Anaconda Python: Perbedaan antara revisi

Dari ALELEON by EFISON
(→‎SLURM sbatch via Terminal: membuat script collapse)
(mengganti link subbab modul nvidia)
 
(37 revisi perantara oleh pengguna yang sama tidak ditampilkan)
Baris 1: Baris 1:
[[Berkas:Pythonanaconda.png|al=|nirbing|500x500px]]
[[Berkas:Pythonanaconda.png|al=|nirbing|500x500px]]


ALELEON Supercomputer menggunakan '''suite Anaconda dan Conda Environment''' untuk komputasi yang membutuhkan environment Python. [https://www.anaconda.com/ '''Anaconda'''] adalah suite katalog packages Python dan R untuk komputasi ''data science'' dan ''machine learning''.  
[https://www.anaconda.com/ '''Anaconda'''] adalah suite katalog packages Python dan R untuk komputasi ''data science'' dan ''machine learning''.


== '''Modul Anaconda''' ==
== '''Modul Anaconda Python dan NVIDIA CUDA Toolkit''' ==
Berikut adalah detail versi Anaconda yang tersedia secara global di ALELEON Supercomputer:
Berikut adalah detail versi Anaconda yang tersedia secara global di ALELEON Supercomputer dimana menggunakan Python 3 sebagai standar. Sementara itu User membutuhkan modul NVIDIA CUDA Toolkit untuk menjalankan Python dengan akselerasi GPU NVIDIA. Detail versi NVIDIA CUDA disertakan dalam tabel berikut. ''(klik expand atau kembangkan'')
{| class="wikitable"
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
|+Modul Anaconda
! colspan="7" |Modul Anaconda dan NVIDIA CUDA Toolkit
|-
! colspan="7" |Modul Anaconda
|-
! rowspan="2" |Versi
! rowspan="2" |Versi
! rowspan="2" |Nama modul
! rowspan="2" |Nama modul
! rowspan="2" |Modul
! rowspan="2" |Versi Python
DEFAULT
default
! colspan="4" |Dukungan hardware
! colspan="4" |Dukungan hardware
|-
|-
Baris 22: Baris 25:
|Anaconda 3 2020.11
|Anaconda 3 2020.11
|Anaconda3/2020.11
|Anaconda3/2020.11
| -
|3.8.5
| rowspan="4" |V
| rowspan="4" |V
| rowspan="4" |V
| rowspan="4" |V
| rowspan="4" |V*
| rowspan="4" |V''<sup>1</sup>''
| rowspan="4" | V**
| rowspan="4" | V''<sup>2</sup>''
|-
|-
|Anaconda 3 2021.05
|Anaconda 3 2021.05
|Anaconda3/2021.05
|Anaconda3/2021.05
| -
|3.8.8
|-
|Anaconda 3 2022.05
|Anaconda3/2022.05
|3.9.12
|-
|Anaconda 3 2023.07-2
|Anaconda3/2023.07-2
''atau'' Anaconda3
|3.11.4
|-
! colspan="7" |Modul NVIDIA CUDA Toolkit
|-
|-
| rowspan="2" |Anaconda 3 2022.05
|CUDA 11.2 dengan cuDNN 8.1.1
|Anaconda3/2022.05
|cuda/11.2-cuDNN8.1.1
| rowspan="2" |V
| colspan="5" rowspan="6" |
|-
|-
|Anaconda3
|CUDA 11.6 dengan cuDNN 8.3.3
|cuda/11.6-cuDNN8.3.3
|-
|CUDA 11.8 dengan cuDNN 8.6.0
|cuda/11.8-cuDNN8.6.0
|-
|CUDA 12.0 dengan cuDNN 8.7.0
|cuda/12.0-cuDNN8.7.0
|-
|CUDA 12.1 dengan cuDNN 8.8.1
|cuda/12.1-cuDNN8.8.1
|-
|CUDA 12.3 dengan cuDNN 8.9.6
|cuda/12.3-cuDNN8.9.6
''atau'' cuda
|}
|}
<nowiki>*</nowiki> ya melalui package Python yang mendukung OpenMP seperti [https://cython.org/ '''Cython'''], [https://numba.pydata.org/ '''Numba'''], [https://pythran.readthedocs.io/en/latest/ '''Pythran'''], [https://www.pypy.org/ '''PyPy'''], dll.
'''''Keterangan:'''''
 
<nowiki>**</nowiki> ya melalui [https://mpi4py.readthedocs.io/en/stable/ '''MPI for Python (MPI4PY)''']
 
=='''Menjalankan Python di ALELEON Supercomputer'''==
Terdapat dua langkah besar untuk menjalankan komputasi Python di ALELEON Supercomputer: 
 
# User harus membuat '''[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Python#Membuat_Conda_Environment Conda Environment]''' supaya dapat mengisolasi dan mengatur instalasi package Python di dalamnya.
# User memilih untuk menjalankan komputasi Python (via Conda Environment) dengan skema '''''job submission''''' atau '''''interaktif''''' dengan detail penjelasan berikut:


# Melalui package Python yang mendukung OpenMP seperti [https://cython.org/ '''Cython'''], [https://numba.pydata.org/ '''Numba'''], [https://pythran.readthedocs.io/en/latest/ '''Pythran'''], [https://www.pypy.org/ '''PyPy'''], dll.
# Melalui [https://mpi4py.readthedocs.io/en/stable/ '''MPI for Python (MPI4PY)''']
=='''Membuat Conda Environment dan Instalasi Package Python'''==
Sebelum menjalankan komputasi, ALELEON Supercomputer mensyaratkan user membuat '''Conda Environment''' yaitu 'ruang isolasi' untuk instalasi package Python masing-masing user. 
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
! colspan="2" |Langkah Membuat Conda Environment di ALELEON Supercomputer
''*tidak menkonsumsi Kredit Core Hour''
|-
|-
|'''[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Python#Menjalankan_Python_Melalui_Job_Submission Menjalankan Python melalui Job Submission]:'''
|'''0'''
*Menjalankan file python siap jalan melalui scheduler dan script dengan skema [[Menggunakan ALELEON Supercomputer via EFIRO#3A%20-%20Menjalankan%20Komputasi%20ke%20Compute%20Node%20via%20Job%20Composer|'''EFIRO Job Composer''']] (tampilan GUI via EFIRO) atau [[Menggunakan ALELEON Supercomputer via Terminal#3%20-%20Menjalankan%20Komputasi%20ke%20Compute%20Node%20via%20SLURM|'''SLURM sbatch via Terminal''']].
**Tidak dapat menjalankan file ipynb.
*Berjalan di [https://wiki.efisonlt.com/wiki/Spesifikasi_ALELEON_Supercomputer#Spesifikasi_Compute_Node_CPU_(Partisi_epyc) '''Compute Node CPU (Partisi epyc)'''] atau [https://wiki.efisonlt.com/wiki/Spesifikasi_ALELEON_Supercomputer#Spesifikasi_Compute_Node_GPU_(Partisi_ampere) '''Compute Node GPU (Partisi ampere)'''].
|-
|'''[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Python#Menjalankan_Python_dengan_Sesi_Interaktif_Jupyter Menjalankan Python secara interaktif dengan sesi Jupyter]:'''
*Menjalankan komputasi Python melalui sesi interaktif Jupyter Notebook atau Lab.
*Berjalan di [https://wiki.efisonlt.com/wiki/Spesifikasi_ALELEON_Supercomputer#Spesifikasi_Interactive_Node_CPU_(Partisi_torti) '''Interactive Node Partisi Torti (CPU)'''] atau [https://wiki.efisonlt.com/wiki/Spesifikasi_ALELEON_Supercomputer#Spesifikasi_Interactive_Node_GPU_(Partisi_tilla) '''Interactive Node Partisi Tilla (GPU)'''].
|}
=='''Membuat Conda Environment'''==
Berikut adalah langkah untuk membuat Conda Environment di ALELEON Supercomputer:
{| class="wikitable"
|+Membuat Conda Environment
|'''0A'''
|Instalasi package dilakukan melalui '''terminal'''.
|Instalasi package dilakukan melalui '''terminal'''.
|-
 
|'''0B'''
* Bagi user yang login ke web EFIRO, buka menu '''<code>Clusters</code> > <code>Aleleon Shell Access</code>'''.
|Bagi user EFIRO, buka terminal melalui dashboard EFIRO menu '''<code>Clusters > Aleleon Shell Access</code>'''.
[[Berkas:Shellaccess.png|nirbing|200x200px]]
[[Berkas:Shellaccess.png|nirbing|200x200px]]
|-
|-
|'''1'''
|'''1'''
|Aktifkan modul Anaconda, tim admin EFISON menyarankan selalu gunakan Anaconda3 terbaru:   
|Aktifkan modul Anaconda, disarankan menggunakan Anaconda terbaru:   
  $ module load '''Anaconda3'''
  $ module load '''Anaconda3'''
Apabila membutuhkan versi lainnya, lihat daftar modul Anacona pada '''[[Python#Modul Anaconda|subbab Modul Anaconda]]'''.
Apabila ingin menggunakan versi Anaconda lainnya, lihat '''[[Python#Modul Anaconda|subbab Modul Anaconda]]'''.
|-
|-
|'''2'''
|'''2'''
|Buat Conda Environment secara default di direktori HOME dengan format perintah:
|
  $ conda create --name '''''<nama-conda-environment>'''''
=== Membuat Conda Environment ===
Buat Conda Environment secara default di direktori HOME dengan format perintah:
  $ conda create --name '''''<nama-conda-environment>''''' pip
   
