R: Perbedaan antara revisi

Revisi per 23 Oktober 2023 09.44

R adalah bahasa interpreter yang didesain untuk mengerjakan komputasi statistika. Pada perkembangannya, bahasa R digunakan untuk pengolahan data di bidang data science. Software R didukung oleh The R Foundation for Statistical Computing.

Modul R

Berikut adalah detail versi R yang tersedia secara global di ALELEON Supercomputer:

Modul R
Versi	Nama modul	Dukungan hardware
Versi	Nama modul	CPU	GPU	OMP Threading	MPI multi-node
4.3.0 "Already Tomorrow"	R/4.3.0-GCC11.3-MKL	V	-	-	V melalui RMPI¹

Keterangan:

RMPI dapat dicapai dengan pemrograman R dari pihak user menggunakan wrapper Rmpi.

Alternatif Menjalankan R di ALELEON Supercomputer

ALELEON Supercomputer menawarkan user untuk menjalankan R dengan pilihan skema:

--- Menjalankan R melalui Job Submission
Menjalankan file R siap jalan melalui scheduler SLURM. Berjalan di Compute Node CPU epyc dengan spesifikasi hingga CPU 128 core dan RAM 500GB R versi MPI (RMPI) dapat berjalan paralel hingga CPU 384 core.
--- Menjalankan R dengan sesi interaktif Jupyter
Menjalankan R melalui sesi interaktif via Jupyter Notebook atau Lab. Berjalan di Interactive Node Torti dengan spesifikasi CPU 32 core dan RAM 64GB.

Instalasi Library Package R

Instalasi library R pada ALELEON Supercomputer dapat dilakukan dengan dua alternatif cara:

Melayangkan permintaan instalasi package ke admin melalui email support@efisonlt.com; atau
Melakukan instalasi mandiri di Login Node dengan langkah berikut:

Panduan instalasi mandiri Library Package R di Login Node

*Instalasi package R di Login Node tidak mengurangi Kredit Core Hour user.

0

Instalasi package dilakukan melalui terminal.

Bagi user yang login ke web EFIRO, buka menu Clusters > Aleleon Shell Access.

1

Aktifkan R dengan memuat modul versi R yang akan digunakan.

Versi	Perintah Terminal
4.3.0	`$ module load R/4.3.0-GCC11.3-MKL`

2

Jalankan R dan lakukan instalasi package dengan format perintah standar:

$ R 
> install.packages('nama-package-yang-akan-diinstal')

Package akan terinstal di direktori HOME user.

Bagi user yang pertama kali melakukan instalasi package R:

Akan terdapat prompt untuk mengarahkan instalasi ke personal library, jawab yes.

Warning in install.packages("benchmarkme") :
  'lib = "/comp/R/4.1.2-GCC10-MKL/lib64/R/library"' is not writable
Would you like to use a personal library instead? (yes/No/cancel) yes

Kemudian R akan meminta izin untuk membuat personal library di HOME user. Jawab yes.

Would you like to create a personal library
‘~/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.1’
to install packages into? (yes/No/cancel) yes

Menjalankan R Melalui Job Submission

User dapat menjalankan R melalui job submission dengan pilihan cara melalui tampilan terminal atau GUI web EFIRO.

---

Mengecek Kredit Core Hour bagi Akun Perseorangan

User dengan akun perseorangan disarankan untuk selalu mengecek sisa Kredit Core Hour sebelum melakukan job submission dengan menjalankan perintah pada terminal:

$ sausage

Bagi yang login ke web EFIRO, buka terminal pada menu Clusters > Aleleon Shell Access

---

Opsi menggunakan terminal - SLURM sbatch

Menjalankan komputasi pada terminal melalui job submission SLURM sbatch (klik expand atau kembangkan).

Langkah Menjalankan R via SLURM sbatch

0 Sebelum login, user harus terhubung ke jaringan VPN ALELEON Supercomputer.

Login dengan SSH:

User OS Windows dan MacOS -> $ ssh <username>@aleleon.hpc
User OS Linux -> $ ssh <username>@10.192.50.10

1

Siapkan file yang dibutuhkan untuk menjalankan komputasi user.

