Python

Lancer des calculs¶

On rappelle brièvement les commandes successives à lancer et expliquées ici dans le détail.

Pour se connecter à la frontale de soumission:

ssh -X calcul

Pour lancer un job interactif:

salloc --x11 srun --pty /bin/bash

Pour activer l'environnement Spack et pouvoir utiliser les logiciels installés avec :

. /opt/spack/share/spack/setup-env.sh

Attention : premier lancement lent

Le premier appel de cette commande prend environ 1 minute car Spack doit créer un dossier .spack dans votre répertoire personnel.

C'est tout à fait normal : ne fermez pas votre terminal et patientez.

Les appels suivants seront instantanés.

Appeler Python¶

Afin de pouvoir charger l’environnement Python, vous devez charger le paquet spack:

spack load miniconda3@24.7.1%gcc@13.2.0

Avec les paquets principaux python suivants (liste complète avec pip list ou conda list):

paquet	version
numpy	2.2.5
scipy	1.15.2
matplotlib	3.10.1
seaborn	0.13.2
bokeh	3.7.2
pillow	11.1.0
pandas	2.2.3
pytorch	2.5.1
scikit-learn	1.6.1
tensorflow	2.18.0

Installer ses propres paquets¶

Pour installer un paquet qui ne serait pas présent dans la liste, vous avez le choix entre:

faire un mail pour une demande à calcul@math.univ-toulouse.fr.
faire une installation dans votre home: pip install --user --no-cache-dir <package_name>

Note

--user aura pour effet d’installer le paquet dans votre répertoire home: /home/<username>/.local/lib/python3.10/site-packages.

créer un environnement conda:

conda create -n <name>

source activate <name>

conda install <package_name>

où <name> est un nom explicite de votre environnement conda et <package_name> naturellement le nom du package que vous voulez installer dans votre environnement.

Session Jupyter¶

Depuis fourier:

jupyter lab --no-browser --port=8888 --ip=0.0.0.0

Depuis votre machine:

export DISPLAY=0:0
ssh -L8888:fourier:8888 -NCf <username>@calcul

Et vous pouvez directement cliquer sur l'adresse suivante: http://127.0.0.1:8888/.