   
  ''Contoh:''
  ''Contoh:''
  '''''$ conda create --name <u>tensortest</u>'''''
  ''$ conda create --name'' ''kerjaanskripsi pip''
|-
|-
|'''3'''
|'''3A'''
|Admin EFISON merekomendasikan user untuk mengaktifkan Conda Environment melalui perintah '''<code>source activate</code>:'''
|
$ source activate $CONDA/'''''<nama-conda-environment>'''''
=== Mengaktifkan Conda Environment dan Instalasi Package Python ===
Aktifkan Conda Environment dengan format berikut:  
  $ source activate $CONDA/'''''<nama-conda-environment'''''
   
   
  ''Contoh:''
  ''Contoh:''
  '''''$ source activate $CONDA/<u>tensortest</u>'''''
  ''$ source activate $CONDA/kerjaanskripsi''
*Pada contoh di atas, Conda Environment <code>tensortest</code> yang aktif ditandai dengan munculnya tulisan <code>tensortest</code> pada bash terminal user:
Conda Environment aktif ditandai dengan tulisan nama env pada bash terminal seperti ini:  
  '''''(tensortest)''''' [wololo@login ~]$
  ''(kerjaanskripsi)'' [wololo@login ~]$
|-
Lakukan instalasi package Python (contoh Tensorflow, PyTorch) yang dibutuhkan dengan '''<code>pip</code>'''
|'''4A'''
  ''(kerjaanskripsi)'' $ pip install '''''<nama-package-Python>'''''
|
=== Instalasi Package Python melalui pip ===
Tim admin menyarankan user untuk melakukan instalasi package Python (seperti Tensorflow, PyTorch, Numpy, dll) yang dibutuhkan melalui [https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/commands/install.html '''pip install''']. Sebelumya lakukan instalasi pip dengan conda:
  $ conda install pip
Kemudian user dapat melakukan instalasi package melalui '''[https://pip.pypa.io/en/stable/cli/pip_install/ pip install]:'''
$ pip install '''''<nama-package>'''''
{| class="wikitable"
|'''Note:'''
* ''Instalasi package Python '''tidak''' mengurangi Kredit Core Hour user.''
|}
|-
|-
|'''4B'''
|'''3B'''
|
|
=== Instalasi pip Jupyter ===
==== Instalasi Package Jupyter ====
User dapat sekaligus melakukan instalasi Jupyter dan Jupyter Lab apabila kedepannya membutuhkan sesi interaktif Jupyter Notebook dan Lab:
Instal package jupyter bagi user yang ingin menggunakan sesi interaktif Jupyter
  $ pip install jupyter
  ''(kerjaanskripsi)'' $ '''pip install jupyter'''
  $ pip install jupyterlab
  ''(kerjaanskripsi)'' $ '''pip install jupyterlab'''
|-
|-
| colspan="2" |
| colspan="2" |
=== '''Mengakses Kembali Conda Environment User''' ===
=== Menonaktifkan Conda Environment ===
Ketika user ingin kembali mengakses Conda Environment yang dibuat, lakukan langkah '''<code>1 dan 3:</code>'''
User dapat menonaktifkan Conda Environment yang sedang aktif dengan perintah:
$ conda deactivate
 
=== '''Mengaktifkan Kembali Conda Environment User''' ===
User dapat kembali mengaktifkan Conda Environment yang dibuat dengan langkah 1 dan 3 diatas:  
  $ module load Anaconda3
  $ module load Anaconda3
  $ source activate $CONDA/'''''<nama-conda-environment>'''''
  $ source activate $CONDA/'''''<nama-conda-environment>'''''
Apabila lupa dengan nama dan direktori Conda Environment, user dapat melihat semua Conda Environment yang dibuat dengan perintah
User dapat melihat daftar nama Conda Environment yang sebelumnya dibuat dengan perintah
  $ conda-env list
  $ conda-env list


=== Menghapus Conda Environment ===
=== Menghapus Conda Environment ===
Apabila merasa tidak dibutuhkan kembali. user dapat menghapus Conda Environment dengan format perintah:  
User dapat menghapus Conda Environment dengan format perintah:  
  $ conda remove -n '''''<nama-conda-environment>''''' --all
  $ conda remove -n '''''<nama-conda-environment>''''' --all
|}
|}
=='''Alternatif Menjalankan Anaconda Python di ALELEON Supercomputer'''==
ALELEON Supercomputer menawarkan user untuk menjalankan Anaconda Python dengan pilihan skema: 
{| class="wikitable"
|-
![[Berkas:Efirojobcomposer3.png|pus|nirbing|400x400px]]---
'''[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Anaconda_Python#Menjalankan_Anaconda_Python_Melalui_Job_Submission Menjalankan Anaconda Python melalui Job Submission]'''
|-
|
*Menjalankan file Python siap jalan melalui scheduler SLURM.
*Untuk menjalankan file ipynb harus dikonversi ke file Python.
*Berjalan di [https://wiki.efisonlt.com/wiki/Spesifikasi_ALELEON_Supercomputer#Spesifikasi_Compute_Node '''Compute Node''']:
**Versi CPU dengan alokasi hingga CPU 128 core dan RAM 500GB.
***Python versi MPI (MPI4PY) dapat berjalan paralel hingga CPU 384 core.
**Versi GPU dengan alokasi hingga CPU 32 core, RAM 120GB, dan 2 GPU.
|-
![[Berkas:Efirojupyterlab.png|nirbing|400x400px]]
'''[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Anaconda_Python#Menjalankan_Anaconda_Python_dengan_Sesi_Interaktif_Jupyter Menjalankan Anaconda Python dengan sesi interaktif Jupyter]'''
|-
|
*Menjalankan Anaconda Python melalui sesi interaktif via Jupyter Notebook / Lab.
*Berjalan di [https://wiki.efisonlt.com/wiki/Spesifikasi_ALELEON_Supercomputer#Spesifikasi_Interactive_Node '''Interactive Node''']:
**Torti dengan spesifikasi CPU 32 core dan RAM 64GB.
**Tilla dengan spesifikasi CPU 32 core, RAM 64GB, dan 1 GPU.
|}
== '''Menjalankan Anaconda Python Melalui Job Submission''' ==
User dapat menjalankan komputasi dengan pilihan cara melalui tampilan terminal atau website EFIRO ''(klik expand atau kembangkan)''.
===Opsi Menggunakan terminal (SLURM sbatch)===
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
! colspan="2" | Langkah Menjalankan Anaconda Python di Terminal
[[Berkas:Sbatch Terminal.png|nirbing|500x500px]]
|-
|'''0'''
|
=====Login SSH=====
Tatacara login SSH lihat laman [https://wiki.efisonlt.com/wiki/Menggunakan_ALELEON_Supercomputer_via_Terminal#1_|_Login_SSH '''Login SSH ALELEON Supercomputer'''].
|-
|'''1'''
|
=====Menyiapkan File Komputasi=====
Siapkan file yang dibutuhkan untuk komputasi user, rekomendasi dalam satu folder per job:
*File input dan data komputasi.
**User dapat upload / download file ke ALELEON dengan [[Upload File dengan Aplikasi FTP|'''software FTP''']].
*Membuat '''SLURM Submit Script''' yaitu 'formulir' untuk menjalankan job komputasi.
**Nama script bebas dengan format file .sh (bash), contoh ''<code>my_job_submission.sh</code>''
|-
| rowspan="2" |'''2'''
|
=====Template SLURM Submit Script Anaconda Python=====
Ikuti panduan template berikut dan petunjuk NOTES di dalamnya.
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!Template SLURM Submit Script untuk Anaconda Python versi CPU
|-
|<syntaxhighlight lang="bash" line="1">
#!/bin/bash
# -----------------------------------------------------
# Template SLURM Submit Script
# Anaconda Python (CPU)
#
# NOTES:
# 1. Isi bagian yang ditandai 4 garing (////).
# 2. Template ini bersifat referensi.
#    User dapat mengubah bagian yang perlu diubah.
# 3. Pastikan user sudah membuat 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
#SBATCH --time=////
# Definisi file untuk menampung output terminal program
#SBATCH --output=result-%j.txt
# Definisi file untuk menampung output error log   
#SBATCH --error=error-%j.txt
# Nama Conda Environment yang digunakan
CONDA_NAME=////
# Nama program Python yang dijalankan
INPUT_FILE=////.py
# ----------------------------------------------------
# Script jalannya program
# ----------------------------------------------------
# Mengaktifkan Conda Environment
module load Anaconda3
source activate ${CONDA}/${CONDA_NAME}
# Menjalankan file Python
python3 ${INPUT_FILE}
</syntaxhighlight>
|}
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!Template SLURM Submit Script untuk Anaconda Python versi GPU
|-
|<syntaxhighlight lang="bash" line="1">
#!/bin/bash