User dapat melakukan upload / download file dengan bantuan aplikasi FTP

2

Buat SLURM Submit Script yaitu 'formulir' untuk menjalankan job komputasi dengan panduan berikut:

Nama script dibebaskan dengan format file .sh (bash), contoh my_job_submission.sh
Buat script pada direktori yang sama dengan file komputasi yang akan dijalankan.
Ikuti panduan template berikut dan petunjuk pada NOTES di dalamnya (klik expand atau kembangkan).

Template SLURM Submit Script untuk R

#!/bin/bash

# -------------------------------------------------------------
# | Template SLURM Submit Script
# | Software        : R
# | Update script   : 06/10/2023
# |
# | NOTES: 
# | 1. Isi bagian yang ditandai 4 garing (////).
# | 2. Template ini bersifat referensi.
# |    User dapat mengubah bagian yang sekiranya perlu diubah.
# | 3. Panduan menjalankan R di ALELEON lihat: 
# |    https://wiki.efisonlt.com/wiki/R
# -------------------------------------------------------------

# --------------------------------------------------
# Alokasi komputasi, modul software, 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
#SBATCH --time=////

# Definisi file untuk menampung output terminal
#SBATCH --output=result-%j.txt

# Definisi file untuk menampung output error log    
#SBATCH --error=error-%j.txt 

# Nama input file R dengan format file-nya
INPUT_FILE='////.R'

# Memuat modul software R yang akan digunakan user
# Daftar modul R lihat subbab "Modul R" pada
# https://wiki.efisonlt.com/wiki/R
module load R////

# -------------------------------------------------
# RUN SCRIPT
# -------------------------------------------------

# Perintah menjakankan R
Rscript ${INPUT_FILE}

Template SLURM Submit Script untuk R versi MPI (RMPI)

#!/bin/bash

# -------------------------------------------------------------
# | Template SLURM Submit Script
# | Software        : R versi MPI (RMPI)
# | Update script   : 06/10/2023
# |
# | NOTES: 
# | 1. Isi bagian yang ditandai 4 garing (////).
# | 2. Template ini bersifat referensi.
# |    User dapat mengubah bagian yang sekiranya perlu diubah.
# | 3. Panduan menjalankan R di ALELEON lihat: 
# |    https://wiki.efisonlt.com/wiki/R
# -------------------------------------------------------------

# --------------------------------------------------
# Alokasi komputasi, modul software, 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
#SBATCH --time=////

# Definisi file untuk menampung output terminal
#SBATCH --output=result-%j.txt

# Definisi file untuk menampung output error log    
#SBATCH --error=error-%j.txt 

# Nama input file R dengan format file-nya
INPUT_FILE='////.R'

# Memuat modul software R yang akan digunakan user
# Daftar modul R lihat subbab "Modul R" pada
# https://wiki.efisonlt.com/wiki/R
module load R////

# Memuat modul software Open MPI untuk menjalankan RMPI
module load openmpi

# -------------------------------------------------
# RUN SCRIPT
# -------------------------------------------------

# Perintah menjakankan R
mpirun -np $SLURM_NTASKS --mca pml ucx --mca osc ucx Rscript ${INPUT_FILE}

Panduan nilai maksimal SBATCH untuk R¹
Skenario Menjalankan R	Berjalan di Compute Node	Nilai maksimal SBATCH
Skenario Menjalankan R	Berjalan di Compute Node	ntasks (CPU)	mem (RAM)	gpus (GPU)	time (time limit)
Acuan fair policy usage²		128	128GB	2	3-00:00:00 atau 72:00:00
R biasa³	epyc (CPU)	128	240GB	0
R versi MPI (RMPI)⁴	epyc (CPU)	384	240GB	0
R biasa dan RMPI di high-mem node⁵	epyc (CPU)	128	500GB	0

