Anaconda Python: Perbedaan antara revisi
WilsonLisan (bicara | kontrib) (→Membuat Conda Environment dan Instalasi Package Python: mengubah judul mengakses -> mengaktifkan) |
WilsonLisan (bicara | kontrib) (menyelesaikan overhaul) |
||
Baris 2: | Baris 2: | ||
[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 Python''' == | == '''Modul Anaconda Python''' == | ||
Baris 47: | Baris 42: | ||
# Melalui [https://mpi4py.readthedocs.io/en/stable/ '''MPI for Python (MPI4PY)'''] | # Melalui [https://mpi4py.readthedocs.io/en/stable/ '''MPI for Python (MPI4PY)'''] | ||
== '''Modul NVIDIA CUDA Toolkit''' == | |||
User membutuhkan modul NVIDIA CUDA Toolkit untuk menjalankan Python dengan akselerasi GPU NVIDIA di ALELEON Supercomputer. Berikut adalah detail versi NVIDIA CUDA Toolkit yang tersedia secara global di ALELEON Supercomputer. | |||
{| class="wikitable sortable" | |||
|+Modul NVIDIA CUDA Toolkit | |||
!Nama dan Versi | |||
!Nama Modul | |||
|- | |||
|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 | |||
|- | |||
| rowspan="2" |CUDA 12.1 dengan cuDNN 8.8.1 '''''[DEFAULT]''''' | |||
|cuda/12.1-cuDNN8.8.1 | |||
|- | |||
|cuda | |||
|}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. | |||
=='''Alternatif Menjalankan Anaconda Python di ALELEON Supercomputer'''== | =='''Alternatif Menjalankan Anaconda Python di ALELEON Supercomputer'''== | ||
ALELEON Supercomputer menawarkan user untuk menjalankan Anaconda Python dengan pilihan skema: | ALELEON Supercomputer menawarkan user untuk menjalankan Anaconda Python dengan pilihan skema: | ||
Baris 59: | Baris 78: | ||
*Berjalan di [https://wiki.efisonlt.com/wiki/Spesifikasi_ALELEON_Supercomputer#Spesifikasi_Compute_Node '''Compute Node''']: | *Berjalan di [https://wiki.efisonlt.com/wiki/Spesifikasi_ALELEON_Supercomputer#Spesifikasi_Compute_Node '''Compute Node''']: | ||
**CPU epyc dengan spesifikasi hingga CPU 128 core dan RAM 500GB | **CPU epyc dengan spesifikasi hingga CPU 128 core dan RAM 500GB | ||
***Python versi MPI ( | ***Python versi MPI (MPI4PY) dapat berjalan paralel hingga CPU 384 core. | ||
**GPU ampere dengan spesifikasi CPU 32 core, RAM 120GB, dan 2 GPU. | **GPU ampere dengan spesifikasi CPU 32 core, RAM 120GB, dan 2 GPU. | ||
|- | |- | ||
Baris 66: | Baris 85: | ||
|- | |- | ||
| | | | ||
*Menjalankan | *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''']: | *Berjalan di [https://wiki.efisonlt.com/wiki/Spesifikasi_ALELEON_Supercomputer#Spesifikasi_Interactive_Node '''Interactive Node''']: | ||
**Torti dengan spesifikasi CPU 32 core dan RAM 64GB. | **Torti dengan spesifikasi CPU 32 core dan RAM 64GB. | ||
Baris 143: | Baris 162: | ||
|} | |} | ||
== '''Menjalankan Python Melalui Job Submission''' == | == '''Menjalankan Anaconda Python Melalui Job Submission''' == | ||
User dapat menjalankan Python melalui job submission dengan pilihan cara menjalankan komputasi: | User dapat menjalankan Anaconda Python 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 '''<code>Clusters</code> > <code>Aleleon Shell Access</code>''' | |||
--- | |||
===Opsi menggunakan terminal - SLURM sbatch=== | |||
[[Berkas:Sbatch Terminal.png|nirbing|500x500px]] | |||
Menjalankan komputasi pada terminal melalui job submission SLURM sbatch ''(klik expand atau kembangkan)''. | |||
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed" | |||
! colspan="2" |Langkah Menjalankan Anaconda Python via SLURM sbatch | |||
|- | |||
| rowspan="2" |'''0''' | |||
|Sebelum login, [[Koneksi VPN ALELEON Supercomputer|'''user harus terhubung ke jaringan VPN ALELEON Supercomputer''']]. | |||
|- | |||
|Login dengan SSH: | |||
* User OS Windows dan MacOS -> <code>'''$ ssh <''username''>@aleleon.hpc'''</code> | |||
