JupyterHub

JupyterHub

소개

• jupyterhub는 jupyter notebook을 다중 사용자가 사용할 수 있도록 만들어진 환경입니다.
• 아래 주소를 이용하여 경북대 Tier3 jupyterhub에 접속할 수 있습니다.
• https://cms.knu.ac.kr:8000

커널

• 노트북 커널은 노트북 문서에 포함 된 코드를 실행하는 "계산 엔진"입니다.

기본 제공 커널

Python 3

• python 3.9.7

Python 2.7

• python 2.7.15
• htcondor api 8.9.5
• matplotlib 2.2.5
• numpy 1.16.5

Python 3.6

• python 3.6.13
• root 6.24.2
• htcondor 9.1.2
• matplotlib 3.3.4
• numpy 1.19.5

Python 3.6 (PyROOT)

• python 3.6.7
• root 6.20.2
• matplotlib 3.3.4
• numpy 1.18.1

Python 3.7 (TF_CPU)

• python 3.7.12
• tensorflow 2.7.0
• matplotlib 3.5.1
• numpy 1.21.5

사용자 커널 추가하기

• 기본 제공 커널에서 사용자가 원하는 패키지가 없거나 특정한 버전의 패키지가 필요하다면 자신이 원하는 구성으로 사용자 커널을 추가할 수 있습니다.

• ananconda3 환경설정 로딩

$ . /opt/anaconda3/anaconda3.sh

• 가상환경 추가 및 패키지 설치

$ conda create -n ipykernel_py3.7 python=3.7 ipykernel
$ conda activate ipykernel_py3.7
$ conda install -c conda-forge matplotlib

• 커널 추가

$ conda activate ipykernel_py3.7
$ ipython kernel install --user --name python3.7 --display-name "Python(3.7)"

• 커널 조회

$ jupyter kernelspec list 

• 커널 삭제

$ jupyter kernelspec uninstall 커널이름

HTCondor Python API

• HTCondor Python API를 이용하면 jupyter 환경에서 htcondor 를 사용할수 있습니다.
• HTCondor Python Bindings Tutorials
• Submitting and Managing Jobs
• Advanced Job Submission and Management
• 위 문서중에 있는 [launch binder]를 클릭하면 해당 예제를 실습해볼수 있습니다.

PyROOT

• PyRoot tutorials

tensorflow

• 현재 jupyterhub에서는 tensoflow cpu 만 사용할 수 있습니다.
• tensorflow gpu의 사용을 위해서는 기존과 같이 htcondor를 이용해야합니다.