Jupyter Notebook ile Çalışma
Bu belge TRUBA altyapısında bulunan kümelerde Jupyter Notebook kullanımı kolaylaştırmak için oluşturulmuştur.
Uyarı
Bu belgede anlatılan bilgiler arayüz sunucuları hariç sunucularda interaktif çalışma içindir. Arayüz sunucuları çok sayıda kullanıcı tarafından paylaşıldığı için bu sunucularda Jupyter Notebook kullanarak interaktif iş çalıştırılmaması gerekmektedir.
Open OnDemand Arayüzünde Jupyter Kullanmak için Anaconda Yapılandırması
Open OnDemand arayüzünde Jupyter kullanmak için Anaconda yüklemenizi kullanabilirsiniz.
Uyarı
Belgenin geri kalanda ev dizinine Miniconda kurulumu yapılmış kabul edilmektedir. Ev dizininizde Miniconda kurulu değilse kurulumu Python Kılavuzu’nu takip ederek yapabilirsiniz.
Her loginde conda’nın (Miniconda) temel ortamını etkinleştirmek için ev dizininizde bulunan .bash_profile dosyasına aşağıdaki satırı ekleyin.
eval "$(/truba/home/$USER/miniconda3/bin/conda shell.bash hook)"
Not
Eğer ev dizininizde .bash_profile dosyası yoksa dosyayı yaratın. Ayrıca .profile ve .bashrc dosyalarını sembolik olarak .bash_profile dosyasına bağlamanız gerekebilir.
touch .bash_profile
rm .profile .bashrc
ln -s .bash_profile .profile
ln -s .bash_profile .bashrc
Logout olup login olduktan sonra conda temel ortamının aktif olması (base) gerekir. Eğer hala aktif değilse
conda config -set auto_activate_base true
olarak deneyiniz. Temel ortamda yüklü olan paketleri görüntülemek için:
conda list
Temel ortama Jupyter Notebook yükleyin.
conda install -c conda-forge notebook
Yükleme tamamlandıktan sonra Open OnDemand arayüzünde Interactive Apps menüsünden Jupyter Notebook uygulaması başlatabilirsiniz.
Jupyter ile R kernel kullanma
Jupyter araçları sistemimizde var olan R modüllerini kullanarak kernel oluşturabilirsiniz. Bu sayede farklı kernel’lara bir notebook üzerinden geçiş yapabilirsiniz.
Öncelikle yeni bir sanal ortam oluşturup aktif edelim:
conda create --name r-env
conda activate r-env
Sonra, istenilen derleyici ve R modülü çağrılır.
module load centos7.9/comp/gcc/7
module load centos7.9/app/R-4.2.2-gcc-7
R
R çalıştıktan sonra
chooseCRANmirror(ind=69)
install.packages('IRkernel')
library(IRkernel)
IRkernel::installspec()
yazılarak Jupyter araçlarının R kernel’ı görmesi sağlanır. Jupyter araçlarına bağlandıktan sonra Kernel menüsünden geçiş yapabilirsiniz.
İstenilirse conda sanal ortamında modüllerden bağımsız bir R kernel da kurabilirsiniz.
conda create --name r-env-default
conda activate r-env-default
conda install -c conda-forge notebook
conda install -c r r-kernel
Sonrasında miniconda içindeki r-kernel kullanan iş vermek istediğinizde
o env aktif edildikten sonra R CMD BATCH my_R_Script.R ile çalıştırabilirsiniz.
Farklı sanal ortamdaki Kernel’ı kullanma
Bağlanmak istediğiniz Anaconda veya Miniconda sanal ortamına ipykernel ve jupyter paketlerini yükledikten sonra sanal ortamı Jupyter Notebook’da kullanmak için ipython kernel install komutunu kullanabilirsiniz.
conda create --name jupyter-test-env
conda activate jupyter-test-env
conda install -c conda-forge notebook
ipython kernel install --name "jupyter-test-env" --user
Jupyter arayüzünde Kernel > Change kernel menüsünden ilgili sanal ortama geçiş yapabilirsiniz veya yeni bir notebook başlatırken eklediğiniz Kernel’i seçebilirsiniz.