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 :

load_spack

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.

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):

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.
faire une installation dans votre /scratch avec uv (plus d'info ici sur l'accès aux différents disques)
Installation

Rediriger le cache de uv vers votre /scratch
```
export UV_CACHE_DIR="/scratch/<username>/.cache/uv"
```
Rediriger les installations python
```
export UV_PYTHON_INSTALL_DIR="/scratch/$USER/.local/share/uv/python"
```
Note

Vous pouvez placer les redirections des variables UV_CACHE_DIR et UV_PYTHON_INSTALL_DIR dans votre .bashrc pour éviter de relancer ces commandes.

Créer votre venv dans le /scratch
```
uv venv --python 3.12 /scratch/$USER/.uv
```
Activer le venv
```
source /scratch/$USER/.uv/bin/activate
```
Et installer vos paquets
```
uv pip install paquet1 paquet2 ...
```
créer un environnement conda:
Installation
```
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.

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/.