Anaconda Python: Perbedaan antara revisi
WilsonLisan (bicara | kontrib) (reformat) |
WilsonLisan (bicara | kontrib) (→Membuat Sesi Jupyter Notebook untuk TensorFlow: reformat) |
||
Baris 79: | Baris 79: | ||
== '''Membuat Sesi Jupyter Notebook untuk TensorFlow''' == | == '''Membuat Sesi Jupyter Notebook untuk TensorFlow''' == | ||
Buka menu '''Interactive Apps > Jupyter Notebook.''' | {| class="wikitable" | ||
|'''1''' | |||
|Buka menu '''Interactive Apps > Jupyter Notebook.''' | |||
[[Berkas:Interactive apps JN.png|nirbing|200x200px]] | [[Berkas:Interactive apps JN.png|nirbing|200x200px]] | ||
|- | |||
|'''2''' | |||
Terdapat dua skenario pengisian formulir untuk menjalankan komputasi Python yaitu dengan CPU atau plus akselerasi GPU. | |User mengisi formulir untuk memulai sesi Jupyter Notebook. Terdapat dua skenario pengisian formulir untuk menjalankan komputasi Python yaitu dengan '''CPU atau plus akselerasi GPU'''. | ||
{| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed" | {| class="wikitable mw-collapsible mw-collapsed" | ||
!Panduan Formulir Menjalankan Jupyter Notebook CPU | !Panduan Formulir Menjalankan Jupyter Notebook CPU | ||
Baris 90: | Baris 92: | ||
| | | | ||
*'''Partition''' | *'''Partition''' | ||
**''Pilih '''torti''''' | **''Pilih '''torti''''' | ||
**Alokasi hardware maksimal 16 core CPU (dengan RAM 30GB) | **Alokasi hardware maksimal 16 core CPU (dengan RAM 30GB) | ||
*'''Number of CPU Cores''' | *'''Number of CPU Cores''' | ||
Baris 113: | Baris 115: | ||
**''kosongkan'' | **''kosongkan'' | ||
*'''Email Address''' | *'''Email Address''' | ||
**Sistem akan mengirim notifikasi ke email user saat sesi Jupyter Notebook sudah siap diakses. | **Sistem akan mengirim notifikasi ke email user saat sesi Jupyter Notebook sudah siap diakses. | ||
**Apabila membutuhkan, ''isi dengan email user'' | **Apabila membutuhkan, ''isi dengan email user'' | ||
|- | |- | ||
Baris 147: | Baris 149: | ||
**''kosongkan'' | **''kosongkan'' | ||
*'''Email Address''' | *'''Email Address''' | ||
**Sistem akan mengirim notifikasi ke email user saat sesi Jupyter Notebook sudah siap diakses. | **Sistem akan mengirim notifikasi ke email user saat sesi Jupyter Notebook sudah siap diakses. | ||
**Apabila membutuhkan, ''isi dengan email user'' | **Apabila membutuhkan, ''isi dengan email user'' | ||
|- | |- | ||
Baris 154: | Baris 156: | ||
* GPU Hour terpakai = '''Number of GPUs * Number of hours''' | * GPU Hour terpakai = '''Number of GPUs * Number of hours''' | ||
|} | |} | ||
|- | |||
|'''3''' | |||
|Apabila formulir sudah terisi, klik tombol '''Launch''' untuk memulai sesi Jupyter Notebook. User akan diarahkan ke halaman ''My Interactive Sessions''. Tunggu hingga sesi Jupyter Notebook user siap diakses.[[Berkas:JNqueue.png|nir|jmpl|Status sesi Jupyter Notebook mengantri menunggu alokasi hardware]] | |||
|- | |||
[[Berkas:JNqueue.png|nir|jmpl|Status sesi Jupyter Notebook mengantri menunggu alokasi hardware]] | |'''4''' | ||
[[Berkas:JNrun.png|nir|jmpl|Sesi Jupyter Notebook siap diakses. Klik tombol '''Connect to Jupyter.''']] | |Apabila status menunjukkan Running atau kolom berwarna hijau Klik '''Connect to Jupyter'''.[[Berkas:JNrun.png|nir|jmpl|Sesi Jupyter Notebook siap diakses. Klik tombol '''Connect to Jupyter.''']] | ||
{| class="wikitable" | {| class="wikitable" | ||
|'''Note:''' | |'''Note:''' | ||
* Perlu diketahui bahwa sistem menghitung Kredit Core Hour saat sesi Jupyter Notebook berjalan. | * Perlu diketahui bahwa sistem menghitung Kredit Core Hour saat sesi Jupyter Notebook berjalan. | ||
|} | |} | ||
|} | |||
User dapat mengunjungi halaman ''My Interactive Sessions'' melalui menu di dasboard EFIRO. | |||
[[Berkas:Interactivesession.png|nirbing|500x500px]] | [[Berkas:Interactivesession.png|nirbing|500x500px]] |
Revisi per 25 Maret 2022 04.39
ALELEON Supercomputer menggunakan suite Anaconda untuk komputasi yang membutuhkan environment Python. Anaconda adalah suite katalog packages Python dan R untuk komputasi data science dan machine learning.
