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

Dari ALELEON by EFISON
(melengkapi daftar conda env)
(mengganti subbab)
 
Baris 6: Baris 6:
|}
|}


== '''''0. Spesifikasi''''' ==
== '''''1. Spesifikasi''''' ==
Spesifikasi conda env siap pakai:
Spesifikasi conda env siap pakai:


Baris 13: Baris 13:
* Setiap conda env spesifik menjalankan 1 package utama (contoh: TensorFlow).
* Setiap conda env spesifik menjalankan 1 package utama (contoh: TensorFlow).


== '''''1. Langkah Menjalanlan Komputasi''''' ==
== '''''2. Langkah Menjalanlan Komputasi''''' ==
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
!Subbab
!Subbab
!Langkah
!Langkah
|-
|-
!'''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#2._Daftar_Conda_Env_Tersedia <nowiki>[ 2 ]</nowiki>]</big>'''
!'''<big>[ 3 ]</big>'''
|Lihat conda env tersedia dan detailnya:  
|Lihat conda env tersedia dan detailnya:  


* Cek kelengkapan package dan dukungan komputasi.
* Cek kelengkapan package dan dukungan komputasi.
|-
|-
!'''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#3._(Apabila_butuh)_Melengkapi_Conda_Env_Siap_Pakai <nowiki>[ 3 ]</nowiki>]</big>'''
!'''<big>[ 4 ]</big>'''
|''Apabila dibutuhkan'', user dapat menambah instalasi package.
|''Apabila butuh'', user dapat melengkapi instalasi package.
|-
|-
!<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#4._Pilihan_Menjalankan_Komputasi <nowiki>[ 4 ]</nowiki>]</big>
!<big>[ 5 ]</big>
|Menjalankan komputasi dengan pilihan:
|Menjalankan komputasi dengan pilihan:
*'''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#4.1._Berjalan_di_Login_Node <nowiki>[ 4.1 ]</nowiki>]</big>''' sesi interaktif di Login Node
*'''<big>[ 5.1 ]</big>''' sesi interaktif di Login Node
*'''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#4.2._Batch_Job <nowiki>[ 4.2 ]</nowiki>]</big>''' batch job
*'''<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)#4.3._Sesi_Jupyter <nowiki>[ 4.3 ]</nowiki>]</big>''' sesi Jupyter Notebook / Lab
*'''<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._Pelaporan_Kendala_dan_Support <nowiki>[ 5 ]</nowiki>]</big>
|Support apabila menemui masalah.
|}
|}


== '''''2. Daftar Conda Env Tersedia''''' ==
== '''''3. Daftar Conda Env Tersedia''''' ==
Berikut adalah daftar conda env siap pakai.
Berikut adalah daftar conda env siap pakai.


* Cek kelengkapan package dengan ''expand / kembangkan'' tabel '''Package terinstal'''.  
* Cek kelengkapan package dengan ''expand / kembangkan'' tabel '''Package terinstal'''.  
* Bila ada kekurangan package, lihat '''<big>[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#3._(Apabila_butuh)_Melengkapi_Conda_Env_Siap_Pakai <nowiki>[ Subbab 3 ]</nowiki>]</big>'''.
* Bila ada kekurangan package, lihat '''<big>[ Subbab 4 ]</big>'''.
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
! colspan="9" |- Daftar Conda Env Tersedia -
! colspan="9" |- Daftar Conda Env Tersedia -
Baris 838: Baris 835:
|}
|}


== '''''3. <small>(Apabila butuh)</small> Melengkapi Conda Env Siap Pakai''''' ==
== '''''4. <small>(Apabila butuh)</small> Melengkapi Conda Env Siap Pakai''''' ==
'''Terdapat dua opsi:'''
'''Terdapat dua opsi:'''


Baris 890: Baris 887:
|}
|}


== '''''4. Pilihan Menjalankan Komputasi''''' ==
== '''''5. Pilihan Menjalankan Komputasi''''' ==
Berikut opsi menjalankan komputasi, pilih sesuai kebutuhan:
Berikut opsi menjalankan komputasi, pilih sesuai kebutuhan:
*'''<big>''[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#4.1._Berjalan_di_Login_Node <nowiki>[ 4.1 - Berjalan di Login Node ]</nowiki>]''</big>'''
*'''<big>''[ 5.1 - 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 Kredit Core Hour.
Baris 898: Baris 895:
***Login node mempunyai spesifikasi terbatas.
***Login node mempunyai spesifikasi terbatas.
***Tim admin berhak menginterupsi 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)#4.2._Batch_Job <nowiki>[ 4.2 - Batch Job ]</nowiki>]''</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]]].'''
***'''<nowiki/>'''[[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>''[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)#4.3._Sesi_Jupyter <nowiki>[ 4.3 - Sesi Jupyter ]</nowiki>]''</big>'''
*'''<big>''[ 5.3 - Sesi Jupyter di Interactive Node ]''</big>'''
**Menjalankan sesi Jupyter Lab atau Notebook di '''[<nowiki/>[[Spesifikasi ALELEON Supercomputer#Spesifikasi%20Interactive%20Node|interactive]]<nowiki/> [[Spesifikasi ALELEON Supercomputer#Spesifikasi%20Interactive%20Node|node]]].'''
**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]].'''
{| 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 930: Baris 927:
**''Lihat status cell / output lainnya.''
**''Lihat status cell / output lainnya.''
|}
|}
---
=== 5.1. Berjalan di Login Node ===
 
=== 4.1. Berjalan di Login Node ===
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!- Langkah Menjalankan Conda Env di login node -
!- Langkah Menjalankan Conda Env di login node -
Baris 965: Baris 960:
|}
|}


=== 4.2. Batch Job ===
=== 5.2. Batch Job ===
 
=== 4.3. Sesi Jupyter ===


== '''''5. Pelaporan Kendala dan Support''''' ==
=== 5.3. Sesi Jupyter ===

Revisi terkini sejak 5 Juli 2025 06.37

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]

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 Menjalanlan Komputasi

Subbab Langkah
[ 3 ] Lihat conda env tersedia dan detailnya:
  • 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. CUDA, 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. CUDA, 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

Terdapat dua opsi:

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

Instalasi package tambahan ini bersifat HOME global:

  1. Package terinstal di HOME user.
  2. Perhatikan kolom Versi Python di tabel [Daftar Conda Env Tersedia].
  3. Contoh user melengkapi package conda env dengan Python 3.11:
    • Package tersebut akan aktif di conda env lain dengan versi Python sama.
    • GMB warning wololo.png Ada potensi package tidak cocok dengan conda env bersangkutan atau lainnya.
    • Lakukan instalasi dengan bijak.

Dimana user melakukan instalasi package?

  1. User sesi Jupyter dapat melakukan instalasi pada sesi notebook.
  2. User yang menjalankan komputasi batch job menginstal package di Login Node:
- 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: 
$ 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 Kredit Core Hour.
    • Keperluan komputasi gunakan batch job / sesi Jupyter.
      • Login node mempunyai spesifikasi terbatas.
      • Tim admin berhak menginterupsi 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.

5.1. Berjalan di Login Node

- Langkah Menjalankan Conda Env di 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: 
$ 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

5.3. Sesi Jupyter

Diperoleh dari "https://wiki.efisonlt.com/index.php?title=Komputasi_Python_dengan_Conda_Environment_(Siap_Pakai)&oldid=2047"