Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- ressources:fidle4cbp [2022/05/25 15:14] – [Lancement du jupiter-notebook] equemene
+++ ressources:fidle4cbp [2022/05/25 15:50] (Version actuelle) – [Lancement du jupiter-notebook] equemene
@@ Ligne 1: / Ligne 1: @@
 ====== Utilisation de Fidle au Centre Blaise Pascal ======
-La formation [[https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/talks/fidle/-/wikis/home:FIDLE]] (pour Formation Introduction au Deep Learning]] a pour objectif de //proposer une introduction au Deep Learning, allant des concepts fondamentaux aux architectures avancées (VAE, Transformers, GAN, ...).//
+La formation [[https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/talks/fidle/-/wikis/home:FIDLE|FIDLE]] (pour Formation Introduction au Deep Learning]] a pour objectif de //proposer une introduction au Deep Learning, allant des concepts fondamentaux aux architectures avancées (VAE, Transformers, GAN, ...).//
 Cette formation se basant sur l'exploitation de Notebooks Jupyter, elle requiert l'exploitation d'outils, notamment des outils des environnements de //Machine Learning// Tensorflow, PyTorch. La documentation fournie ne propose cependant pas les éléments permettant l'exploitation de GPU.
-Voici quelques lignes pour pouvoir lancer simplement tous les notebook Fidle au CBP.
+Voici quelques lignes pour pouvoir lancer simplement tous les //notebooks// Fidle au CBP.
 ===== Création des notebooks et des bases d'images =====
@@ Ligne 23: / Ligne 23: @@
   - Déplacement dans le dossier : <code>cd /local/$USER/FidleROOT</code>
   - Téléchargement de l'archive et expansion des notebooks : <code>tar xzf /projects/FidleROOT/fidle.tgz</code>
-  - Téléchargement de l'archive et expansion des images : <code>tar xzf /projects/FidleROOT/fidle-datasets.tar</code>
+  - Téléchargement de l'archive et expansion des images : <code>tar xf /projects/FidleROOT/fidle-datasets.tar</code>
 ===== Chargement de l'environnement conda3 du CBP =====
@@ Ligne 30: / Ligne 30: @@
 Son chargement se fait par l'application de la commande :<code>module load conda3/4.9.2</code>
+===== Paramétrage de l'emplacement des images des bases Fidle =====
+De manière à pointer correctement les bases d'images, définir la variable d'environnement ''FIDLE_DATASETS_DIR'' sur l'emplacement des images téléchargées :<code>export FIDLE_DATASETS_DIR=/local/$USER/FidleROOT/fidle-datasets</code>
 ===== Lancement du jupiter-notebook =====
@@ Ligne 35: / Ligne 40: @@
 <code>jupyter-notebook --no-browser --ip=$(hostname)</code>
+Au chargement de la ligne précédente, le terminal affiche des lignes comparables aux suivantes :<code>
+[I 17:26:36.731 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /local/equemene/FidleROOT
+[I 17:26:36.731 NotebookApp] Jupyter Notebook 6.4.11 is running at:
+[I 17:26:36.731 NotebookApp] http://gtx980tialpha:8888/?token=76e46066caea92735c79f1903f1e055d511cee0525a16bb3
+[I 17:26:36.732 NotebookApp]  or http://127.0.0.1:8888/?token=76e46066caea92735c79f1903f1e055d511cee0525a16bb3
+[I 17:26:36.732 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
+[C 17:26:36.743 NotebookApp]
+    To access the notebook, open this file in a browser:
+        file:///home/equemene/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-267202-open.html
+    Or copy and paste one of these URLs:
+        http://gtx980tialpha:8888/?token=76e46066caea92735c79f1903f1e055d511cee0525a16bb3
+     or http://127.0.0.1:8888/?token=76e46066caea92735c79f1903f1e055d511cee0525a16bb3
+</code>
-==== Installation d'un logiciel dans l'environnement Conda installée ====
+Copier l'adresse commençant par ''http'' mais ne contenant pas ''127.0.0.1'' et la coller dans son navigateur. Ici, ce serait : <code>http://gtx980tialpha:8888/?token=76e46066caea92735c79f1903f1e055d511cee0525a16bb3</code>
-Une fois l'environnement chargé avec ''source $HOME/CondaLatest.rc'', il suffit de taper ''conda install <Logiciel>'' pour que **Conda** recherche les dépendances, les installe puis installe le logiciel spécifié.
+Cette ligne ouvre le serveur Web créé par l'outil Jupyter sur la machine **gtx980tialpha** au Centre Blaise Pascal.