Keterangan:

Info SBATCH lebih detail lihat laman Submit Script ALELEON Supercomputer
Limitasi fair policy usage untuk menjaga kualitas layanan ALELEON Supercomputer.
- User dapat mengajukan permintaan membuka limitasi apabila job membutuhkan alokasi lebih.
- Info lebih detail lihat laman Limitasi Fair Usage ALELEON Supercomputer
R biasa tidak mendukung komputasi paralel MPI hingga maksimum berjalan 1 node atau 128 core.
R versi MPI (RMPI) mendukung komputasi paralel MPI untuk berjalan multi-node :
- Satu node epyc mempunyai CPU 128 core.
- Pada jumlah ntasks >128, SLURM otomatis menjalankan job secara multi-node.
  - Dalam kaitan ini, parameter mem adalah alokasi memori RAM per-node.
- Info lebih detail lihat laman MPI ALELEON Supercomputer.
High-mem node epyc yaitu epyc001 memungkinkan user mengalokasikan RAM hingga 500GB.
- Tambahkan parameter #SBATCH --nodelist=epyc001

3A

Sebelum menjalankan job, user dapat melakukan instalasi package R yang dibutuhkan oleh script R user.

Lihat subbab Instalasi Package Library R

Apabila program R gagal berjalan karena ada package R yang belum terinstal:

File output dari SBATCH error dapat merekap package R apa saja yang belum terinstal.
Berdasarkan info tersebut, lakukan instalasi package R.

3B

Jalankan job dengan perintah sbatch.

$ sbatch <nama-SLURM-Submit-script>

Contoh menjalankan nama script my_job_submission.sh.

$ sbatch my_job_submission.sh

4A

User dapat melihat status jalannya job dengan perintah squeue berikut.

Apabila tidak ada output artinya tidak ada job user yang berjalan / antri pada waktu itu.

$ squeue -ul $USER

Berikut adalah daftar STATE (ST) dari squeue yang menunjukkan status berjalannya job:

Daftar STATE squeue SLURM
STATE	Kepanjangan	Penjelasan
R	RUN	Job berjalan
PD	PENDING	Job tertahan, lihat keterangan NODELIST(REASON)¹
CG	COMPLETING	Job selesai dan dalam proses clean-up SLURM
CA	CANCELED	Job dibatalkan oleh user
PR	PREEMPETED	Job dibatalkan oleh admin EFISON, alasan dikabarkan melalui email
S	SUSPENDED	Job ditahan oleh admin EFISON

Keterangan:

Kunjungi laman Daftar Reason NODELIST ALELEON Supercomputer.

4B

Apabila user ingin membatalkan job yang sedang berjalan, gunakan perintah scancel berdasarkan job ID.

Job ID dapat dilihat melalui perintah squeue pada kolom JOBID.
User hanya bisa membatalkan job submission milik user sendiri.

$ scancel <job-ID-submission-user>

Contoh user membatalkan job submission milik user dengan ID 231.

$ scancel 231

---

Opsi menggunakan GUI Web - EFIRO Job Composer

Menjalankan komputasi dengan tampilan grafis pada formulir job submission EFIRO Job Composer (klik expand atau kembangkan).

Langkah Menjalankan R via EFIRO Job Composer

0 Sebelum login, user harus terhubung ke jaringan VPN ALELEON Supercomputer.

Buka alamat web http://aleleon.ood kemudian masukkan username dan password user.

Bagi user Linux, buka alamat http://10.192.50.11

1

Buka menu dashboard EFIRO Jobs > Jobs Composer

2

Pilih New Jobs > From Template

3

Pilih template R yang diinginkan. Isi atau ganti Job Name sesuai keinginan user, kemudian klik Create New Job.

Template R yang tersedia
Nama Template	Penjelasan
R 4.3.0 "Already Tomorrow"	Menjalankan R versi 4.3.0
RMPI 4.3.0 "Already Tomorrow"	Menjalankan R versi 4.3.0 dengan MPI

4

Gunakan menu Edit Files untuk upload file yang dibutuhkan.