== '''Menjalankan Python Melalui Job Submission''' ==
# -----------------------------------------------------
User dapat menjalankan Python melalui job submission dengan pilihan cara menjalankan komputasi:
# Template SLURM Submit Script
# Anaconda Python (GPU)
#
# NOTES:
# 1. Isi bagian yang ditandai 4 garing (////).
# 2. Template ini bersifat referensi.
#    User dapat mengubah bagian yang perlu diubah.
# 3. Pastikan user sudah membuat Conda Environment.
# -----------------------------------------------------


===[[Menggunakan ALELEON Supercomputer via EFIRO#3A%20-%20Menjalankan%20Komputasi%20ke%20Compute%20Node%20via%20Job%20Composer|EFIRO Job Composer]]===
# -----------------------------------------------------
Menjalankan komputasi dengan tampilan grafis pada formulir job submission EFIRO Job Composer. Berikut adalah pilihan template Python yang tersedia:
# Alokasi komputasi SBATCH dan file input
# -----------------------------------------------------
 
# Menggunakan partisi compute node 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
#SBATCH --time=////
 
# Definisi file untuk menampung output terminal program
#SBATCH --output=result-%j.txt
 
# Definisi file untuk menampung output error log   
#SBATCH --error=error-%j.txt
 
# Nama Conda Environment yang digunakan
CONDA_NAME=////
 
# Nama program Python yang dijalankan
INPUT_FILE=////.py
 
# ----------------------------------------------------
# Script jalannya program
# ----------------------------------------------------
 
# Memuat modul NVIDIA CUDA default
module load cuda
 
# Mengaktifkan Conda Environment
module load Anaconda3
source activate ${CONDA}/${CONDA_NAME}
 
# Menjalankan file Python
python3 ${INPUT_FILE}
</syntaxhighlight>
|}
|-
|
===== Panduan Nilai Maksimal SBATCH untuk Anaconda Python =====
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
! colspan="5" |Panduan Nilai Maksimal SBATCH ntasks, mem, gpus, time
|-
!Skenario Komputasi
!ntasks
(CPU)
!mem
(RAM)
!gpus
(GPU)
!time
(time limit)
|-
|Fair policy usage untuk akumulasi semua job<sup>''1''</sup>
|128
|128GB
|2
| rowspan="5" | 3-00:00:00
atau
 
72:00:00
|-
|Python versi CPU
|128
|240GB
|0
|-
|Python versi CPU di high-mem node
*Tambahkan <code>#SBATCH --nodelist=epyc001</code>
|128
|500GB
|0
|-
|Python versi GPU
|32
|120GB
| 2
|-
|Python versi MPI (MPI4PY)''<sup>2</sup>''
|384
|240GB''<sup>2</sup>''
|0
|-
| colspan="5" | '''''Keterangan:'''''
#Limitasi untuk menjaga kualitas layanan ALELEON Supercomputer.
#*User dapat mengajukan permintaan buka limitasi apabila butuh alokasi lebih.
#*Info detail buka laman [[Limitasi Fair Usage ALELEON Supercomputer|'''Limitasi Fair Usage ALELEON Supercomputer''']]
#MPI4PY mendukung komputasi paralel MPI. Ketika jumlah ntasks lebih dari 128:
#*SLURM otomatis menjalankan job pada multi-node.
#*Parameter mem adalah alokasi memori RAM per-node.
#*Info detail buka laman [[MPI ALELEON Supercomputer|'''MPI ALELEON Supercomputer''']].
|-
! colspan="5" |Keterangan tambahan
|-
| colspan="5" |
*'''Untuk akun perseorangan dengan Kredit Core Hour:'''
**SLURM akan menahan job apabila:
***ntasks * time (jam) lebih besar dari sisa CPU Core Hour user.
***gpus * time (jam) lebih besar dari sisa GPU Hour user.
**Cek sisa Kredit Core Hour melalui perintah:
$ '''sausage'''
*Info SBATCH lebih detail lihat laman [[Submit Script ALELEON Supercomputer|'''Submit Script ALELEON Supercomputer''']]
|}
|-
|'''3'''
|
=====Menjalankan Job Komputasi=====
Jalankan job dengan perintah sbatch.
$ '''sbatch''' '''''<nama-SLURM-Submit-script>'''''
Contoh menjalankan nama script <code>my_job_submission.sh</code>.
$ 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:
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
|+Template Job Composer Python
|+Daftar STATE squeue SLURM
!Nama Template
!STATE
!Kepanjangan
!Penjelasan
!Penjelasan
|-
|-
|Python Anaconda (CPU)
|R
|Menjalankan Python di Compute Node CPU (Partisi epyc)
|RUN
|Job berjalan
|-
|PD
|PENDING
|Job tertahan, lihat keterangan [[Daftar Reason NODELIST ALELEON Supercomputer|'''NODELIST(REASON)''']]
|-
|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
|-
|-
|Python Anaconda (GPU)
|S
|Menjalankan Python di Compute Node GPU (Partisi ampere)
|SUSPENDED
| Job ditahan oleh admin EFISON
|}
|}
===[[Menggunakan ALELEON Supercomputer via Terminal#3%20-%20Menjalankan%20Komputasi%20ke%20Compute%20Node%20via%20SLURM|SLURM sbatch via Terminal]]===
|-
Menjalankan komputasi pada terminal melalui job submission SLURM sbatch. Berikut adalah contoh referensi Submit Script untuk menjalankan Python baik di Compute Node CPU maupun GPU.  
|'''4B'''
|
=====Menghentikan Job Komputasi=====
Apabila user ingin membatalkan job, 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 Web EFIRO (EFIRO Job Composer)===
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!Contoh SLURM Submit Script Python di Compute Node CPU
! colspan="2" |Langkah Menjalankan Anaconda Python di Web EFIRO
[[Berkas:Efirojobcomposer3.png|nirbing|500x500px]]
|-
|-
|'''0'''
|
|
#!/bin/bash
===== Login Web EFIRO=====
*[[Koneksi VPN ALELEON Supercomputer|'''User harus terhubung ke jaringan VPN ALELEON Supercomputer''']].
# ------------------------------------------------------------------------
*Buka alamat web '''<code><nowiki>http://aleleon.ood</nowiki></code>''' lalu masukkan username dan password user.
# | Template SLURM Submit Script
**Bagi user Linux, buka alamat <code>'''<nowiki>http://10.192.50.11</nowiki>'''</code>
# | Software       : Python - Anaconda (CPU)
|-
# | Versi           : tergantung input user
|'''1'''
# | Update script  r: 17/05/2023
|
# |
=====Membuka Job Composer dan Memilih Template Job=====
# | NOTES:
*Buka menu '''<code>Jobs</code>''' > '''<code>Jobs Composer</code>''' pada dashboard EFIRO.
# | 1. Isi bagian yang ditandai 4 garing (////).
*Pilih '''<code>New Job</code>''' > '''<code>From Template</code>'''
  # | 2. Template ini adalah referensi - user dapat mengubah bagian yang
[[Berkas:Efirojobcomposermenu.png|nir|jmpl|''Menu '''<code>Jobs</code> > <code>Jobs Composer</code>''''']][[Berkas:Jcnewjobmarked.png|al=|nir|jmpl|220x220px|''Menu '''<code>New Jobs</code>''' > '''<code>From Template</code>''''']]
# |    sekiranya perlu diubah.
|-
# | 3. Panduan mengisi alokasi komputasi (SBATCH) menurut spesifikasi
|'''2'''
# |    ALELEON Supercomputer lihat:
|[[Berkas:Jcselecttemplate3.png|nirbing|600x600px]]
# |    <nowiki>https://wiki.efisonlt.com/wiki/Submit_Script_ALELEON_Supercomputer</nowiki>
*PIlih template Anaconda Python yang diinginkan.
# ------------------------------------------------------------------------
*Isi atau ganti kolom '''<code>Job Name</code>''' sesuai keinginan user.
*Apabila sudah selesai, klik '''<code>Create New Job</code>'''.
# --------------------------------------------------
{| class="wikitable"
# Alokasi komputasi, modul software, dan file input
! colspan="2" |Template Anaconda Python yang tersedia
# --------------------------------------------------
|-
!Nama Template
# Alokasi jumlah 1 compute node
!Penjelasan
#SBATCH --nodes=1
|-
|Anaconda Python (CPU)
# Alokasi jumlah core thread CPU
|Menjalankan Anaconda Python versi CPU
#SBATCH --ntasks=////
|-
|Anaconda Python (GPU)
# Alokasi jumlah memori RAM (satuan GB)
|Menjalankan Anaconda Python versi GPU
#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 Conda Environment yang digunakan untuk komputasi ini
CONDA_ENV_NAME='////'
# Nama input file Python dengan format file-nya
INPUT_FILE='////.py'
# -------------------------------------------------
# RUN SCRIPT
# -------------------------------------------------
# Mengaktifkan Conda Environment
module load Anaconda3
source activate $CONDA/$CONDA_ENV_NAME
# Perintah menjalankan Python
python $INPUT_FILE
|}
|}
|-
|'''3'''
|
=====Menyiapkan File Komputasi=====
[[Berkas:Jcjoboption3.png|nirbing|600x600px]]
Gunakan menu <code>'''Edit Files'''</code> untuk upload file komputasi yang dibutuhkan.
*Laman Edit Files juga dapat melakukan download / edit / rename / delete file.
*Fitur upload pada Edit Files mempunyai limit kapasitas '''2GB per file'''.
**Gunakan [[Upload File dengan Aplikasi FTP|'''aplikasi FTP''']] untuk upload file tunggal diatas 2GB.
|-
| rowspan="2" |'''4'''
|
=====Melengkapi Submit Script=====
Submit Script adalah "formulir" untuk menjalankan job komputasi user.
*Lengkapi Submit Script melalui menu '''<code>Open Editor</code>'''.
*Ikuti petunjuk NOTES di dalamnya.
*Jangan lupa klik <code>'''Save'''</code> setiap sekali mengubah script.
[[Berkas:Jceditor3.png|al=|nirbing|500x500px]]
|-
|
=====Panduan Nilai Maksimal SBATCH untuk Anaconda Python=====
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!Contoh SLURM Submit Script Python di Compute Node GPU  
! colspan="5" | Panduan Nilai Maksimal SBATCH ntasks, mem, gpus, time
|-
!Skenario Komputasi
!ntasks
(CPU)
!mem
(RAM)
!gpus
(GPU)
!time
(time limit)
|-
|Fair policy usage untuk akumulasi semua job<sup>''1''</sup>
|128
|128GB
|2
| rowspan="5" |3-00:00:00
atau
 
