Jupyter Araçları

Bu belgede sunulan bilgiler yalnızca web arayüzü sunucularında yürütülebilen interaktif çalışmalar içindir. Bu doğrultuda, yüksek performanslı hesaplama merkezinde interaktif işlemlerinizi gerçekleştirebilmeniz için Open OnDemand Arayüzü web arayüzü hizmete sunulmuştur. İnteraktif arayüz ile ilgili bağlantı bilgilerine ARF Kullanıcı Arayüzüne Bağlantı sayfasından erişebilirsiniz. Web arayüzünde yer alan notebook kullanım özet bilgileri ise aşağıdaki gibidir:

  1. Jupyter Notebook - XXX:

    Buradan açılan jupyter notebook, yapay zeka alanında kullanılan temel olarak, XGBoost, TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, accelerate, deepspeed, transformers, ... paketlerin kurulumlarını içermektedir. Buradan açılmış bir jupyter notebook içerisinde açılan python ortamları aşağıdaki gibi olacaktır.

    module purge
module load apps/truba-ai/cpu-2024.0
  2. Jupyter Notebook - Custom:

    Bu araç, jupyter notebook isteğinizi, kullanıcı ev dizininde tanımlı özel jupyter ortamlarında başlatır. Kullanıcının ev dizinindeki .bashrc dosyasında, gerekli ortam yapılandırmaları Bashrc Dosyası Düzenleme bölümünde belirtildiği şekilde yapılmış olmalıdır.

    Örneğin, miniconda3 modülü içinde bulunan jupyter kullanmak isteniyorsa, .bashrc dosyasına

    module load miniconda3

    komutunun eklenmesi durumunda jupyter notebook ilgili ortamda başlatılacaktır.

  1. Jupyter Notebook - Container:

    Bu araç, temel paketlerin bulunduğu ve Python, Julia ile R programlarının entegre edildiği bir konteyner ortamında jupyter notebook’unuzu başlatır.

  2. 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 kullanilmak istenen sanal ortami aktif edelim:

    module load miniconda3

    Sonra, istenilen R modülü çağrılır.

    module load apps/R/4.3.0-gcc-11.3.1
R

    R çalıştıktan sonra

    chooseCRANmirror(ind=69)
install.packages('remotes')
remotes::install_github('IRkernel/IRkernel')
library(IRkernel)
IRkernel::installspec()

    yazılarak Jupyter araçlarının R kernel’ı görmesi sağlanır. Jupyter Notebook - Custom kullanilarak OnDemand uzerinden jupyter araçlarına bağlandıktan sonra Kernel menüsünden geçiş yapabilirsiniz.