*User OS Linux -> <code>'''$ ssh <''username''>@10.192.50.10'''</code> | |||
|- | |||
|'''1''' | |||
|Siapkan Conda Environment dan package Python yang akan digunakan untuk komputasi Python user | |||
* Lihat subbab '''[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Anaconda_Python#Membuat_Conda_Environment_dan_Instalasi_Package_Python Membuat Conda Environment dan Instalasi Package Python]''' | |||
|- | |||
|'''2''' | |||
|Siapkan file yang dibutuhkan untuk menjalankan komputasi user.*[[Upload File dengan Aplikasi FTP|'''User dapat melakukan upload / download file dengan bantuan aplikasi FTP''']] | |||
|- | |||
| rowspan="2" |'''3''' | |||
|Buat '''SLURM Submit Script''' yaitu 'formulir' untuk menjalankan job komputasi dengan panduan berikut: | |||
*Nama script dibebaskan dengan format file .sh (bash), contoh ''<code>my_job_submission.sh</code>'' | |||
*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)''. | |||
{| 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 | |||
# | Software : Anaconda Python versi CPU | |||
# | 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 Anaconda Python di ALELEON lihat: | |||
# | https://wiki.efisonlt.com/wiki/Anaconda_Python | |||
# ------------------------------------------------------------- | |||
# -------------------------------------------------- | |||
# 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 | ||
Menjalankan komputasi dengan | #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 | |||
</syntaxhighlight> | |||
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed" | |||
!Template SLURM Submit Script untuk Anaconda Python versi GPU | |||
|- | |||
|<syntaxhighlight lang="bash" line="1"> | |||
#!/bin/bash | |||
# ------------------------------------------------------------- | |||
# | Template SLURM Submit Script | |||
# | Software : Anaconda Python versi GPU | |||
# | 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 Anaconda Python di ALELEON lihat: | |||
# | https://wiki.efisonlt.com/wiki/Anaconda_Python | |||
# ------------------------------------------------------------- | |||
# -------------------------------------------------- | |||
# Alokasi komputasi, modul software, dan file input | |||
# -------------------------------------------------- | |||
# Menjalankan komputasi di 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 | |||
#SBATCH --output=result-%j.txt | |||
# Definisi file untuk menampung output error log | |||
#SBATCH --error=error-%j.txt | |||
# Memuat modul NVIDIA CUDA Toolkit | |||
# Daftar modul CUDA lihat subbab "Modul NVIDIA CUDA Toolkit" pada | |||
# https://wiki.efisonlt.com/wiki/Anaconda_Python | |||
module load cuda//// | |||
# 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 | |||
</syntaxhighlight> | |||
|} | |||
|} | |||
|- | |||
| | |||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
|+Template Job | ! colspan="6" |Panduan nilai maksimal SBATCH''<sup>1</sup>'' untuk Anaconda Python | ||
|- | |||
! rowspan="2" |Skenario Menjalankan | |||
Anaconda Python | |||
! rowspan="2" |Berjalan di | |||
Compute Node | |||
! colspan="4" | Nilai maksimal SBATCH | |||
|- | |||
!ntasks | |||
(CPU) | |||
!mem | |||
(RAM) | |||
! gpus | |||
(GPU) | |||
!time | |||
(time limit) | |||
|- | |||
| colspan="2" | ''Fair policy usage untuk total akumulasi job<sup>2</sup>'' | |||
|''128'' | |||
|''128GB'' | |||
|''2'' | |||
| rowspan="5" | 3-00:00:00 | |||
atau 72:00:00 | |||
|- | |||
|Python versi CPU | |||
|epyc (CPU) | |||
|128 | |||
| 240GB | |||
| 0 | |||
|- | |||
|Python versi GPU | |||
|ampere (GPU) | |||
|32 | |||
|120GB | |||
|2 | |||
|- | |||
|Python versi MPI (MPI4PY)''<sup>3</sup>'' | |||
|epyc (CPU) | |||
|384 | |||
|240GB | |||