72:00:00
|-
|Python versi CPU
|128
|240GB
|0
|-
|Python versi CPU di high-mem node
*Tambahkan <code>#SBATCH --nodelist=epyc001</code>
|128
|500GB
|0
|-
|Python versi GPU
|32
|120GB
|2
|-
|Python versi MPI (MPI4PY)''<sup>2</sup>''
|384
|240GB''<sup>2</sup>''
|0
|-
| colspan="5" |'''''Keterangan:'''''
#Limitasi untuk menjaga kualitas layanan ALELEON Supercomputer.
#*User dapat mengajukan permintaan buka limitasi apabila butuh alokasi lebih.
#*Info detail buka laman [[Limitasi Fair Usage ALELEON Supercomputer|'''Limitasi Fair Usage ALELEON Supercomputer''']]
#MPI4PY mendukung komputasi paralel MPI. Ketika jumlah ntasks lebih dari 128:
#*SLURM otomatis menjalankan job pada multi-node.
#*Parameter mem adalah alokasi memori RAM per-node.
#*Info detail buka laman [[MPI ALELEON Supercomputer|'''MPI ALELEON Supercomputer''']].
|-
|-
| colspan="5" |
*'''Untuk akun perseorangan dengan Kredit Core Hour:'''
**SLURM akan menahan job apabila:
***ntasks * time (jam) lebih besar dari sisa CPU Core Hour user.
***gpus * time (jam) lebih besar dari sisa GPU Hour user.
**Cek sisa Kredit Core Hour melalui menu '''<code>Open Terminal</code>''' dan jalankan perintah:
$ '''sausage'''
[[Berkas:Jcjoboption4.png|nirbing|600x600px]]
*Info SBATCH lebih detail lihat laman [[Submit Script ALELEON Supercomputer|'''Submit Script ALELEON Supercomputer''']]
|}
|-
|'''5'''
|
|
#!/bin/bash
==== Menjalankan Job Komputasi ====
Jalankan job dengan klik tombol '''<code>Submit</code>'''.
# ------------------------------------------------------------------------
 
# | Template SLURM Submit Script
[[Berkas:Jcsubmit2.png|al=|nirbing|600x600px]]
# | Software       : Python - Anaconda (GPU)
{| class="wikitable"
# | Versi           : tergantung input user
|+''Penjelasan kolom '''<code>Status</code>,''' pantau dengan refresh halaman job''
# | Update script  r: 17/05/2023
! Status
# |
!Arti
# | NOTES:  
|-
# | 1. Isi bagian yang ditandai 4 garing (////).
|Not Submitted
# | 2. Template ini adalah referensi - user dapat mengubah bagian yang
| Job belum pernah dijalankan.
# |   sekiranya perlu diubah.
|-
# | 3. Panduan mengisi alokasi komputasi (SBATCH) menurut spesifikasi
|Running
# |   ALELEON Supercomputer lihat:
|Job berjalan.
# |   <nowiki>https://wiki.efisonlt.com/wiki/Submit_Script_ALELEON_Supercomputer</nowiki>
|-
# ------------------------------------------------------------------------
|Queue
|Job mengantri dan belum berjalan.
# --------------------------------------------------
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
# Alokasi komputasi, modul software, dan file input
!Langkah melihat status job ketika queue
# --------------------------------------------------
|-
|Buka <code>'''Jobs > Active Jobs'''</code> pada dashboard EFIRO.
# Menjalankan komputasi di Partisi ampere
*Lakukan langkah sesuai gambar dibawah ini
#SBATCH --partition=ampere
[[Berkas:Efiroqueueedit.png|al=|jmpl|''Halaman Active Jobs. Ubah opsi '''<code>Your jobs</code>''' untuk melihat status job user saja. Klik simbol '''>''' untuk melihat status job pending pada kolom '''Reason'''. Arti reason lihat laman '''[[Daftar Reason NODELIST ALELEON Supercomputer]].'''''|kiri]]
|}
# Alokasi jumlah GPU
|-
#SBATCH --gpus=////
|Completed
| Job selesai berjalan.
# Alokasi jumlah core thread CPU
|-
#SBATCH --ntasks=////
|Failed
|Job berhenti di tengah jalan, bisa karena di Stop atau Delete oleh user.
# 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 Conda Environment yang digunakan untuk komputasi ini
  CONDA_ENV_NAME='////'
# Nama input file Python dengan format file-nya
INPUT_FILE='////.py'
# Memuat modul NVIDIA CUDA default atau terbaru
module load cuda
# Apabila membutuhkan CUDA versi lain, lihat daftar modul CUDA: 
# [[Python#Daftar%20Modul%20NVIDIA%20CUDA%20Toolkit|#Daftar Modul NVIDIA CUDA Toolkit]]
# -------------------------------------------------
# RUN SCRIPT
# -------------------------------------------------
# Mengaktifkan Conda Environment
module load Anaconda3
source activate $CONDA/$CONDA_ENV_NAME
# Perintah menjakankan Python
python $INPUT_FILE
|}
|}
=====Menghentikan Job Komputasi=====
Untuk menghentikan job yang tengah berjalan, klik tombol '''<code>Stop</code>'''.


