Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen gezeigt.

--- de:services:application_services:jupyter:start [2019/10/01 10:49]
bbrauns [Zusätzlichen julia kernel installieren]
+++ de:services:application_services:jupyter:start [2019/12/11 08:49] (aktuell)
bbrauns [Benutzung]
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   * jupyter.gwdg.de ist nicht für kontinuierliche Berechnungen über mehrere Tage geeignet.
+=== Notebook startet nicht mehr nach Paketinstallation oder Update, Fehler 500 ===
+Sollte nach einem Upgrade von Paketen oder Installation neuer Pakete kein Notebook mehr startbar sein (Fehler 500), kann es helfen, im Terminal den Pfad ''.local'' umzubenennen:
+<code bash>
+mv -v .local/ .local.gwdg-disable
+</code>
+Anschließend sollte der Notebook-Server neugestartet werden. Hierzu oben rechts auf "Control Panel" - "Stop My Server" -> "My Server". Dadurch werden alle zusätzlich durch ''pip'' installierten Pakete deaktiviert. Das Notebook sollte sich dann wieder starten lassen.
 ==== Installation zusätzlicher Python Module ====
 Zusätzliche Python Module können über das Terminal und den Python package manager "pip" installiert werden. Hierzu muss über das Menü "New" -> "Terminal" ein Terminal geöffnet werden. Anschließend wird mit <code>pip install --user <module></code> ein neues Modul in das Home-Verzeichnis installiert.
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 Der Präfix mit TEMP lässt pip diesen Ort für dieses eine Installation für temporäre Daten verwenden.
+==== Installation zusätzlicher Pakete per Conda in einem eigenen Environment ====
+Die Verwaltung von Softwarepaketen und Environments mit Conda erfolgt in einer Terminal-Sitzung des Notebook-Servers. Dazu muß nach der Anmeldung am Dienst eine Terminal über ''New -> Terminal'' gestartet werden.
+Bevor mit ''conda'' gearbeitet wird, sollten die Conda-Funktionen geladen werden (<b>Punkt am Anfang beachten!</b>):
+<code bash>
+. /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh
+</code>
+=== Erstellen eines neuen Environments ===
+Im Folgenden wird ein neues, einfaches Conda-Environment ''wikidoku'' erstellt, beispielhaft das Python-Modul ''jinja2'' installiert und das Environment für das Notebook verfügbar gemacht.
+Erstellen und Aktivieren des Environments:
+<code bash>
+conda create -y --prefix ./wikidoku
+conda activate ./wikidoku
+</code>
+Als nächstes wird beispielhaft das Paket ''jinja2'' installiert. An dieser Stelle kann nun beliebig Software aus beliebigen Conda-Channels installiert werden.
+<code bash>
+conda install -y jinja2
+</code>
+Das nun aktivierte Environment wird dem Notebook-Server bekannt gemacht. ''--name'' und ''--display-name'' können frei gewählt werden, letzteres wird später in der Auswahl des Notebooks angezeigt. Der zweite Befehl listet alle bekannten Environments auf.  Abschließend wird das Environment verlassen.
+<code bash>
+python3 -m ipykernel install --user --name wikidoku --display-name "Python (wikidoku)"
+jupyter kernelspec list
+conda deactivate
+</code>
+Sollte die Installation des Kernels mit der Fehlermeldung abbrechen ''/usr/bin/python: No module named ipykernel'', dann muß zuerst das ''jupyter''-Module in dem aktuellen Environment installiert werden:
+<code bash>
+python3 -m pip install jupyter
+</code>
+=== Auswählen eines Environments ===
+== Neustart des Notebook-Servers ==
+Wurde ein neues Environment erstellt, muß zunächst der Notebook-Server neu gestartete werden. Dazu alle offenen Terminals und Notebooks schließen und in der Jupyter-Übersicht oben rechts auf ''Control Panel'' klicken. Mit ''Stop My Server'' den Notebook-Server anhalten und mit ''Start My Server''wieder starten.
+Über ''New ->'' kann nun ein neues Notebook mit dem neue Environment gestartet werden. Bei einem vorhandenen Notebook kann nach dem Öffnen der Kernel gewechselt werden über das Menü ''Kernel -> Change Kernel''.
+=== Installieren anderer Kernel in einem Conda-Environment ===
+Die Installation eines eigenständigen Python-Kernels nur für das aktuelle Environment ist möglich. Hier wird beispielhaft die Installation eines alten python-2.7-Kernels gezeigt.