-Par exemple, pour l'installation de machine learning **pytorch** : ''conda install pytorch''
+<note warning>Attention, l'utilisation de cette adresse ne fonctionne QUE si vous êtes connecté sur une des machines du Centre Blaise Pascal par x2go ou sur une machine connectée avec un fil sur ce même réseau.</note>
-==== Logs complets d'une installation ====
+===== Chargement d'un notebook dans le navigateur =====
-Voici les logs complets d'une installation classique :
+Une fois l'adresse précédente copiée dans le navigateur, on obtient ceci :
-<code>
-[/home/jmylq/miniconda3] >>> /scratch/$USER/miniconda3
-PREFIX=/scratch/jmylq/miniconda3
-Unpacking payload ...
-Collecting package metadata (current_repodata.json): done
-Solving environment: done
-## Package Plan ##
+{{:ressources:fidle1.png?600|}}
-  environment location: /scratch/jmylq/miniconda3
+Ces deux dossiers **fidle** et **fidle-datasets** contiennent respectivement l'ensemble des //notebooks// du cours et les bases d'images.
-  added / updated specs:
+Par exemple, pour sélectionner le notebook sur l'apprentissage de chiffres manuscrits, choisir **02-CNN-MNIST.ipynb**
-    - _libgcc_mutex==0.1=main
-    - brotlipy==0.7.0=py39h27cfd23_1003
-    - ca-certificates==2020.12.8=h06a4308_0
-    - certifi==2020.12.5=py39h06a4308_0
-    - cffi==1.14.4=py39h261ae71_0
-    - chardet==3.0.4=py39h06a4308_1003
-    - conda-package-handling==1.7.2=py39h27cfd23_1
-    - conda==4.9.2=py39h06a4308_0
-    - cryptography==3.3.1=py39h3c74f83_0
-    - idna==2.10=py_0
-    - ld_impl_linux-64==2.33.1=h53a641e_7
-    - libedit==3.1.20191231=h14c3975_1
-    - libffi==3.3=he6710b0_2
-    - libgcc-ng==9.1.0=hdf63c60_0
-    - libstdcxx-ng==9.1.0=hdf63c60_0
-    - ncurses==6.2=he6710b0_1
-    - openssl==1.1.1i=h27cfd23_0
-    - pip==20.3.1=py39h06a4308_0
-    - pycosat==0.6.3=py39h27cfd23_0
-    - pycparser==2.20=py_2
-    - pyopenssl==20.0.0=pyhd3eb1b0_1
-    - pysocks==1.7.1=py39h06a4308_0
-    - python==3.9.1=hdb3f193_2
-    - readline==8.0=h7b6447c_0
-    - requests==2.25.0=pyhd3eb1b0_0
-    - ruamel_yaml==0.15.80=py39h27cfd23_0
-    - setuptools==51.0.0=py39h06a4308_2
-    - six==1.15.0=py39h06a4308_0
-    - sqlite==3.33.0=h62c20be_0
-    - tk==8.6.10=hbc83047_0
-    - tqdm==4.54.1=pyhd3eb1b0_0
-    - tzdata==2020d=h14c3975_0
-    - urllib3==1.25.11=py_0
-    - wheel==0.36.1=pyhd3eb1b0_0
-    - xz==5.2.5=h7b6447c_0
-    - yaml==0.2.5=h7b6447c_0
-    - zlib==1.2.11=h7b6447c_3
+{{:ressources:fidle2.png?600|}}
-The following NEW packages will be INSTALLED:
+Le //notebook// se charge. Pour l'exécuter pas à pas, cliquer sur **Run**
-  _libgcc_mutex      pkgs/main/linux-64::_libgcc_mutex-0.1-main
+{{:ressources:fidle3.png?600|}}
-  brotlipy           pkgs/main/linux-64::brotlipy-0.7.0-py39h27cfd23_1003
-  ca-certificates    pkgs/main/linux-64::ca-certificates-2020.12.8-h06a4308_0
-  certifi            pkgs/main/linux-64::certifi-2020.12.5-py39h06a4308_0
-  cffi               pkgs/main/linux-64::cffi-1.14.4-py39h261ae71_0
-  chardet            pkgs/main/linux-64::chardet-3.0.4-py39h06a4308_1003
-  conda              pkgs/main/linux-64::conda-4.9.2-py39h06a4308_0
-  conda-package-han~ pkgs/main/linux-64::conda-package-handling-1.7.2-py39h27cfd23_1
-  cryptography       pkgs/main/linux-64::cryptography-3.3.1-py39h3c74f83_0
-  idna               pkgs/main/noarch::idna-2.10-py_0
-  ld_impl_linux-64   pkgs/main/linux-64::ld_impl_linux-64-2.33.1-h53a641e_7
-  libedit            pkgs/main/linux-64::libedit-3.1.20191231-h14c3975_1
-  libffi             pkgs/main/linux-64::libffi-3.3-he6710b0_2
-  libgcc-ng          pkgs/main/linux-64::libgcc-ng-9.1.0-hdf63c60_0
-  libstdcxx-ng       pkgs/main/linux-64::libstdcxx-ng-9.1.0-hdf63c60_0