Laman Edit Files juga dapat melakukan view / download / edit / rename / delete file.
Fitur upload pada laman Edit Files mempunyai batasan ukuran upload 2GB per file.
- Gunakan aplikasi FTP apabila user hendak mengupload file tunggal diatas 2GB.

Gunakan menu Open Terminal untuk melakukan instalasi package R yang dibutuhkan

Detail lihat subbab Instalasi Package Library R

5

Melalui Open Editor, lengkapi Submit Script dengan mengganti bagian yang di tandai 4 garis miring (////).

Submit Script adalah 'formulir' untuk menjalankan job komputasi user.
Jangan lupa klik Save setiap sekali mengubah script.
Template ini bersifat referensi, user dapat mengubah bagian yang sekiranya perlu diubah.

Panduan nilai maksimal SBATCH untuk R¹
Skenario Menjalankan R	Berjalan di Compute Node	Nilai maksimal SBATCH
Skenario Menjalankan R	Berjalan di Compute Node	ntasks (CPU)	mem (RAM)	gpus (GPU)	time (time limit)
Acuan fair policy usage²		128	128GB	2	3-00:00:00 atau 72:00:00
R biasa³	epyc (CPU)	128	240GB	0
R versi MPI (RMPI)⁴	epyc (CPU)	384	240GB	0
R biasa dan RMPI di high-mem node⁵	epyc (CPU)	128	500GB	0

Keterangan:

Info SBATCH lebih detail lihat laman Submit Script ALELEON Supercomputer
Limitasi fair policy usage untuk menjaga kualitas layanan ALELEON Supercomputer.
- User dapat mengajukan permintaan membuka limitasi apabila job membutuhkan alokasi lebih.
- Info lebih detail lihat laman Limitasi Fair Usage ALELEON Supercomputer
R biasa tidak mendukung komputasi paralel MPI hingga maksimum berjalan 1 node atau 128 core.
R versi MPI (RMPI) mendukung komputasi paralel MPI untuk berjalan multi-node :
- Pada jumlah ntasks >128, SLURM otomatis menjalankan job secara multi-node.
  - Dalam kaitan ini, parameter mem adalah alokasi memori RAM per-node.
- Info lebih detail lihat laman MPI ALELEON Supercomputer.
High-mem node epyc yaitu epyc001 memungkinkan user mengalokasikan RAM hingga 500GB.
- Tambahkan parameter #SBATCH --nodelist=epyc001

6A

Jalankan job dengan klik tombol Submit.

Berikut penjelasan kolom Status, pantau dengan refresh halaman job:

Status	Arti
Not Submitted	Job belum pernah dijalankan.
Running	Job berjalan.
Queue	Job mengantri dan belum berjalan. Untuk melihat detail status antrian: Buka `Jobs > Active Jobs` pada dashboard EFIRO. Ubah opsi ke `Your Jobs` sesuai gambar dibawah ini. Klik simbol > untuk melihat detail job submission. Lihat isi kolom Reason. Arti Reason lihat laman Daftar Reason NODELIST ALELEON Supercomputer. Halaman Active Jobs. Ubah opsi `Your jobs`* untuk melihat status job user saja. Klik simbol > untuk melihat detail job submission.*
Completed	Job selesai berjalan.
Failed	Job berhenti di tengah jalan, bisa karena di Stop atau Delete oleh user.

6B

Apabila ingin menghentikan job yang tengah berjalan, klik tombol Stop.

7A

Hasil output job dapat dilihat pada kolom Folder Contents atau membuka halaman Edit Files.

User dapat melihat semua file output yang keluar di kolom Folder Contents.

atau dengan membuka menu Edit Files.

7B User dapat menjalankan ulang ruang job yang sama dengan mengklik kembali tombol Submit.