=== '''Notifikasi Status Jalannya Job Submission via email''' ===
[[Berkas:Stop.png|nirbing|600x600px]]
SLURM ALELEON Supercomputer dapat mengirim notifikasi email kepada user '''untuk mengabarkan apabila job user sudah berjalan atau selesai'''. SLURM ALELEON Supercomputer menggunakan nama email '''Jojo''' untuk mengirim notifikasi email.
|-
 
|'''6A'''
Silahkan tambahan SBATCH berikut pada SLURM Submit Script (dapat ditambahkan setelah SBATCH error) apabila user ingin menerima notifikasi email dari SLURM:
|
#SBATCH --mail-user='''<''alamat-email-user''>'''
=====Melihat Output Komputasi=====
#SBATCH --mail-type=begin
User dapat melihat output file komputasi pada kolom '''<code>Folder Contents</code>'''
#SBATCH --mail-type=end
*Atau dengan membuka '''<code>Edit Files</code>'''
*'''mail-user'''
[[Berkas:Jcfoldercontentsedit.png|al=|nir|jmpl|''Kolom '''<code>Folder Contents</code>'''.'']]
**Alamat email user untuk menerima notifikasi SLURM
|-
*'''mail-type=begin'''
|'''6B'''
**Notifikasi email yang menginfokan job sudah berjalan.
|User dapat '''menjalankan ulang ruang job yang sama''' dengan mengklik kembali tombol '''<code>Submit</code>'''.
*'''mail-type=end'''
|}
**Notifikasi email yang menginfokan job sudah selesai.
==='''Notifikasi Status Jalannya Komputasi via email'''===
**Sekaligus memberikan cuplikan 20 baris terakhir dari file output SBATCH output dan error job user.
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:<syntaxhighlight lang="bash">
=='''Menjalankan Python dengan Sesi Interaktif Jupyter'''==
#SBATCH --mail-user=<alamat-email-user>  
Berikut adalah langkah untuk memulai sesi Jupyter dengan Conda Environment yang dibuat user:
#SBATCH --mail-type=BEGIN,END,FAIL
</syntaxhighlight>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 Anaconda Python dengan Sesi Interaktif Jupyter'''==
Berikut adalah langkah untuk memulai sesi Jupyter dengan Conda Environment yang dibuat user ''(klik expand atau kembangkan)'':
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
|+Memulai sesi Jupyter
! colspan="2" |Langkah Memulai Sesi Interaktif Jupyter
|'''0A'''
[[Berkas:Efirojupyterlab.png|nirbing|400x400px]]
|[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Menggunakan_ALELEON_Supercomputer_via_EFIRO#1_-_Login_Web_EFIRO '''Login ke EFIRO'''].
|-
|-
|'''0B'''
|'''0'''
|Pastikan user sudah [https://wiki.efisonlt.com/wiki/Python#Instalasi_pip_Jupyter '''membuat Conda Environment dengan package Jupyter Notebook dan Lab didalamnya'''].
|
===== Login Web EFIRO=====
*[[Koneksi VPN ALELEON Supercomputer|'''User harus terhubung ke jaringan VPN ALELEON Supercomputer''']].
*Buka alamat web '''<code><nowiki>http://aleleon.ood</nowiki></code>''' lalu masukkan username dan password user.
**Bagi user Linux, buka alamat <code>'''<nowiki>http://10.192.50.11</nowiki>'''</code>
|-
|-
|'''1'''
|'''1'''
|Buka menu '''<code>Interactive Apps</code>''' kemudian user bebas memilih menggunakan Jupyter Notebook atau Lab.
|Pastikan Conda Environment yang akan dipakai sudah terinstal package Jupyter.
 
* Lihat subbab [https://wiki.efisonlt.com/wiki/Anaconda_Python#Mengaktifkan_Conda_Environment_dan_Instalasi_Package_Python '''Mengaktifkan Conda Environment dan Instalasi Package Python'''] di atas.
|-
|'''2'''
|Buka menu '''<code>Interactive Apps</code>'''
* Silahkan pilih Jupyter Notebook atau Lab sesuai referensi pribadi user.
 
[[Berkas:Efirojupyternotebooklab.png|nirbing|238x238px]]
[[Berkas:Efirojupyternotebooklab.png|nirbing|238x238px]]
|-
|-
|'''2'''
|'''3'''
|User mengisi formulir untuk memulai sesi Jupyter Notebook. Terdapat dua pilihan pengisian formulir yaitu menggunakan '''Partisi Torti (CPU)''' atau '''Partisi Tilla (dengan akselerasi GPU)'''.
|
==== Mengisi Formulir Sesi Interaktif Jupyter ====
Isi formulir untuk memulai sesi Jupyter dengan panduan berikut:
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!Panduan Formulir Menggunakan Partisi Torti (CPU)
!Panduan Formulir Menggunakan Torti (Interactive Node CPU)
|-
|-
|
|
*'''Partition'''
*'''Partition''' -> '''torti'''
**Pilih '''torti'''
*'''Number of CPU Cores''' -> Min: '''1''', maks: '''32'''
*'''Number of CPU Cores'''
*'''Number of GPUs''' -> ''kosongkan''
**Alokasi jumlah core CPU yang akan digunakan, isi sesuai keinginan user
*'''Number of hours''' ''(Durasi sesi interaktif)'' -> Min: '''1''', maks: '''72'''
**Minimal: '''1'''
*'''Anaconda Selection''' -> ''Pilih versi terbaru''
**Maksimal: '''32'''
*'''Number of GPUs'''
**''kosongkan''
*'''Number of hours'''
**Durasi sesi Jupyter dalam satuan jam, isi sesuai keinginan user
**Minimal: '''1'''
**Maksimal: '''72'''
*'''Anaconda Selection'''
**''Pilih versi terbaru''
*'''Conda Environment Directory'''  
*'''Conda Environment Directory'''  
**Isi dengan alamat direktori Conda Environment user yang akan digunakan dengan format:
**Alamat direktori Conda Environment user, isi dengan format:
  <code>$CONDA/'''''<nama-conda-environment>'''''</code>
  '''''<code>$CONDA/<nama-conda-environment></code>'''''
*'''Software Modules'''
*'''Software Modules''' -> ''kosongkan''
**''kosongkan''
 
*'''Environment Setup'''
*'''Environment Setup''' -> ''kosongkan''
**''kosongkan''
*'''Email Address'''  
*'''Email Address'''  
**Sistem akan mengirim notifikasi ke email user saat sesi Jupyter Notebook sudah siap diakses.
**Sistem mengirim notifikasi ke email user ketika sesi Jupyter siap diakses.
**Apabila membutuhkan, ''isi dengan email user''
**Apabila butuh, ''isi dengan email user''
|}
|}
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed"
!Panduan Formulir Menggunakan Partisi Tilla (GPU)
!Panduan Formulir Menggunakan Tilla (Interactive Node GPU)
|-
|-
|
|
*'''Partition'''
*'''Partition''' -> '''tilla'''
**Pilih '''tilla'''
*'''Number of CPU Cores''' -> Min: '''1''', maks: '''32'''
*'''Number of CPU Cores'''
*'''Number of GPUs''' -> '''1'''
**Alokasi jumlah core CPU yang akan digunakan, isi sesuai keinginan user
*'''Number of hours''' ''(Durasi sesi interaktif)'' -> Min: '''1''', maks: '''72'''
**Minimal: '''1'''
*'''Anaconda Selection''' -> ''Pilih versi terbaru''
**Maksimal: '''32'''
*'''Conda Environment Directory'''  
*'''Number of GPUs'''
**Alamat direktori Conda Environment user, isi dengan format:
**Isi: '''1'''
*'''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'''
**Isi dengan alamat direktori Conda Environment user yang akan digunakan dengan format:
  '''''<code>$CONDA/<nama-conda-environment></code>'''''
  '''''<code>$CONDA/<nama-conda-environment></code>'''''
*'''Software Modules'''
*'''Software Modules'''
**Pada bagian ini user memasukkan nama modul NVIDIA CUDA. Terdapat dua alternatif:  
**Masukkan nama modul NVIDIA CUDA. Terdapat dua alternatif:  
***Mengisi nama modul CUDA versi terbaru yaitu '''<code>cuda</code>'''
***Menggunakan modul CUDA versi terbaru: '''<code>cuda</code>'''
***memilih modul CUDA versi lainnya apabila dibutuhkan oleh package Python user.
***Memilih modul CUDA lainnya. lihat '''[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Anaconda_Python#Modul_Anaconda_Python_dan_NVIDIA_CUDA_Toolkit Daftar Modul NVIDIA CUDA Toolkit]'''.
***Daftar modul CUDA lihat '''[[Python#Daftar Modul NVIDIA CUDA Toolkit|subbab Daftar Modul NVIDIA CUDA Toolkit]]'''.