| 0 | |||
|- | |||
|Python CPU dan MPI4PY di high-mem node''<sup>4</sup>'' | |||
|epyc (CPU) | |||
|128 | |||
| 500GB | |||
|0 | |||
|}'''''Keterangan:''''' | |||
#Info SBATCH lebih detail lihat laman [[Submit Script ALELEON Supercomputer|'''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|'''Limitasi Fair Usage ALELEON Supercomputer''']] | |||
#Python versi MPI (MPI4PY) 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|'''MPI ALELEON Supercomputer''']]. | |||
# User dapat mengalokasikan RAM hingga 500GB di high-mem node epyc.#*Tambahkan parameter <code>'''#SBATCH --nodelist=epyc001'''</code> | |||
|- | |||
|'''4''' | |||
|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 | |||
|- | |||
|'''5A''' | |||
|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" | |||
|+Daftar STATE squeue SLURM | |||
!STATE | |||
!Kepanjangan | |||
!Penjelasan | |||
|- | |||
|R | |||
|RUN | |||
|Job berjalan | |||
|- | |||
|PD | |||
|PENDING | |||
|Job tertahan, lihat keterangan NODELIST(REASON)''<sup>1</sup>'' | |||
|- | |||
|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|'''Daftar Reason NODELIST ALELEON Supercomputer''']]. | |||
|- | |||
|'''5B''' | |||
|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=== | |||
[[Berkas:Efirojobcomposer3.png|nirbing|500x500px]] | |||
Menjalankan komputasi dengan tampilan grafis pada formulir job submission EFIRO Job Composer ''(klik expand atau kembangkan)''. | |||
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed" | |||
! colspan="2" |Langkah Menjalankan Anaconda Python via EFIRO Job Composer | |||
|- | |||
| rowspan="2" |'''0''' | |||
|Sebelum login, [[Koneksi VPN ALELEON Supercomputer|'''user harus terhubung ke jaringan VPN ALELEON Supercomputer''']]. | |||
|- | |||
|Buka alamat web '''<code>[http://aleleon.ood/ http://aleleon.ood]</code>''' kemudian masukkan username dan password user. | |||
*Bagi user Linux, buka alamat <code>'''<nowiki>http://10.192.50.11</nowiki>'''</code> | |||
|- | |||
|'''1''' | |||
|Siapkan Conda Environment dan package Python yang akan digunakan untuk komputasi Python user | |||
* Lihat subbab '''[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Anaconda_Python#Membuat_Conda_Environment_dan_Instalasi_Package_Python Membuat Conda Environment dan Instalasi Package Python]''' | |||
|- | |||
| '''2''' | |||
| Buka menu dashboard EFIRO '''<code>Jobs</code> > <code>Jobs Composer</code>''' | |||
[[Berkas:Efirojobcomposermenu.png|nirbing|300x300px|al=]] | |||
|- | |||
|'''3''' | |||
|Pilih '''<code>New Jobs</code> > <code>From Template</code>''' | |||
[[Berkas:Jcnewjobmarked.png|al=|nirbing|180x180px]] | |||
|- | |||
|'''4''' | |||
|[[Berkas:Jcselecttemplate3.png|al=|nir|jmpl|''Pilih template Anaconda Python 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 Anaconda Python yang tersedia | |||
|- | |||
!Nama Template | !Nama Template | ||
!Penjelasan | !Penjelasan | ||
|- | |- | ||
|Python | |Anaconda Python (CPU) | ||
|Menjalankan Python | |Menjalankan Python versi CPU | ||
|- | |- | ||
|Python | |Anaconda Python (GPU) | ||
|Menjalankan Python | |Menjalankan Python versi GPU | ||
|} | |} | ||
|- | |||
|'''5''' | |||
|[[Berkas:Jcjoboption3.png|nirbing|600x600px]] | |||
Gunakan menu '''<code>Edit Files</code>''' 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 [[Upload File dengan Aplikasi FTP|'''aplikasi FTP''']] apabila user hendak mengupload file tunggal diatas 2GB.'' | |||
Gunakan menu '''<code>Open Terminal</code>''' untuk konfigurasi Conda Environment apabila dibutuhkan | |||
*Lihat subbab '''[https://wiki.efisonlt.com/wiki/Anaconda_Python#Membuat_Conda_Environment_dan_Instalasi_Package_Python Membuat Conda Environment dan Instalasi Package Python]''' | |||