---

Notifikasi Status Jalannya Komputasi via email

SLURM ALELEON Supercomputer dapat mengirim notifikasi email kepada user dengan nama "Jojo" untuk mengabarkan status berjalannya job komputasi user. Silahkan tambahan SBATCH berikut pada Submit Script apabila user ingin menerima notifikasi email dari SLURM:

#SBATCH --mail-user=<alamat-email-user> 
#SBATCH --mail-type=BEGIN,END,FAIL

SBATCH mail-type mengatur konten email notifikasi SLURM dengan pilihan opsi yang sekiranya berguna untuk user:

BEGIN -> notifikasi job sudah mulai
END -> notifikasi job sudah selesai beserta cuplikan 20 baris terakhir dari file SBATCH output dan error.
FAIL -> notifikasi apabila job gagal berjalan atau berhenti tidak sewajarnya.
TIME_LIMIT_50 -> job telah berjalan dengan durasi waktu 50% time limit.
TIME_LIMIT_80 -> job telah berjalan dengan durasi waktu 80% time limit.

Menjalankan R dengan Sesi Interaktif Jupyter

Terdapat 2 langkah untuk menjalankan R melalui sesi interaktif Jupyter yaitu:

Melakukan instalasi package IRKernel ketika pertama kali menggunakan Jupyter untuk R.
Memulai sesi interaktif Jupyter Notebook atau Lab pada EFIRO web.

---

Instalasi Package IRkernel pertama kali

Berikut adalah langkah untuk instalasi package IRKernel (klik expand atau kembangkan):

Langkah instalasi package IRkernel R untuk masing-masing user

0

Instalasi package dilakukan melalui terminal.

Bagi user yang login ke web EFIRO, buka menu Clusters > Aleleon Shell Access.

1

Aktifkan R dengan memuat modul versi R yang akan digunakan.

Versi	Perintah Terminal
4.3.0	`$ module load R/4.3.0-GCC11.3-MKL`

2

Aktifkan modul Anaconda terbaru:

$ module load Anaconda3

2

Jalankan R dan lakukan instalasi package dengan format perintah standar:

$ R 
> install.packages('IRkernel')
> IRkernel::installspec()
> q()

3

Buat file R profile di direktori HOME user:

$ cd
$ touch ~/.Rprofile
$ echo "options(bitmapType='cairo')" >> ~/.Rprofile

---

Memulai Sesi Jupyter

Berikut adalah langkah untuk memulai sesi Jupyter dengan kernel R:

Memulai sesi Jupyter untuk R

0 Sebelum login, user harus terhubung ke jaringan VPN ALELEON Supercomputer.

Buka alamat web http://aleleon.ood kemudian masukkan username dan password user.

Bagi user Linux, buka alamat http://10.192.50.11

1

Bagi akun perseorangan, disarankan untuk mengecek sisa CPU Core Hour sebelum memulai sesi Jupyter ini.

Buka terminal melalui menu Clusters > Aleleon Shell Access.
Jalankan perintah

$ sausage

2

Buka menu Interactive Apps kemudian untuk memilih menggunakan Jupyter Notebook atau Lab.

3

Isi formulir sesi Jupyter dengan panduan berikut:

Partition
- Pilih torti
Number of CPU Cores
- Alokasi CPU core yang akan digunakan
- Minimal: 1, maksimal: 32
Number of GPU
- kosongkan
Number of hours
- Durasi sesi Jupyter Notebook dalam satuan jam, isi sesuai keinginan user
- Minimal: 1, maksimal: 72
Anaconda Selection
- Pilih versi terbaru
Conda Environment Directory
- kosongkan
Software Modules
- Isi dengan versi R yang akan digunakan

Versi	Nama software modules
4.3.0	`R/4.3.0-GCC11.3-MKL`

Environment Setup
- kosongkan
Email Address
- Sistem akan mengirim notifikasi ke email user saat sesi Jupyter Notebook sudah siap diakses.
- Apabila membutuhkan, isi dengan email user

4

Apabila formulir sudah terisi, klik tombol Launch untuk memulai sesi Jupyter.