Versi yang Tersedia
Versi | Dukungan
MPI |
Dukungan
Hardware |
---|---|---|
Anaconda3 2020.11 | - | default: CPU dan GPU, single-node
*multi-node dengan coding dan library yang tepat |
Anaconda3 2021.05 | - |
Komputasi Python di Job Composer vs Interactive Apps
ALELEON Supercomputer dapat menjalankan komputasi Python via Job Composer dan Interactive Apps Jupyter Notebook.
Menjalankan komputasi Python di Job Composer VS Interactive Apps Jupyter Notebook |
---|
Melalui Job Composer:
|
Melalui interaktif Jupyter Notebook:
|
Saran admin:
|
Halaman ini untuk menjalankan komputasi Python via Interactive Apps Jupyter Notebook. Apabila ingin menjalankan komputasi Python via Job Composer, klik:
Python Anaconda menggunakan Job Composer |
Membuat Conda Environment dan Instalasi Jupyter
Untuk praktek yang baik dalam menjalankan komputasi Python di ALELEON Supercomputer, user harus membuat Conda Environment supaya dapat mengisolasi dan secara bebas mengatur instalasi package Python di dalamnya. Perlu diketahui kegiatan instalasi berikut tidak mengurangi Kredit Core Hour user.
1 | Buka terminal melalui dashboard EFIRO menu Clusters > Aleleon Shell Access. |
2 | Aktifkan modul Anaconda, tim admin EFISON menyarankan menggunakan Anaconda3 terbaru. Untuk versi lainnya lihat Daftar Software Python dan Anaconda ALELEON Supercomputer.
$ module load Anaconda3/2021.05 |
3 | Buat Conda Environment secara default di direktori HOME dengan format perintah:
$ conda create --name <nama-conda-environment> Contoh: $ conda create --name tensortest |
4 | Admin EFISON merekomendasikan user untuk mengaktifkan Conda Environment melalui perintah source activate:
$ source activate $HOME/.conda/envs/<nama-conda-environment> Contoh: $ source activate $HOME/.conda/envs/tensortest
(tensortest) [wololo@login ~]$ |
5 | Instal pip Anaconda kemudian instal Jupyter melalui pip:
(tensortest) $ conda install pip (tensortest) $ pip install jupyter Dengan demikian, user siap menjalankan TensorFlow pada Interactive Apps Jupyter Notebook dengan Conda Environment yang barusan dibuat. |
Instalasi Package Python pada Conda Environment
Membuat Sesi Jupyter Notebook untuk TensorFlow
1 | Buka menu Interactive Apps > Jupyter Notebook. | ||||||
2 | User mengisi formulir untuk memulai sesi Jupyter Notebook. Terdapat dua skenario pengisian formulir untuk menjalankan komputasi Python yaitu dengan CPU atau plus akselerasi GPU.
| ||||||
3 | Apabila formulir sudah terisi, klik tombol Launch untuk memulai sesi Jupyter Notebook. User akan diarahkan ke halaman My Interactive Sessions. Tunggu hingga sesi Jupyter Notebook user siap diakses. | ||||||
4 | Apabila status menunjukkan Running atau kolom berwarna hijau Klik Connect to Jupyter.
|
User dapat mengunjungi halaman My Interactive Sessions melalui menu di dasboard EFIRO.
Default Notebook di Jupyter Notebook
User dapat menjalankan komputasi Python melalui Notebook default yaitu Python 3 (ipykernel).
- User juga dapat melakukan instalasi package (via pip atau conda) di dalam Notebook Jupyter Notebook.
- Package akan terinstal di dalam Conda Environment user yang digunakan pada sesi Jupyter Notebook tersebut.