|- | |||
| rowspan="2" |'''6''' | |||
|[[Berkas:Jceditor3.png|al=|nirbing|300x300px]] | |||
Melalui '''<code>Open Editor</code>''', lengkapi Submit Script dengan mengganti bagian yang di tandai 4 garis miring (////). | |||
*Submit Script adalah 'formulir' untuk menjalankan job komputasi user. | |||
*''Jangan lupa klik <code>'''Save'''</code> setiap sekali mengubah script.'' | |||
*Template ini bersifat referensi, user dapat mengubah bagian yang sekiranya perlu diubah. | |||
|- | |- | ||
| | | | ||
{| class="wikitable" | |||
! colspan="6" |Panduan nilai maksimal SBATCH''<sup>1</sup>'' untuk Anaconda Python | |||
|- | |||
! rowspan="2" |Skenario Menjalankan | |||
Anaconda Python | |||
! rowspan="2" |Berjalan di | |||
Compute Node | |||
! colspan="4" | Nilai maksimal SBATCH | |||
|- | |||
!ntasks | |||
(CPU) | |||
!mem | |||
(RAM) | |||
! gpus | |||
(GPU) | |||
!time | |||
(time limit) | |||
|- | |||
| colspan="2" | ''Fair policy usage untuk total akumulasi job<sup>2</sup>'' | |||
|''128'' | |||
|''128GB'' | |||
|''2'' | |||
| rowspan="5" | 3-00:00:00 | |||
atau 72:00:00 | |||
|- | |||
|Python versi CPU | |||
|epyc (CPU) | |||
|128 | |||
| 240GB | |||
| 0 | |||
|- | |||
|Python versi GPU | |||
|ampere (GPU) | |||
|32 | |||
|120GB | |||
|2 | |||
|- | |||
|Python versi MPI (MPI4PY)''<sup>3</sup>'' | |||
|epyc (CPU) | |||
|384 | |||
|240GB | |||
| 0 | |||
|- | |||
|Python CPU dan MPI4PY di high-mem node''<sup>4</sup>'' | |||
|epyc (CPU) | |||
|128 | |||
| 500GB | |||
|0 | |||
|} | |||
'''''Keterangan:''''' | |||
#Info SBATCH lebih detail lihat laman [[Submit Script ALELEON Supercomputer|'''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|'''Limitasi Fair Usage ALELEON Supercomputer''']] | |||
#Python versi MPI (MPI4PY) 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|'''MPI ALELEON Supercomputer''']]. | |||
# User dapat mengalokasikan RAM hingga 500GB di high-mem node epyc.#*Tambahkan parameter <code>'''#SBATCH --nodelist=epyc001'''</code> | |||
|- | |||
|'''7A''' | |||
|Jalankan job dengan klik tombol '''<code>Submit</code>'''. | |||
[[Berkas:Jcsubmit2.png|al=|nirbing|600x600px]] | |||
Berikut penjelasan kolom '''<code>Status</code>,''' pantau dengan refresh halaman job''':''' | |||
{| class="wikitable" | |||
!Status | |||
!Arti | |||
|- | |||
|Not Submitted | |||
|Job belum pernah dijalankan. | |||
|- | |||
|Running | |||
|Job berjalan. | |||
|- | |||
|Queue | |||
|Job mengantri dan belum berjalan. Untuk melihat detail status antrian: | |||
*Buka <code>'''Jobs > Active Jobs'''</code> pada dashboard EFIRO. | |||
*Ubah opsi ke <code>'''Your Jobs'''</code> sesuai gambar dibawah ini. | |||
*Klik simbol '''>''' untuk melihat detail job submission. | |||
*Lihat isi kolom '''Reason'''.**Arti Reason lihat laman '''[[Daftar Reason NODELIST ALELEON Supercomputer]].''' | |||
[[Berkas:Efiroqueueedit.png|al=|jmpl|''Halaman Active Jobs. Ubah opsi '''<code>Your jobs</code>''' untuk melihat status job user saja. Klik simbol '''>''' untuk melihat detail job submission.''|kiri]] | |||
|- | |||
|Completed | |||
|Job selesai berjalan. | |||
|- | |||
|Failed | |||
|Job berhenti di tengah jalan, bisa karena di Stop atau Delete oleh user. | |||
|} | |} | ||
|- | |||
|'''7B''' | |||
|Apabila ingin menghentikan job yang tengah berjalan, klik tombol '''<code>Stop</code>'''. | |||
[[Berkas:Stop.png|nirbing|600x600px]] | |||
|- | |||
|'''8A''' | |||
|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>'''.'']] | |||
|- | |||
|'''8B''' | |||
|User dapat '''menjalankan ulang ruang job yang sama''' dengan mengklik kembali tombol '''<code>Submit</code>'''. | |||
|}--- | |||
==='''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:<syntaxhighlight lang="bash"> | |||
