting dan Support ]

-/ 5 /-
User dapat memantau file output dengan perintah Unix seperti:
  • ls, cat, more, tail, dll
-/ 6 /-
Apabila user ingin menghentikan job yang berjalan, jalankan perintah: 
$ scancel [job-ID]

Job ID ada pada squeue diatas.
contoh membatalkan job ID 231:
$ scancel 231
---
- Langkah Batch Job di web EFIRO -

Efiro jobcomposer display.png

-/ 1 /-
[Login ke web EFIRO] ALELEON Supercomputer.
-/ 2 /-
EOD Apps Job Composer full.png Klik app Job Composer di homepage EFIRO.
  • atau menu Apps > Job Composer
Jcnewjobmarked.png Pilih menu New Job > From Template
-/ 3 /-
Buat ruang job untuk menjalankan komputasi:
Pilih template yang diinginkan:
Nama Template Penjelasan
Python / Conda Env Siap Pakai (CPU) Run conda env di CN CPU
Python / Conda Env Siap Pakai (GPU) Run conda env di CN GPU
*CN = Compute Node
Kemudian Isi Job Name dan klik Create New Job

Jctemplate-2.png

-/ 4 /-
Lakukan persiapan:
4A - Cek kelengkapan package conda env yang akan digunakan:
  • Package tidak lengkap akan membuat job gagal berjalan.
  • Bila butuh akses terminal buka Open Terminal

4B - Siapkan file yang dibutuhkan di ruang job:

  • Pastikan ruang job yang dipilih adalah yang akan digunakan.
  • Upload / download / edit file via menu Edit Files

JC job menu.png

-/ 5 /-
Lengkapi Submit Script melalui tombol Open Editor
  • Submit script adalah 'formulir' menjalankan batch job.
  • Ikuti petunjuk NOTES dan alur script.

GMB warning wololo.png Klik Save setiap kali mengubah script.

-/ 6 /-
Jalankan job dengan klik tombol Submit
  • dan sebaliknya untuk menghentikan job klik Stop

  • Job berakhir (Status completed) ketika:
    • Komputasi selesai atau ada error.
    • Job berjalan melebihi SBATCH time submit script user.
- Daftar kolom Status job -
Status Arti
Not Submitted Job belum pernah dijalankan.
Running Job berjalan.
Queue Job mengantri dan belum berjalan.
Completed Job selesai berjalan.
Failed Job berhenti karena error atau di stop user.
---
Apabila user merasa job gagal berjalan:
  • Job tertahan (status Queue) dalam waktu lama.
  • Komputasi error atau berjalan tidak semestinya.

Lihat laman [ Troubleshooting dan Support ]

-/ 7 /-
Lihat output job pada kolom Folder Contents
  • Atau dengan membuka menu Edit Files
Kolom Folder Contents
-/ 8 /-
Untuk menghapus ruang job dan datanya:
  • Pilih ruang job yang akan dihapus.
  • Perhatikan opsi ini juga menghapus data di ruang job tersebut.
  • Klik menu Delete

JC delete menu.png

---

5.3. Sesi Jupyter di Interactive Node

- Langkah Sesi Jupyter -

Efiro jupyter display.png

Hanya untuk conda env siap pakai yang mendukung sesi Jupyter
-/ 1 /-
[Login ke web EFIRO] ALELEON Supercomputer.
-/ 2 /-
Lakukan persiapan sebelum sesi Jupyter:
1A - Untuk efisiensi sesi Jupyter:
  • Siapkan file komputasi yang dibutuhkan:
-/ 3 /-
New Pinnedapps jupyter.png Klik app Jupyter di homepage EFIRO.
  • atau menu Apps > Jupyter
-/ 4 /-
Isi formulir sesi Jupyter dengan panduan berikut:
- Choose Jupyter version -
Pilih sesuai preferensi user, Jupyter Lab atau Notebook
- Partition -
Pilih sesuai kebutuhan:
  • torti -> interactive node CPU GMB CPU icon.png
  • tilla -> interactive node GPU GMB GPU icon.png
- Number of CPU thread(s) -
Alokasi core CPU, range 2 - 32
- Amount of memory/RAM (GB) -
Alokasi RAM dalam satuan GB, range 1 - 55
- Number of GPUs -
(apabila pilih partition tilla) - Jumlah GPU, isi angka 1
- Number of hours -
Waktu maksimal sesi Jupyter, range 1 - 72
GMB warning wololo.png Form CPU, GPU, dan hours punya limit berdasarkan:

Untuk melihat limit:

  • Buka menu Apps > Aleleon Shell Access
  • Jalankan perintah:
$ sausage
  • Ketentuan sesi Jupyter dapat berjalan:
sisa CCH > number of CPU threads X number of hours
sisa GH > number of GPU X number of hours
- Choose how to launch Jupyter -
Pilih Anaconda/Mamba
- Pilih conda env siap pakai di [Daftar Conda Env Tersedia] -
  • Choose Anaconda/Mamba version -> Py Package Manager
  • Conda/Mamba environment directory -> Nama Conda Env
- Software Modules -
Secara umum dikosongkan
  • kecuali user ada kebutuhan khusus, contoh OpenMPI.
- Environment setup -
Memuat environment variable, isi apabila ada.
- Additional Jupyter arguments -
Memuat argumen tambahan Jupyter, isi apabila ada.
- Email address -
Notifikasi email untuk status mulai dan selesainya Jupyter.
  • Isi apabila berkenan.
---
-/ 5 /-
Klik tombol Launch untuk memulai sesi Jupyter:
  • User diarahkan ke halaman My Interactive Sessions
  • Tunggu hingga sesi Jupyter siap diakses.

Jupyternotebookqueue.png

Apabila sesi tidak kunjung atau gagal berjalan:
  • Sesi mengantri (status Queued atau Starting) terlalu lama.
  • Sesi langsung Completed walau belum mulai.

Lihat laman [ Troubleshooting dan Support ]

-/ 6 /-
Apabila status Running, klik tombol Connect to Jupyter
  • GMB warning wololo.png Sistem mulai menghitung Core Hour!
  • Sesi akan terus berjalan selama waktu sesi masih ada.
  • Untuk menghentikan sesi yang running, klik Cancel

Newjupyter120124.png

-/ 7 /-
Gunakan kernel Python 3 (ipykernel) untuk sesi Jupyter.
Opsi Python 3 ipykernel pada Jupyter Lab
-/ 8a /-
Apabila ada masalah pada sesi Jupyter seperti:
  • Sesi terputus.
  • Tidak memuat package dengan benar.

Lihat laman [ Troubleshooting dan Support ]

-/ 8b /-
Sesi Jupyter tidak terputus ketika:
  • Koneksi user terputus saat sesi Jupyter.
  • User keluar / log out dari sesi Jupyter dan web EFIRO.

User dapat mengunjungi sesi Jupyter yang sedang berjalan pada:

  • Menu My Interactive Sessions
  • Kolom Active interactive sessions di homepage EFIRO.

Ketika user keluar saat ada cell berjalan dan kembali masuk:

  • Bisa jadi cell tsb. tidak menampilkan aktivitas cell.
  • Lihat status cell / output lainnya.
---
Diperoleh dari "https://wiki.efisonlt.com/index.php?title=Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)&oldid=2070"