Anaconda Python

Dari ALELEON by EFISON

Revisi sejak 17 Mei 2023 10.38 oleh WilsonLisan (bicara | kontrib) (Rewrite halaman Python)

ALELEON Supercomputer menggunakan suite Anaconda dan Conda Environment untuk komputasi yang membutuhkan environment Python. Anaconda adalah suite katalog packages Python dan R untuk komputasi data science dan machine learning.

W00t!

Halaman ini sedang dalam proses penulisan ulang. Penulisan selesai ketika user tidak melihat W00t! ini.

Modul Anaconda

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

Modul Anaconda
Versi Nama modul Modul

DEFAULT

Dukungan hardware
CPU GPU OMP

Threading

MPI

multi-node

Anaconda 3 2020.11 Anaconda3/2020.11 - V V V -
Anaconda 3 2021.05 Anaconda3/2021.05 - V V V -
Anaconda 3 2022.05 Anaconda3/2022.05 V V V V -

Alternatif Menjalankan Python di ALELEON Supercomputer

Sebelum melakukan komputasi Python di ALELEON Supercomputer, user harus membuat Conda Environment supaya dapat mengisolasi dan mengatur instalasi package Python di dalamnya.

Note:Instalasi package Python tidak mengurangi Kredit Core Hour user.

Kemudian, ALELEON Supercomputer menawarkan user untuk menjalankan komputasi Python melalui Conda Environment dengan skema job submission melalui scheduler atau interaktif melalui sesi Jupyter Notebook / Lab dengan detail penjelasan berikut:

Menjalankan Python melalui Job Submission:
Menjalankan R dengan sesi interaktif Jupyter:

Membuat Conda Environment

Berikut adalah langkah untuk membuat Conda Environment di ALELEON Supercomputer:

Membuat Conda Environment
0A Instalasi package dilakukan melalui terminal.
0B Bagi user EFIRO, buka terminal melalui dashboard EFIRO menu Clusters > Aleleon Shell Access.

Shellaccess.png

1 Aktifkan modul Anaconda, tim admin EFISON menyarankan menggunakan Anaconda3 terbaru. Untuk versi lainnya lihat subbab Modul Anaconda. 
$ module load Anaconda3
2 Buat Conda Environment secara default di direktori HOME dengan format perintah: 
$ conda create --name <nama-conda-environment>
Contoh:
$ conda create --name tensortest
3 Admin EFISON merekomendasikan user untuk mengaktifkan Conda Environment melalui perintah source activate: 
$ source activate $CONDA/<nama-conda-environment>
Contoh:
$ source activate $CONDA/tensortest
  • Pada contoh di atas, Conda Environment tensortest aktif ditandai dengan munculnya tulisan tensortest pada bash terminal user:
(tensortest) [wololo@login ~]$
4A Tim admin menyarankan user untuk melakukan instalasi package Python (seperti Tensorflow, PyTorch, Numpy, dll) yang dibutuhkan melalui pip install. Sebelumya lakukan instalasi pip dengan conda: 
$ conda install pip

Kemudian user dapat melakukan instalasi package melalui pip install: 

$ pip install <nama-package>

Mengakses Kembali Conda Environment User

Ketika user ingin kembali mengakses Conda Environment yang dibuat lakukan langkah 1 dan 3.

Apabila lupa dengan nama dan direktori Conda Environment, user dapat melihat semua Conda Environment yang dibuat dengan perintah 