#SBATCH --mail-user=<alamat-email-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'''== | |||
Terdapat 2 langkah untuk menjalankan sesi interaktif Jupyter dengan Conda Environment User yaitu: | |||
#Melakukan '''instalasi pip Jupyter''' pada Conda Environment yang akan digunakan untuk sesi Jupyter. | |||
#Memulai sesi interaktif Jupyter Notebook atau Lab pada web EFIRO. | |||
--- | |||
=== Instalasi pip Jupyter pada Conda Environment === | |||
Berikut adalah langkah instalasi pip Jupyter pada Conda Environment user ''(klik expand atau kembangkan)''. | |||
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed" | {| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed" | ||
! | ! colspan="2" |Langkah Instalasi pip Jupyter pada Conda Environment User | ||
|- | |||
|'''0''' | |||
|Instalasi package dilakukan melalui '''terminal'''. | |||
*Bagi user yang login ke web EFIRO, buka menu '''<code>Clusters</code> > <code>Aleleon Shell Access</code>'''. | |||
[[Berkas:Shellaccess.png|nirbing|200x200px]] | |||
|- | |- | ||
| | |'''1''' | ||
|Aktifkan Conda Environment yang akan digunakan untuk sesi Jupyter | |||
$ module load Anaconda3 | |||
$ source activate $CONDA/'''''<nama-conda-environment>''''' | |||
|- | |||
|'''2''' | |||
|Lakukan pip install jupyter dan jupyterlab | |||
$ pip install jupyter | |||
$ pip install jupyterlab | |||
|} | |} | ||
--- | |||
=== | === Memulai Sesi Jupyter === | ||
Berikut adalah langkah untuk memulai sesi Jupyter dengan Conda Environment yang dibuat user: | Berikut adalah langkah untuk memulai sesi Jupyter dengan Conda Environment yang dibuat user: | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
! colspan="2" | | ! colspan="2" |Memulai Sesi Interaktif Jupyter dengan Conda Environment User | ||
|- | |- | ||
|''' | | rowspan="2" |'''0''' | ||
|''' | |Sebelum login, [[Koneksi VPN ALELEON Supercomputer|'''user harus terhubung ke jaringan VPN ALELEON Supercomputer''']]. | ||
|- | |- | ||
|''' | |Buka alamat web '''<code><nowiki>http://aleleon.ood</nowiki></code>''' kemudian 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>''' | |Bagi akun perseorangan, disarankan untuk mengecek sisa CPU Core Hour sebelum memulai sesi Jupyter ini. | ||
[[Berkas:Shellaccess.png|nirbing|200x200px]] | |||
*Buka terminal melalui menu '''<code>Clusters</code> > <code>Aleleon Shell Access</code>'''. | |||
*Jalankan perintah | |||
$ '''sausage''' | |||
|- | |||
|'''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]] | ||
|- | |- | ||
|''' | |'''3''' | ||
| | |Isi formulir untuk memulai sesi Jupyter sesuai pilihan panduan berikut ''(klik expand atau kembangkan)'': | ||
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed" | {| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed" | ||
!Panduan Formulir Menggunakan | !Panduan Formulir Menggunakan Torti (Interactive Node CPU) | ||
|- | |- | ||
| | | | ||
Baris 332: | Baris 662: | ||
**Pilih '''torti''' | **Pilih '''torti''' | ||
*'''Number of CPU Cores''' | *'''Number of CPU Cores''' | ||
**Alokasi jumlah core CPU yang akan digunakan | **Alokasi jumlah core CPU yang akan digunakan | ||
**Minimal: '''1''' | **Minimal: '''1''', maksimal: '''32''' | ||
*'''Number of GPUs''' | *'''Number of GPUs''' | ||
**''kosongkan'' | **''kosongkan'' | ||
*'''Number of hours''' | *'''Number of hours''' | ||
**Durasi sesi Jupyter dalam satuan jam | **Durasi sesi Jupyter dalam satuan jam | ||
**Minimal: '''1''' | **Minimal: '''1''', maksimal: '''72''' | ||
*'''Anaconda Selection''' | *'''Anaconda Selection''' | ||
**''Pilih versi terbaru'' | **''Pilih versi terbaru'' | ||
Baris 351: | Baris 679: | ||
**''kosongkan'' | **''kosongkan'' | ||
*'''Email Address''' | *'''Email Address''' | ||