*'''Environment Setup'''
*'''Environment Setup''' -> ''kosongkan''
**''kosongkan''
*'''Email Address'''  
*'''Email Address'''  
**Sistem akan mengirim notifikasi ke email user saat sesi Jupyter Notebook sudah siap diakses.
**Sistem mengirim notifikasi ke email user ketika sesi Jupyter siap diakses.
**Apabila membutuhkan, ''isi dengan email user''
**Apabila butuh, ''isi dengan email user''
|}
|}
{| class="wikitable"
!Perhatikan sisa Kredit Core Hour user!
|-
|-
|'''3'''
|Bagi akun perseorangan, sesi Jupyter tidak akan berjalan apabila:
|Apabila formulir sudah terisi, klik tombol '''<code>Launch</code>''' untuk memulai sesi Jupyter. User akan diarahkan ke halaman '''<code>My Interactive Sessions</code>'''. Tunggu hingga sesi Jupyter user siap diakses.[[Berkas:JNqueue.png|nir|jmpl|Status sesi Jupyter mengantri menunggu alokasi hardware]]
*Number of CPU cores * Number of Hour lebih besar dari sisa CPU Core Hour user.
|-
*Number of GPUs * Number of Hour lebih besar dari sisa GPU Hour user.
|'''4A'''
Cek sisa Kredit Core Hour user dengan langkah:  
|Apabila status menunjukkan Running atau kolom berwarna hijau, klik <code>'''Connect to Jupyter'''</code>. Perlu diperhatikan bahwa '''sistem mulai menghitung Kredit Core Hour''' saat status Jupyter menunjukkan '''Running'''.[[Berkas:JNrun.png|nir|jmpl|Sesi Jupyter siap diakses. ]]
 
=== Menghentikan (Stop / Cancel) Sesi Jupyter ===
* Buka '''<code>Clusters</code>''' > '''<code>Aleleon Shell Access</code>''' pada dasboard EFIRO.
User dapat menghentikan sesi Jupyter yang sedang berjalan dengan klik tombol '''<code>Delete</code>'''.
|-
|'''4B'''
|User dapat kembali mengunjungi halaman sesi '''<code>My Interactive Sessions</code>''' melalui menu di dasboard EFIRO.
[[Berkas:Interactivesession.png|nirbing|500x500px]]
|}


== '''Daftar Modul NVIDIA CUDA Toolkit''' ==
* Jalankan perintah:
User membutuhkan modul NVIDIA CUDA Toolkit untuk menjalankan Python dengan akselerasi GPU NVIDIA di ALELEON Supercomputer. Praktek pada umumnya adalah selalu menggunakan CUDA Toolkit versi terbaru atau modul default di ALELEON Supercomputer dengan nama '''<code>cuda</code>'''.


Akan tetapi terkadang ada package Python yang membutuhkan versi CUDA spesifik. Berikut adalah daftar lengkap modul CUDA di ALELEON Supercomputer untuk memenuhi kebutuhan tersebut:
$ '''sausage'''
{| class="wikitable sortable"
[[Berkas:Shellaccess.png|nirbing|200x200px]]
|+Daftar Modul NVIDIA CUDA di ALELEON Supercomputer
|}
!Nama dan Versi
!Nama Modul
|-
|-
|CUDA 11.2 dengan cuDNN 8.1.1
|'''4'''
| cuda/11.2-cuDNN8.1.1
|
==== Memulai Sesi Interaktif Jupyter ====
Apabila formulir sudah terisi, klik tombol '''<code>Launch</code>''' untuk memulai sesi Jupyter.
*User akan diarahkan ke halaman '''<code>My Interactive Sessions</code>'''.
*Tunggu hingga sesi Jupyter siap diakses.
[[Berkas:Jupyternotebookqueue.png|nir|jmpl|''Status sesi Jupyter mengantri menunggu alokasi hardware'']]
|-
|-
|CUDA 11.6 dengan cuDNN 8.3.3
|'''5'''
|cuda/11.6-cuDNN8.3.3
|Apabila status menunjukkan '''Running''' atau kolom berwarna hijau, klik <code>'''Connect to Jupyter'''</code>.
 
* ''Sistem mulai menghitung Core Hour saat status sesi Jupyter menunjukkan running.''
[[Berkas:Newjupyter120124.png|nir|jmpl|''Sesi Jupyter siap diakses.'']]
|-
|-
|CUDA 11.8 dengan cuDNN 8.6.0
|'''6'''
|cuda/11.8-cuDNN8.6.0
|Pilih Notebook Python 3 untuk memulai sesi notebook Python 3 baik di Jupyter Notebook dan Lab.[[Berkas:Jupyternotebookkernelupdated.png|al=|nir|jmpl|200x200px|''Gunakan Notebook Python 3 untuk menjalankan kernel Conda Environment user di Jupyter Notebook'']][[Berkas:Rjupyterlab.png|nir|jmpl|225x225px|''Gunakan Notebook Python 3 untuk menjalankan kernel Conda Environment user di Jupyter Lab'']]
|-
|-
|CUDA 12.0 dengan cuDNN 8.7.0
|'''7A'''
|cuda/12.0-cuDNN8.7.0
|
==== Mengakses Kembali Sesi Interaktif Jupyter yang Berjalan ====
User dapat mengunjungi sesi Jupyter yang sedang berjalan di '''<code>My Interactive Sessions</code>'''
 
[[Berkas:Interactivesession.png|nirbing|500x500px]]
|-
|-
| rowspan="2" |CUDA 12.1 dengan cuDNN 8.8.1 '''''[DEFAULT]'''''
|'''7B'''
|cuda/12.1-cuDNN8.8.1
|
|-
==== Menghentikan Sesi Interaktif Jupyter ====
|cuda
User dapat menghentikan sesi Jupyter yang sedang berjalan dengan klik tombol '''<code>Delete</code>'''[[Berkas:Newjupyter120124.png|nir|jmpl|''Klik tombol '''<code>Cancel</code>''' untuk menghentikan sesi Jupyter yang sedang berjalan'']]
|}Apabila user membutuhkan CUDA versi spesifik yang belum ada pada daftar diatas, hubungi tim admin melalui '''support@efisonlt.com''' untuk permintaan instalasi. Layanan ini bebas biaya dan akan dilakukan pada hari dan jam kerja EFISON.
|}
== '''Pelaporan Kendala dan Support'''==
Apabila menjumpai masalah teknis dalam menjalankan komputasi, silahkan lapor dengan klik gambar berikut ini.
 
[[Berkas:Wiki-pelaporankendala.jpg|1000x1000px|link=https://efisonlt.com/aleleonbugreport]]
 
---
 
Bila terdapat pertanyaan lainnya, silahkan hubungi admin EFISON melalui email:
'''support@efisonlt.com'''

Revisi terkini sejak 15 Januari 2024 10.17

Anaconda adalah suite katalog packages Python dan R untuk komputasi data science dan machine learning.

