Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen gezeigt.

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de:services:application_services:jupyter:start [2019/05/10 14:25]
bwegman1 [Was ist Jupyter / Jupyter-Hub?]
de:services:application_services:jupyter:start [2019/10/01 10:49]
bbrauns [Zusätzlichen julia kernel installieren]
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 Jupyter-Hub ist das Portal, an dem sich der Benutzer anmeldet, seine laufenden Notebooks verwaltet oder neue startet. Jupyter-Hub ist das Portal, an dem sich der Benutzer anmeldet, seine laufenden Notebooks verwaltet oder neue startet.
  
-Bitte beachten Sie, dass Jupyter auch auf dem [[https://​info.gwdg.de/​docs/​doku.php?​id=en:​services:​application_services:​high_performance_computing:​jupyter|SCC]] betrieben werden kann, falls höhere Berechnungsressourcen benötigt werden.+Bitte beachten Sie, dass Jupyter auch auf dem [[https://​info.gwdg.de/​docs/​doku.php?​id=en:​services:​application_services:​jupyter:hpc|SCC]] betrieben werden kann, falls höhere Berechnungsressourcen benötigt werden.
 ===== Wie wird Jupyter / Jupyter-Hub verwendet? ===== ===== Wie wird Jupyter / Jupyter-Hub verwendet? =====
  
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 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. 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.
  
 +=== Installation von größeren Python Modulen und Disk Space ===
 +
 +Die Installation von größeren Python Modulen wie z.B. "​tensorflow"​ kann mit einer Fehlermeldung "No space left on device"​ abbrechen, da pip bei der Verarbeitung größerer Module den Platz unter "/​tmp"​ ausschöpft. Die folgenden Schritte legen ein neues Verzeichnis für temporäre Daten im wesentlich größeren Benutzerverzeichnis an, welches pip dann für diese Installation benutzt:
 +
 +<code bash>
 +mkdir -v ~/​.user-temp
 +TEMP=~/​.user-temp pip install --user <​module>​
 +</​code>​
 +
 +Der Präfix mit TEMP lässt pip diesen Ort für dieses eine Installation für temporäre Daten verwenden.
 ==== Installation zusätzlicher R Pakete ==== ==== Installation zusätzlicher R Pakete ====
 <​code>​ <​code>​
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 </​code>​ </​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 ===== ===== 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]]. ​ 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]]. ​