**Sistem akan mengirim notifikasi ke email user saat sesi Jupyter | **Sistem akan mengirim notifikasi ke email user saat sesi Jupyter sudah siap diakses. | ||
**Apabila membutuhkan, ''isi dengan email user'' | **Apabila membutuhkan, ''isi dengan email user'' | ||
|} | |} | ||
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed" | {| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed" | ||
!Panduan Formulir Menggunakan | !Panduan Formulir Menggunakan Tilla (Interactive Node GPU) | ||
|- | |- | ||
| | | | ||
Baris 361: | Baris 689: | ||
**Pilih '''tilla''' | **Pilih '''tilla''' | ||
*'''Number of CPU Cores''' | *'''Number of CPU Cores''' | ||
**Alokasi jumlah core CPU yang akan digunakan | **Alokasi jumlah core CPU yang akan digunakan | ||
**Minimal: '''1''' | **Minimal: '''1''', maksimal: '''32''' | ||
*'''Number of GPUs''' | *'''Number of GPUs''' | ||
**Isi: '''1''' | **Isi: '''1''' | ||
*'''Number of hours''' | *'''Number of hours''' | ||
**Durasi sesi Jupyter | **Durasi sesi Jupyter dalam satuan jam | ||
**Minimal: '''1''' | **Minimal: '''1''', maksimal: '''72''' | ||
*'''Anaconda Selection''' | *'''Anaconda Selection''' | ||
**''Pilih versi terbaru'' | **''Pilih versi terbaru'' | ||
Baris 378: | Baris 704: | ||
**Pada bagian ini user memasukkan nama modul NVIDIA CUDA. Terdapat dua alternatif: | **Pada bagian ini user memasukkan nama modul NVIDIA CUDA. Terdapat dua alternatif: | ||
***Mengisi nama modul CUDA versi terbaru yaitu '''<code>cuda</code>''' | ***Mengisi nama modul CUDA versi terbaru yaitu '''<code>cuda</code>''' | ||
*** | ***Memilih modul CUDA versi lainnya apabila dibutuhkan oleh package Python user. | ||
***Daftar modul CUDA lihat ''' | ****Daftar modul CUDA lihat 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 | **Sistem akan mengirim notifikasi ke email user saat sesi Jupyter sudah siap diakses. | ||
**Apabila membutuhkan, ''isi dengan email user'' | **Apabila membutuhkan, ''isi dengan email user'' | ||
|- | |||
| | |||
|} | |} | ||
|- | |- | ||
|''' | |'''4''' | ||
|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 | |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:JNqueue.png|nir|jmpl|''Status sesi Jupyter mengantri menunggu alokasi hardware'']] | |||
{| class="wikitable" | |||
|'''Perhatian:''' Sesi akan tertahan di antrian apabila: | |||
*Number of CPU cores * Number of Hour yang dialokasikan lebih besar dari sisa CPU Core Hour user. | |||
*Number of GPUs * Number of Hour yang dialokasikan lebih besar dari sisa GPU Hour user. | |||
|} | |||
|- | |- | ||
|''' | |'''5''' | ||
|Apabila status menunjukkan Running atau kolom berwarna hijau, klik <code>'''Connect to Jupyter'''</code> | |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:''''' | |||
*Sistem mulai menghitung CPU Core Hour saat status sesi Jupyter menunjukkan running. | |||
|} | |} | ||
|- | |- | ||
| | |'''6''' | ||
| | |Pilih Notebook Python 3 untuk memulai sesi notebook Python 3 baik di Jupyter Notebook dan Lab.[[Berkas:JNkernel.png|nir|jmpl|''Gunakan Notebook Python 3 untuk menjalankan kernel Conda Environment user di Jupyter Notebook''|al=|281x281px]][[Berkas:Rjupyterlab.png|nir|jmpl|225x225px|''Gunakan Notebook Python 3 untuk menjalankan kernel Conda Environment user 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'']] | ||
|- | |- | ||
| | |'''7B''' | ||
|User dapat kembali mengunjungi halaman '''<code>My Interactive Sessions</code>''' melalui dasboard EFIRO. | |||
[[Berkas:Interactivesession.png|nirbing|500x500px]] | |||
|} | |||
| | |||
| | |||
|} |
Revisi per 24 Oktober 2023 04.10
Anaconda adalah suite katalog packages Python dan R untuk komputasi data science dan machine learning.