Modul Anaconda Python dan NVIDIA CUDA Toolkit

Berikut adalah detail versi Anaconda yang tersedia secara global di ALELEON Supercomputer dimana menggunakan Python 3 sebagai standar. Sementara itu User membutuhkan modul NVIDIA CUDA Toolkit untuk menjalankan Python dengan akselerasi GPU NVIDIA. Detail versi NVIDIA CUDA disertakan dalam tabel berikut. (klik expand atau kembangkan)

Modul Anaconda dan NVIDIA CUDA Toolkit
Modul Anaconda
Versi Nama modul Versi Python

default

Dukungan hardware
CPU GPU OMP

Threading

MPI

multi-node

Anaconda 3 2020.11 Anaconda3/2020.11 3.8.5 V V V1 V2
Anaconda 3 2021.05 Anaconda3/2021.05 3.8.8
Anaconda 3 2022.05 Anaconda3/2022.05 3.9.12
Anaconda 3 2023.07-2 Anaconda3/2023.07-2

atau Anaconda3

3.11.4
Modul NVIDIA CUDA Toolkit
CUDA 11.2 dengan cuDNN 8.1.1 cuda/11.2-cuDNN8.1.1
CUDA 11.6 dengan cuDNN 8.3.3 cuda/11.6-cuDNN8.3.3
CUDA 11.8 dengan cuDNN 8.6.0 cuda/11.8-cuDNN8.6.0
CUDA 12.0 dengan cuDNN 8.7.0 cuda/12.0-cuDNN8.7.0
CUDA 12.1 dengan cuDNN 8.8.1 cuda/12.1-cuDNN8.8.1
CUDA 12.3 dengan cuDNN 8.9.6 cuda/12.3-cuDNN8.9.6

atau cuda

Keterangan:

  1. Melalui package Python yang mendukung OpenMP seperti Cython, Numba, Pythran, PyPy, dll.
  2. Melalui MPI for Python (MPI4PY)

Membuat Conda Environment dan Instalasi Package Python

Sebelum menjalankan komputasi, ALELEON Supercomputer mensyaratkan user membuat Conda Environment yaitu 'ruang isolasi' untuk instalasi package Python masing-masing user.

Langkah Membuat Conda Environment di ALELEON Supercomputer

*tidak menkonsumsi Kredit Core Hour

0 Instalasi package dilakukan melalui terminal.
  • Bagi user yang login ke web EFIRO, buka menu Clusters > Aleleon Shell Access.

Shellaccess.png

1 Aktifkan modul Anaconda, disarankan menggunakan Anaconda terbaru: 
$ module load Anaconda3

Apabila ingin menggunakan versi Anaconda lainnya, lihat subbab Modul Anaconda.

2

Membuat Conda Environment

Buat Conda Environment secara default di direktori HOME dengan format perintah: 

$ conda create --name <nama-conda-environment> pip

Contoh:
$ conda create --name kerjaanskripsi pip
3A

Mengaktifkan Conda Environment dan Instalasi Package Python

Aktifkan Conda Environment dengan format berikut: 

 $ source activate $CONDA/<nama-conda-environment

Contoh:
$ source activate $CONDA/kerjaanskripsi

Conda Environment aktif ditandai dengan tulisan nama env pada bash terminal seperti ini: 

(kerjaanskripsi) [wololo@login ~]$

Lakukan instalasi package Python (contoh Tensorflow, PyTorch) yang dibutuhkan dengan pip 

(kerjaanskripsi) $ pip install <nama-package-Python>
3B

Instalasi Package Jupyter

Instal package jupyter bagi user yang ingin menggunakan sesi interaktif Jupyter 

(kerjaanskripsi) $ pip install jupyter
(kerjaanskripsi) $ pip install jupyterlab

Menonaktifkan Conda Environment

User dapat menonaktifkan Conda Environment yang sedang aktif dengan perintah: 

$ conda deactivate

Mengaktifkan Kembali Conda Environment User

User dapat kembali mengaktifkan Conda Environment yang dibuat dengan langkah 1 dan 3 diatas: 

$ module load Anaconda3
$ source activate $CONDA/<nama-conda-environment>

User dapat melihat daftar nama Conda Environment yang sebelumnya dibuat dengan perintah 

$ conda-env list

Menghapus Conda Environment

User dapat menghapus Conda Environment dengan format perintah: 

$ conda remove -n <nama-conda-environment> --all

Alternatif Menjalankan Anaconda Python di ALELEON Supercomputer

ALELEON Supercomputer menawarkan user untuk menjalankan Anaconda Python dengan pilihan skema:

Efirojobcomposer3.png
---

Menjalankan Anaconda Python melalui Job Submission

  • Menjalankan file Python siap jalan melalui scheduler SLURM.
  • Untuk menjalankan file ipynb harus dikonversi ke file Python.
  • Berjalan di Compute Node:
    • Versi CPU dengan alokasi hingga CPU 128 core dan RAM 500GB.
      • Python versi MPI (MPI4PY) dapat berjalan paralel hingga CPU 384 core.
    • Versi GPU dengan alokasi hingga CPU 32 core, RAM 120GB, dan 2 GPU.
Efirojupyterlab.png

Menjalankan Anaconda Python dengan sesi interaktif Jupyter

  • Menjalankan Anaconda Python melalui sesi interaktif via Jupyter Notebook / Lab.
  • Berjalan di Interactive Node:
    • Torti dengan spesifikasi CPU 32 core dan RAM 64GB.
    • Tilla dengan spesifikasi CPU 32 core, RAM 64GB, dan 1 GPU.

Menjalankan Anaconda Python Melalui Job Submission

User dapat menjalankan komputasi dengan pilihan cara melalui tampilan terminal atau website EFIRO (klik expand atau kembangkan).

Opsi Menggunakan terminal (SLURM sbatch)

Langkah Menjalankan Anaconda Python di Terminal

Sbatch Terminal.png

0
Login SSH

Tatacara login SSH lihat laman Login SSH ALELEON Supercomputer.

1
Menyiapkan File Komputasi

Siapkan file yang dibutuhkan untuk komputasi user, rekomendasi dalam satu folder per job:

  • File input dan data komputasi.
    • User dapat upload / download file ke ALELEON dengan software FTP.
  • Membuat SLURM Submit Script yaitu 'formulir' untuk menjalankan job komputasi.
    • Nama script bebas dengan format file .sh (bash), contoh my_job_submission.sh
2
Template SLURM Submit Script Anaconda Python

Ikuti panduan template berikut dan petunjuk NOTES di dalamnya.

Template SLURM Submit Script untuk Anaconda Python versi CPU 
#!/bin/bash

# -----------------------------------------------------
# Template SLURM Submit Script
# Anaconda Python (CPU)
# 
# NOTES: 
# 1. Isi bagian yang ditandai 4 garing (////).
# 2. Template ini bersifat referensi.
#    User dapat mengubah bagian yang perlu diubah.
# 3. Pastikan user sudah membuat 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
#SBATCH --time=////

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

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

# Nama Conda Environment yang digunakan
CONDA_NAME=////

# Nama program Python yang dijalankan
INPUT_FILE=////.py

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

# Mengaktifkan Conda Environment 
module load Anaconda3
source activate ${CONDA}/${CONDA_NAME}

# Menjalankan file Python
python3 ${INPUT_FILE}
Template SLURM Submit Script untuk Anaconda Python versi GPU 
#!/bin/bash

# -----------------------------------------------------
# Template SLURM Submit Script
# Anaconda Python (GPU)
# 
# NOTES: 
# 1. Isi bagian yang ditandai 4 garing (////).
# 2. Template ini bersifat referensi.
#    User dapat mengubah bagian yang perlu diubah.
# 3. Pastikan user sudah membuat Conda Environment.
# -----------------------------------------------------

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

# Menggunakan partisi compute node 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
#SBATCH --time=////

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

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

# Nama Conda Environment yang digunakan
CONDA_NAME=////

# Nama program Python yang dijalankan
INPUT_FILE=////.py

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

# Memuat modul NVIDIA CUDA default 
module load cuda

# Mengaktifkan Conda Environment 
module load Anaconda3
source activate ${CONDA}/${CONDA_NAME}

# Menjalankan file Python
python3 ${INPUT_FILE}
Panduan Nilai Maksimal SBATCH untuk Anaconda Python
Panduan Nilai Maksimal SBATCH ntasks, mem, gpus, time
Skenario Komputasi ntasks

(CPU)

mem

(RAM)

gpus

(GPU)

time

(time limit)