User akan diarahkan ke halaman My Interactive Sessions.
Tunggu hingga sesi Jupyter siap diakses.

Status sesi Jupyter mengantri menunggu alokasi hardware

Perhatian: Sesi akan tertahan di antrian apabila: Number of CPU cores * Number of Hour yang dialokasikan lebih besar dari sisa CPU Core Hour user.

5

Apabila status menunjukkan Running atau kolom berwarna hijau, klik Connect to Jupyter.

Sesi Jupyter siap diakses.

Perhatian: Sistem mulai menghitung CPU Core Hour saat status sesi Jupyter menunjukkan running.

6

Pilih Notebook R untuk memulai sesi notebook R baik di Jupyter Notebook dan Lab.

Gunakan Notebook R untuk menjalankan kernel R di Jupyter Notebook

Gunakan Notebook R untuk menjalankan kernel R di Jupyter Lab

7A

User dapat menghentikan sesi Jupyter yang sedang berjalan dengan klik tombol Delete

Klik tombol Delete untuk menghentikan sesi Jupyter yang sedang berjalan

7B

User dapat kembali mengunjungi halaman My Interactive Sessions melalui dasboard EFIRO.

Pelaporan Kendala dan Support

Apabila menjumpai masalah teknis dalam menjalankan komputasi R, silahkan lapor dengan klik gambar berikut ini.

---

Bila terdapat pertanyaan lainnya, silahkan hubungi admin EFISON melalui email:

support@efisonlt.com

Kontributor

EFISON mengucapkan terima kasih kepada para kontributor untuk pengujian R di ALELEON Supercomputer yang kemudian menjadi dasar penulisan tutorial di halaman ini:

Tim Sadasa Academy.