$ conda-env list

Menjalankan Python dengan Sesi Interaktif Jupyter

1 Buka menu dashboard EFIRO Interactive Apps > Jupyter Notebook

Interactive apps JN.png

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.
Panduan Formulir Menjalankan Jupyter Notebook CPU
  • Partition
    • Pilih torti
    • Alokasi hardware maksimal 16 core CPU (dengan RAM 30GB)
  • Number of CPU Cores
    • Alokasi jumlah core CPU yang akan digunakan, isi sesuai keinginan user
    • Minimal: 1
    • Maksimal: 16
  • Number of GPUs
    • kosongkan
  • Number of hours
    • Durasi sesi Jupyter Notebook dalam satuan jam, isi sesuai keinginan user
    • Minimal: 1
    • Maksimal: 336
  • Anaconda Selection
    • Bebas pilih versi apapun
    • atau pilih versi Anaconda yang digunakan saat membuat Conda Environment user
  • Conda Environment Directory
    • Isi dengan alamat direktori Conda Environment user yang sudah terinstal Jupyter.
    • Contoh: $HOME/.conda/envs/skripsi
  • Software Modules
    • kosongkan
  • Environment Setup
    • kosongkan
  • Email Address
    • Sistem akan mengirim notifikasi ke email user saat sesi Jupyter Notebook sudah siap diakses.
    • Apabila membutuhkan, isi dengan email user
User dapat menghitung penggunaan kredit CPU Core Hour dengan rumus:
  • CPU Core Hour terpakai = Number of CPU Cores * Number of hours
Panduan Formulir Menjalankan Jupyter Notebook GPU
  • Partition
    • Pilih tilla
    • Alokasi hardware maksimal 12 core CPU dan 1 GPU (dengan RAM 64GB)
  • Number of CPU Cores
    • Alokasi jumlah core CPU yang akan digunakan, isi sesuai keinginan user
    • Minimal: 1
    • Maksimal: 12
  • Number of GPUs
    • Isi: 1
  • Number of hours
    • Durasi sesi Jupyter Notebook dalam satuan jam, isi sesuai keinginan user
    • Minimal: 1
    • Maksimal: 336
  • Anaconda Selection
    • Bebas pilih versi apapun
    • atau pilih versi Anaconda yang digunakan saat membuat Conda Environment user
  • Conda Environment Directory
    • Isi dengan alamat direktori Conda Environment user yang sudah terinstal Jupyter.
    • Contoh: $HOME/.conda/envs/skripsi
  • Software Modules
    • Isi: cuda/11.2-cuDNN8.1.1
  • Environment Setup
    • kosongkan
  • Email Address
    • Sistem akan mengirim notifikasi ke email user saat sesi Jupyter Notebook sudah siap diakses.
    • Apabila membutuhkan, isi dengan email user
User dapat menghitung penggunaan kredit CPU Core Hour dan GPU Hour dengan rumus:
  • CPU Core Hour terpakai = Number of CPU Cores * 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.
Status sesi Jupyter Notebook mengantri menunggu alokasi hardware
4

Memulai Sesi Jupyter Notebook

Apabila status menunjukkan Running atau kolom berwarna hijau Klik Connect to Jupyter.
Sesi Jupyter Notebook siap diakses. Klik tombol Connect to Jupyter.
Note:
  • Perlu diketahui bahwa sistem menghitung Kredit Core Hour saat sesi Jupyter Notebook berjalan.
5

Menghentikan (Stop / Cancel) Sesi Jupyter Notebook

User dapat menghentikan sesi Jupyter Notebook yang sedang berjalan melalui menu dashboard EFIRO Jobs > Active Jobs.

---

User dapat mengunjungi halaman My Interactive Sessions melalui menu di dasboard EFIRO.

Interactivesession.png

Default Notebook untuk Python

User dapat menjalankan komputasi Python pada Notebook default yaitu Python 3 (ipykernel).

  • User juga dapat melakukan instalasi package (via pip atau conda) di Notebook.
  • Package akan terinstal di dalam Conda Environment user yang digunakan pada sesi Jupyter Notebook tersebut.
Python 3 adalah kernel default Notebook di Jupyter ALELEON Supercomputer.

Upload Data ke Jupyter

User dapat melakukan upload data di Jupyter, akan tetapi dengan limit ukuran upload 2GB per file. Gunakan aplikasi FTP apabila user hendak mengupload file tunggal diatas 2GB.

  • Jupyter pada ALELEON Supercomputer berada di direktori HOME user (dengan asumsi user membuat Conda Environment di direktori HOME).
  • Apabila mengggunakan aplikasi FTP, upload data ke direktori HOME user.
Diperoleh dari "https://wiki.efisonlt.com/index.php?title=Anaconda_Python&oldid=1083"