Fair policy usage untuk akumulasi semua job1 128 128GB 2 3-00:00:00

atau

72:00:00

Python versi CPU 128 240GB 0
Python versi CPU di high-mem node
  • Tambahkan #SBATCH --nodelist=epyc001
 128 500GB 0
Python versi GPU 32 120GB 2
Python versi MPI (MPI4PY)2 384 240GB2 0
Keterangan:
  1. Limitasi untuk menjaga kualitas layanan ALELEON Supercomputer.
  2. MPI4PY mendukung komputasi paralel MPI. Ketika jumlah ntasks lebih dari 128:
    • SLURM otomatis menjalankan job pada multi-node.
    • Parameter mem adalah alokasi memori RAM per-node.
    • Info detail buka laman MPI ALELEON Supercomputer.
Keterangan tambahan
  • Untuk akun perseorangan dengan Kredit Core Hour:
    • SLURM akan menahan job apabila:
      • ntasks * time (jam) lebih besar dari sisa CPU Core Hour user.
      • gpus * time (jam) lebih besar dari sisa GPU Hour user.
    • Cek sisa Kredit Core Hour melalui perintah:
$ sausage
3
Menjalankan Job Komputasi

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)
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
4B
Menghentikan Job Komputasi

Apabila user ingin membatalkan job, 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 Web EFIRO (EFIRO Job Composer)

Langkah Menjalankan Anaconda Python di Web EFIRO

Efirojobcomposer3.png

0
Login Web EFIRO
1
Membuka Job Composer dan Memilih Template Job
  • Buka menu Jobs > Jobs Composer pada dashboard EFIRO.
  • Pilih New Job > From Template
Menu Jobs > Jobs Composer
Menu New Jobs > From Template
2 Jcselecttemplate3.png
  • PIlih template Anaconda Python yang diinginkan.
  • Isi atau ganti kolom Job Name sesuai keinginan user.
  • Apabila sudah selesai, klik Create New Job.
Template Anaconda Python yang tersedia
Nama Template Penjelasan
Anaconda Python (CPU) Menjalankan Anaconda Python versi CPU
Anaconda Python (GPU) Menjalankan Anaconda Python versi GPU
3
Menyiapkan File Komputasi

Jcjoboption3.png

Gunakan menu Edit Files untuk upload file komputasi yang dibutuhkan.

  • Laman Edit Files juga dapat melakukan download / edit / rename / delete file.
  • Fitur upload pada Edit Files mempunyai limit kapasitas 2GB per file.
4
Melengkapi Submit Script

Submit Script adalah "formulir" untuk menjalankan job komputasi user.

  • Lengkapi Submit Script melalui menu Open Editor.
  • Ikuti petunjuk NOTES di dalamnya.
  • Jangan lupa klik Save setiap sekali mengubah script.

Panduan Nilai Maksimal SBATCH untuk Anaconda Python
Panduan Nilai Maksimal SBATCH ntasks, mem, gpus, time
Skenario Komputasi ntasks

(CPU)

mem

(RAM)

gpus

(GPU)

time

(time limit)

Fair policy usage untuk akumulasi semua job1 128 128GB 2 3-00:00:00

atau

72:00:00

Python versi CPU 128 240GB 0
Python versi CPU di high-mem node
  • Tambahkan #SBATCH --nodelist=epyc001
 128 500GB 0
Python versi GPU 32 120GB 2
Python versi MPI (MPI4PY)2 384 240GB2 0
Keterangan:
  1. Limitasi untuk menjaga kualitas layanan ALELEON Supercomputer.
  2. MPI4PY mendukung komputasi paralel MPI. Ketika jumlah ntasks lebih dari 128:
    • SLURM otomatis menjalankan job pada multi-node.
    • Parameter mem adalah alokasi memori RAM per-node.
    • Info detail buka laman MPI ALELEON Supercomputer.
  • Untuk akun perseorangan dengan Kredit Core Hour:
    • SLURM akan menahan job apabila:
      • ntasks * time (jam) lebih besar dari sisa CPU Core Hour user.
      • gpus * time (jam) lebih besar dari sisa GPU Hour user.
    • Cek sisa Kredit Core Hour melalui menu Open Terminal dan jalankan perintah:
$ sausage

Jcjoboption4.png

5

Menjalankan Job Komputasi

Jalankan job dengan klik tombol Submit.

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.
Langkah melihat status job ketika queue
Buka Jobs > Active Jobs pada dashboard EFIRO.
  • Lakukan langkah sesuai gambar dibawah ini
Halaman Active Jobs. Ubah opsi Your jobs untuk melihat status job user saja. Klik simbol > untuk melihat status job pending pada kolom Reason. Arti reason lihat laman Daftar Reason NODELIST ALELEON Supercomputer.
Completed Job selesai berjalan.
Failed Job berhenti di tengah jalan, bisa karena di Stop atau Delete oleh user.
Menghentikan Job Komputasi

Untuk menghentikan job yang tengah berjalan, klik tombol Stop.

Stop.png

6A
Melihat Output Komputasi

User dapat melihat output file komputasi pada kolom Folder Contents

  • Atau dengan membuka Edit Files
Kolom Folder Contents.
6B 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 Anaconda Python dengan Sesi Interaktif Jupyter

Berikut adalah langkah untuk memulai sesi Jupyter dengan Conda Environment yang dibuat user (klik expand atau kembangkan):

Langkah Memulai Sesi Interaktif Jupyter

Efirojupyterlab.png

0
Login Web EFIRO
1 Pastikan Conda Environment yang akan dipakai sudah terinstal package Jupyter.
2 Buka menu Interactive Apps
  • Silahkan pilih Jupyter Notebook atau Lab sesuai referensi pribadi user.

Efirojupyternotebooklab.png

3

Mengisi Formulir Sesi Interaktif Jupyter

Isi formulir untuk memulai sesi Jupyter dengan panduan berikut:

Panduan Formulir Menggunakan Torti (Interactive Node CPU)
  • Partition -> torti
  • Number of CPU Cores -> Min: 1, maks: 32
  • Number of GPUs -> kosongkan
  • Number of hours (Durasi sesi interaktif) -> Min: 1, maks: 72
  • Anaconda Selection -> Pilih versi terbaru
  • Conda Environment Directory
    • Alamat direktori Conda Environment user, isi dengan format:
$CONDA/<nama-conda-environment>
  • Software Modules -> kosongkan
  • Environment Setup -> kosongkan
  • Email Address
    • Sistem mengirim notifikasi ke email user ketika sesi Jupyter siap diakses.
    • Apabila butuh, isi dengan email user
Panduan Formulir Menggunakan Tilla (Interactive Node GPU)
  • Partition -> tilla
  • Number of CPU Cores -> Min: 1, maks: 32
  • Number of GPUs -> 1
  • Number of hours (Durasi sesi interaktif) -> Min: 1, maks: 72
  • Anaconda Selection -> Pilih versi terbaru
  • Conda Environment Directory
    • Alamat direktori Conda Environment user, isi dengan format:
$CONDA/<nama-conda-environment>
  • Software Modules
    • Masukkan nama modul NVIDIA CUDA. Terdapat dua alternatif:
  • Environment Setup -> kosongkan
  • Email Address
    • Sistem mengirim notifikasi ke email user ketika sesi Jupyter siap diakses.
    • Apabila butuh, isi dengan email user
Perhatikan sisa Kredit Core Hour user!
Bagi akun perseorangan, sesi Jupyter tidak akan berjalan apabila:
  • Number of CPU cores * Number of Hour lebih besar dari sisa CPU Core Hour user.
  • Number of GPUs * Number of Hour lebih besar dari sisa GPU Hour user.

Cek sisa Kredit Core Hour user dengan langkah:

  • Buka Clusters > Aleleon Shell Access pada dasboard EFIRO.
  • Jalankan perintah:
$ sausage

Shellaccess.png

4

Memulai Sesi Interaktif Jupyter

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
5 Apabila status menunjukkan Running atau kolom berwarna hijau, klik Connect to Jupyter.
  • Sistem mulai menghitung Core Hour saat status sesi Jupyter menunjukkan running.
Sesi Jupyter siap diakses.
6 Pilih Notebook Python 3 untuk memulai sesi notebook Python 3 baik di Jupyter Notebook dan Lab.
Gunakan Notebook Python 3 untuk menjalankan kernel Conda Environment user di Jupyter Notebook
Gunakan Notebook Python 3 untuk menjalankan kernel Conda Environment user di Jupyter Lab
7A

Mengakses Kembali Sesi Interaktif Jupyter yang Berjalan

User dapat mengunjungi sesi Jupyter yang sedang berjalan di My Interactive Sessions

Interactivesession.png

7B

Menghentikan Sesi Interaktif Jupyter

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

Pelaporan Kendala dan Support

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

Wiki-pelaporankendala.jpg

---

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

support@efisonlt.com
Diperoleh dari "https://wiki.efisonlt.com/index.php?title=Anaconda_Python&oldid=1369"