+Ein neues Environment wird nach den o.g. Schritten erzeugt und aktiviert.
+Danach erfolgt die Installation der Kernels, des ''jupyter''-Moduls für den Kernel und abschließend wird der neue Kernel für den Notebook-Server aktiviert:
+<code bash>
+conda install -y python=2.7
+python -m pip install jupyter
+python -m ipykernel install --user --name oldpython --display-name "Python 2.7 (oldpython)"
+</code>
+Der neue Kernel steht nun in neu-gestarteten Notebooks (s.o.) in der Kernel-Auswahl zur Verfügung.
+Die aktuelle Kernel-Version kann in einem Notebook überprüft werden mit den folgendem Code:
+<code python>
+import sys
+print (sys.version)
+</code>
+=== Environment entfernen ===
+Um ein Environment zu entfernen, wird es vom Notebook-Server abgemeldet und dann die zugehörigen Dateien gelöscht (optional, aber empfohlen).
+<code bash>
+jupyter kernelspec list
+jupyter kernelspec remove wikidoku
+rm -rf ./wikidoku
+</code>
 ==== Installation zusätzlicher R Pakete ====
 <code>
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 <code>
-jovyan@0d5793127e96:~$ ls mynotebooks/
+ls mynotebooks/
 myfile.txt
-jovyan@0d5793127e96:~$ rsync -av ~/mynotebooks/ bbrauns@login.gwdg.de:/usr/users/bbrauns/mynotebooks/
+rsync -av ~/mynotebooks/ bbrauns@login.gwdg.de:/usr/users/bbrauns/mynotebooks/
 bbrauns@login.gwdg.de's password:
 sending incremental file list
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 </code>
-==== Zusätzliche Pakete per Conda in einem eigenen Environment installieren ====
-== Create conda env ==
-<code>jovyan@a83435296f64:~$ conda create --prefix ./myawesomecondaenv</code>
-== Create custom jupyter kernel ==
-<code> jovyan@a83435296f64:~$ python3 -m ipykernel install --user --name=myawesomecondaenv</code>
-== Activate conda env ==
-<code>
-jovyan@a83435296f64:~$ . /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh
-jovyan@a83435296f64:~$ conda activate ./myawesomecondaenv
-</code>
-== Install new version of python3 ==
-<code>(/home/jovyan/myawesomecondaenv) jovyan@a83435296f64:~$ conda install python=3.6 </code>
-== Conda env must have jupyter packages to serve a notebook ==
-<code>(/home/jovyan/myawesomecondaenv) jovyan@a83435296f64:~$ python3 -m pip install jupyter </code>
-== Anpassen auf lokalen Pfad ==
-<code>
-(/home/jovyan/myawesomecondaenv) jovyan@a83435296f64:~$ sed  -i "s|/opt/conda/bin/python3|$(readlink -f myawesomecondaenv/bin/python3)|" .local/share/jupyter/kernels/myawesomecondaenv/kernel.json
-(/home/jovyan/myawesomecondaenv) jovyan@a83435296f64:~$ cat .local/share/jupyter/kernels/myawesomecondaenv/kernel.json
-{
- "argv": [
-  "/home/jovyan/myawesomecondaenv/bin/python3",
-  "-m",
-  "ipykernel_launcher",
-  "-f",
-  "{connection_file}"
- ],
- "display_name": "myawesomecondaenv",
- "language": "python"
-}
-</code>
-== Kernelspec überprüfen ==
-<code>(/home/jovyan/myawesomecondaenv) jovyan@a83435296f64:~$ jupyter kernelspec list</code>
-== Install custom packages==
-<code>(/home/jovyan/myawesomecondaenv) jovyan@a83435296f64:~$ conda install chameleon</code>
-== conda env im Terminal deaktivieren ==
-<code>(/home/jovyan/myawesomecondaenv) jovyan@a83435296f64:~$ conda deactivate</code>
-== notebook server neustarten ==
-Control Panel -> Stop My Server -> Start My Server
-== Notebook mit neuem Kernel erstellen ==
-New -> Notebook: myawesomecondaenv
-== Paket im notebook importieren ==
-<code>import chameleon</code>
 ===== Mehr Informationen zum offener Testbetrieb =====
 Welche Bedeutung der [[de:services:application_services:jupyter:beta|offene Testbetrieb]] für die praktische Verwendung von [[https://jupyter.gwdg.de|Jupyter-Hub]] hat, finden sich in den Erläuterungen zum [[de:services:application_services:jupyter:beta|offenen Testbetrieb]].