@@ Baris 244: / Baris 244: @@
 ! colspan="6" |Panduan nilai maksimal SBATCH untuk R''<sup>1</sup>''
 |-
-! rowspan="2" | Skenario Menjalankan CP2K
+! rowspan="2" | Skenario Menjalankan R
 ! rowspan="2" |Berjalan di
 Compute Node
@@ Baris 383: / Baris 383: @@
 |-
 |'''3'''
-|[[Berkas:Jcselecttemplate3.png|al=|nir|jmpl|Pilih template R yang diinginkan. Isi atau ganti <code>'''Job Name'''</code> sesuai keinginan user, kemudian klik <code>'''Create New Job'''</code>.|400x400px]]
+|[[Berkas:Jcselecttemplate3.png|al=|nir|jmpl|''Pilih template R yang diinginkan. Isi atau ganti <code>'''Job Name'''</code> sesuai keinginan user, kemudian klik <code>'''Create New Job'''</code>.''|400x400px]]
 {| class="wikitable"
 ! colspan="2" |Template R yang tersedia
@@ Baris 418: / Baris 418: @@
 ! colspan="6" |Panduan nilai maksimal SBATCH untuk R''<sup>1</sup>''
 |-
-! rowspan="2" | Skenario Menjalankan CP2K
+! rowspan="2" | Skenario Menjalankan R
 ! rowspan="2" |Berjalan di
 Compute Node
@@ Baris 510: / Baris 510: @@
 |-
 |'''7A'''
-|Hasil output job dapat dilihat pada kolom '''<code>Folder Contents</code>''' atau membuka halaman '''<code>Edit Files</code>.'''[[Berkas:Jcfoldercontentsedit.png|al=|nir|jmpl|User dapat melihat semua file output yang keluar di kolom '''<code>Folder Contents</code>'''.]][[Berkas:Jcjoboption3.png|nir|jmpl|atau dengan membuka menu '''<code>Edit Files</code>'''.]]
+|Hasil output job dapat dilihat pada kolom '''<code>Folder Contents</code>''' atau membuka halaman '''<code>Edit Files</code>.'''[[Berkas:Jcfoldercontentsedit.png|al=|nir|jmpl|''User dapat melihat semua file output yang keluar di kolom '''<code>Folder Contents</code>'''.'']][[Berkas:Jcjoboption3.png|nir|jmpl|''atau dengan membuka menu '''<code>Edit Files</code>'''.'']]
 |-
 |'''7B'''
@@ Baris 636: / Baris 636: @@
 * Tunggu hingga sesi Jupyter siap diakses.
-[[Berkas:JNqueue.png|nir|jmpl|Status sesi Jupyter mengantri menunggu alokasi hardware]]
+[[Berkas:JNqueue.png|nir|jmpl|''Status sesi Jupyter mengantri menunggu alokasi hardware'']]
 {| class="wikitable"
-|'''''Perhatian:'''''
+|'''Perhatian:''' Sesi akan tertahan di antrian apabila:
-Sesi akan tertahan di antrian apabila:
 * Number of CPU cores * Number of Hour yang dialokasikan lebih besar dari sisa CPU Core Hour user.
 |}
 |-
 |'''5'''
-|Apabila status menunjukkan '''Running''' atau kolom berwarna hijau, klik <code>'''Connect to Jupyter'''</code>.[[Berkas:JNrun.png|nir|jmpl|Sesi Jupyter siap diakses. ]]
+|Apabila status menunjukkan '''Running''' atau kolom berwarna hijau, klik <code>'''Connect to Jupyter'''</code>.[[Berkas:JNrun.png|nir|jmpl|''Sesi Jupyter siap diakses.'' ]]
 {| class="wikitable"
 |'''''Perhatian:'''''
@@ Baris 652: / Baris 650: @@
 |-
 |'''6'''
-|Pilih Notebook R untuk memulai sesi notebook R baik di Jupyter Notebook dan Lab.[[Berkas:JNkernel.png|nir|jmpl|Gunakan Notebook R untuk menjalankan kernel R di Jupyter Notebook|al=|281x281px]][[Berkas:Rjupyterlab.png|nir|jmpl|225x225px|Gunakan Notebook R untuk menjalankan kernel R di Jupyter Lab]]
+|Pilih Notebook R untuk memulai sesi notebook R baik di Jupyter Notebook dan Lab.[[Berkas:JNkernel.png|nir|jmpl|''Gunakan Notebook R untuk menjalankan kernel R di Jupyter Notebook''|al=|281x281px]][[Berkas:Rjupyterlab.png|nir|jmpl|225x225px|''Gunakan Notebook R untuk menjalankan kernel R di Jupyter Lab'']]
 |-
 |'''7A'''
-|User dapat menghentikan sesi Jupyter yang sedang berjalan dengan klik tombol '''<code>Delete</code>'''[[Berkas:JNrun.png|nir|jmpl|Klik tombol '''<code>Delete</code>''' untuk menghentikan sesi Jupyter yang sedang berjalan]]
+|User dapat menghentikan sesi Jupyter yang sedang berjalan dengan klik tombol '''<code>Delete</code>'''[[Berkas:JNrun.png|nir|jmpl|''Klik tombol '''<code>Delete</code>''' untuk menghentikan sesi Jupyter yang sedang berjalan'']]
 |-
 |'''7B'''

Article tools

Perkakas pribadi

Navigasi

Perkakas

R: Perbedaan antara revisi

Revisi per 23 Oktober 2023 09.44

Daftar isi

Modul R

Alternatif Menjalankan R di ALELEON Supercomputer

Instalasi Library Package R

Menjalankan R Melalui Job Submission

Mengecek Kredit Core Hour bagi Akun Perseorangan

Opsi menggunakan terminal - SLURM sbatch

Opsi menggunakan GUI Web - EFIRO Job Composer

Notifikasi Status Jalannya Komputasi via email

Menjalankan R dengan Sesi Interaktif Jupyter

Instalasi Package IRkernel pertama kali

Memulai Sesi Jupyter

Pelaporan Kendala dan Support

Kontributor