Modul Anaconda Python
Berikut adalah detail versi Anaconda yang tersedia secara global di ALELEON Supercomputer dimana menggunakan Python 3 sebagai standar.
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
atau Anaconda3 |
3.9.12 |
Keterangan:
- Melalui package Python yang mendukung OpenMP seperti Cython, Numba, Pythran, PyPy, dll.
- Melalui MPI for Python (MPI4PY)
Modul NVIDIA CUDA Toolkit
User membutuhkan modul NVIDIA CUDA Toolkit untuk menjalankan Python dengan akselerasi GPU NVIDIA di ALELEON Supercomputer. Berikut adalah detail versi NVIDIA CUDA Toolkit yang tersedia secara global di ALELEON Supercomputer.
Nama dan Versi | Nama Modul |
---|---|
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 [DEFAULT] | cuda/12.1-cuDNN8.8.1 |
cuda |
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.
Alternatif Menjalankan Anaconda Python di ALELEON Supercomputer
ALELEON Supercomputer menawarkan user untuk menjalankan Anaconda Python dengan pilihan skema:
---
Menjalankan Anaconda Python melalui Job Submission |
---|
|
---
Menjalankan Anaconda Python dengan sesi interaktif Jupyter |
|
Membuat Conda Environment dan Instalasi Package Python
ALELEON Supercomputer mensyaratkan user membuat Conda Environment untuk menjalankan komputasi Python via Anaconda.
- Conda Environment adalah 'ruang isolasi' untuk menampung instalasi package Python masing-masing user.
- User membuat Conda Environment dan melakukan instalasi package Python secara mandiri.
- Kegiatan membuat Conda Env dan instalasi dilakukan pada Login Node sehingga tidak mengurangi Kredit Core Hour user.
Berikut adalah langkah membuat Conda Environment di ALELEON Supercomputer:
Membuat Conda Environment | |
---|---|
0 | Instalasi package dilakukan melalui terminal.
|
1 | Aktifkan modul Anaconda, tim admin EFISON menyarankan menggunakan Anaconda terbaru:
$ module load Anaconda3 Apabila ingin menggunakan versi Anaconda lainnya, lihat subbab Modul Anaconda. |
2 |
Membuat Conda EnvironmentBuat Conda Environment secara default di direktori HOME dengan format perintah: $ conda create --name <nama-conda-environment> pip Contoh: $ conda create --name kerjaanskripsi pip |
3 |
Mengaktifkan Conda EnvironmentAktifkan Conda Environment dengan format $ source activate $CONDA/<nama-conda-environment Contoh: $ source activate $CONDA/kerjaanskripsi Conda Environment aktif ditandai dengan tulisan nama env pada bash terminal seperti ini: (kerjaanskripsi) [wololo@login ~]$ |
4 |
Instalasi Package Python melalui pipLakukan instalasi package Python (seperti Tensorflow, PyTorch, Numpy, dll) yang dibutuhkan dengan
$ pip install <nama-package-Python> |
5 |
Menonaktifkan Conda EnvironmentUser dapat menonaktifkan Conda Environment yang sedang aktif dengan perintah: $ conda deactivate |
Mengaktifkan Kembali Conda Environment UserUser 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 EnvironmentUser dapat menghapus Conda Environment dengan format perintah: $ conda remove -n <nama-conda-environment> --all |
Menjalankan Anaconda Python Melalui Job Submission
User dapat menjalankan Anaconda Python 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 Anaconda Python via SLURM sbatch | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
0 | Sebelum login, user harus terhubung ke jaringan VPN ALELEON Supercomputer. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Login dengan SSH:
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Siapkan Conda Environment dan package Python yang akan digunakan untuk komputasi Python user | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2 | Siapkan file yang dibutuhkan untuk menjalankan komputasi user.*User dapat melakukan upload / download file dengan bantuan aplikasi FTP | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3 | Buat SLURM Submit Script yaitu 'formulir' untuk menjalankan job komputasi dengan panduan berikut:
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
4 | Jalankan job dengan perintah sbatch.