-  ncurses            pkgs/main/linux-64::ncurses-6.2-he6710b0_1
-  openssl            pkgs/main/linux-64::openssl-1.1.1i-h27cfd23_0
-  pip                pkgs/main/linux-64::pip-20.3.1-py39h06a4308_0
-  pycosat            pkgs/main/linux-64::pycosat-0.6.3-py39h27cfd23_0
-  pycparser          pkgs/main/noarch::pycparser-2.20-py_2
-  pyopenssl          pkgs/main/noarch::pyopenssl-20.0.0-pyhd3eb1b0_1
-  pysocks            pkgs/main/linux-64::pysocks-1.7.1-py39h06a4308_0
-  python             pkgs/main/linux-64::python-3.9.1-hdb3f193_2
-  readline           pkgs/main/linux-64::readline-8.0-h7b6447c_0
-  requests           pkgs/main/noarch::requests-2.25.0-pyhd3eb1b0_0
-  ruamel_yaml        pkgs/main/linux-64::ruamel_yaml-0.15.80-py39h27cfd23_0
-  setuptools         pkgs/main/linux-64::setuptools-51.0.0-py39h06a4308_2
-  six                pkgs/main/linux-64::six-1.15.0-py39h06a4308_0
-  sqlite             pkgs/main/linux-64::sqlite-3.33.0-h62c20be_0
-  tk                 pkgs/main/linux-64::tk-8.6.10-hbc83047_0
-  tqdm               pkgs/main/noarch::tqdm-4.54.1-pyhd3eb1b0_0
-  tzdata             pkgs/main/noarch::tzdata-2020d-h14c3975_0
-  urllib3            pkgs/main/noarch::urllib3-1.25.11-py_0
-  wheel              pkgs/main/noarch::wheel-0.36.1-pyhd3eb1b0_0
-  xz                 pkgs/main/linux-64::xz-5.2.5-h7b6447c_0
-  yaml               pkgs/main/linux-64::yaml-0.2.5-h7b6447c_0
-  zlib               pkgs/main/linux-64::zlib-1.2.11-h7b6447c_3
+Au chargement des éléments initiaux, le //notebook// informe par exemple que la librairie **cudart** est bien chargée. Les GPU présents sur la machine pourront être exploités.
-Preparing transaction: done
+{{:ressources:fidle4.png?600|}}
-Executing transaction: done
-installation finished.
-Do you wish the installer to initialize Miniconda3
-by running conda init? [yes|no]
-[no] >>> yes
-no change     /scratch/jmylq/miniconda3/condabin/conda
-no change     /scratch/jmylq/miniconda3/bin/conda
-no change     /scratch/jmylq/miniconda3/bin/conda-env
-no change     /scratch/jmylq/miniconda3/bin/activate
-no change     /scratch/jmylq/miniconda3/bin/deactivate
-no change     /scratch/jmylq/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
-no change     /scratch/jmylq/miniconda3/etc/fish/conf.d/conda.fish
-no change     /scratch/jmylq/miniconda3/shell/condabin/Conda.psm1
-no change     /scratch/jmylq/miniconda3/shell/condabin/conda-hook.ps1
-no change     /scratch/jmylq/miniconda3/lib/python3.9/site-packages/xontrib/conda.xsh
-no change     /scratch/jmylq/miniconda3/etc/profile.d/conda.csh
-modified      /home/jmylq/.bashrc
-==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==
+L'exécution de cellules suivantes rappelle des informations sur l'environnement complet d'exécution.
-If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,
+{{:ressources:fidle5.png?600|}}
-   set the auto_activate_base parameter to false:
-conda config --set auto_activate_base false
+===== Fermeture de son environnement jupyter notebook =====
-Thank you for installing Miniconda3!
+Après exploitation, il est IMPERATIF de clôturer son jupyter-notebook, sans quoi la mémoire des GPU reste réservée au notebook en cours d'exécution. Il faut donc dans son terminal taper un ''<Ctrl><C>''. Le terminal demande une confirmation validée par un 'y'.<code>
+Shutdown this notebook server (y/[n])? y
+[C 17:43:03.495 NotebookApp] Shutdown confirmed
+[I 17:43:03.498 NotebookApp] Shutting down 1 kernel
+[I 17:43:03.499 NotebookApp] Kernel shutdown: 87440d72-6146-4384-a7a0-e8c9c6a51013
+[I 17:43:06.116 NotebookApp] Shutting down 0 terminals
 </code>

ressources/fidle4cbp.1653491642.txt.gz · Dernière modification : 2025/05/14 07:38 (modification externe)

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