$ sbatch <nama-SLURM-Submit-script> Contoh menjalankan nama script $ sbatch my_job_submission.sh | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
5A | User dapat melihat status jalannya job dengan perintah squeue berikut.
$ squeue -ul $USER Berikut adalah daftar STATE (ST) dari squeue yang menunjukkan status berjalannya job:
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
5B | Apabila user ingin membatalkan job yang sedang berjalan, gunakan perintah scancel berdasarkan job ID.
$ 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 Anaconda Python 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.
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
1 | Siapkan Conda Environment dan package Python yang akan digunakan untuk komputasi Python user | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2 | Buka menu dashboard EFIRO Jobs > Jobs Composer
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
3 | Pilih New Jobs > From Template
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
4 |
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
5 |
Gunakan menu
Gunakan menu | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
6 |
Melalui
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Keterangan:
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
7A | Jalankan job dengan klik tombol Submit .
Berikut penjelasan kolom
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
7B | Apabila ingin menghentikan job yang tengah berjalan, klik tombol Stop .
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
8A | Hasil output job dapat dilihat pada kolom Folder Contents atau membuka halaman Edit Files .
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
8B | 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
Terdapat 2 langkah untuk menjalankan sesi interaktif Jupyter dengan Conda Environment User yaitu:
- Melakukan instalasi pip Jupyter pada Conda Environment yang akan digunakan untuk sesi Jupyter.
- Memulai sesi interaktif Jupyter Notebook atau Lab pada web EFIRO.
---
Instalasi pip Jupyter pada Conda Environment
Berikut adalah langkah instalasi pip Jupyter pada Conda Environment user (klik expand atau kembangkan).
Langkah Instalasi pip Jupyter pada Conda Environment User | |
---|---|
0 | Instalasi package dilakukan melalui terminal.
|
1 | Aktifkan Conda Environment yang akan digunakan untuk sesi Jupyter
$ module load Anaconda3 $ source activate $CONDA/<nama-conda-environment> |
2 | Lakukan pip install jupyter dan jupyterlab
$ pip install jupyter $ pip install jupyterlab |
---
Memulai Sesi Jupyter
Berikut adalah langkah untuk memulai sesi Jupyter dengan Conda Environment yang dibuat user:
Memulai Sesi Interaktif Jupyter dengan Conda Environment User | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|
0 | Sebelum login, user harus terhubung ke jaringan VPN ALELEON Supercomputer. | |||||
Buka alamat web http://aleleon.ood kemudian masukkan username dan password user.
| ||||||
1 | Bagi akun perseorangan, disarankan untuk mengecek sisa CPU Core Hour sebelum memulai sesi Jupyter ini.
$ sausage | |||||
2 | Buka menu Interactive Apps
| |||||
3 | Isi formulir untuk memulai sesi Jupyter sesuai pilihan panduan berikut (klik expand atau kembangkan):
| |||||
4 | Apabila formulir sudah terisi, klik tombol Launch untuk memulai sesi Jupyter.
| |||||
5 | Apabila status menunjukkan Running atau kolom berwarna hijau, klik Connect to Jupyter .
| |||||
6 | Pilih Notebook Python 3 untuk memulai sesi notebook Python 3 baik di Jupyter Notebook dan Lab. | |||||
7A | User dapat menghentikan sesi Jupyter yang sedang berjalan dengan klik tombol Delete
| |||||
7B | User dapat kembali mengunjungi halaman My Interactive Sessions melalui dasboard EFIRO.
|