El formato con el que realizaremos las sesiones será el de Jupyter notebooks, que son una herramienta cómoda y ágil para realizar exploraciones de datos y pruebas rápidas de implementación con Python.
Hay dos maneras de ejecutar los notebooks que le pasamos: en local (si tiene suficiente potencia de computación) o en remoto (en nuestro cluster). Recomendamos que mientras tenga las cuentas de usuario se haga en remoto.
Para poder ejecutar los notebooks directamente dentro del cluster y, por tanto, aprovechando la infraestructura HPC, es necesario utilizar una terminal.
En primer lugar, nos conectamos al Marenostrum a través de SSH, ejecutando la siguiente orden (donde XXX son los números concretos del usuario):
ssh nct01XXX@mn1.bsc.esActo seguido os pedirá la contraseña. Cuando estéis dentro tendréis que moveros a la carpeta de este taller utilizando:
cd bojos-aiReservamos un nodo del Marenostrum ejecutando el siguiente script:
./remote_server.shOs saldrá una salida como la siguiente:
Jupyter notebook server still not up. Waiting 10 seconds more...
Jupyter notebook server up at port PORT and host HOST
donde PORT son los 3 dígitos últimos de vuestro usuario (XXX) y HOST es el nodo que se os ha asignado. Estos dos valores son muy importantes para el siguiente paso.
En segundo lugar, descargamos el código en nuestro ordenador:
git clone https://github.com/luciaurcelay/bojos-24
cd bojos-24A continuación tenemos que exponer el servidor Jupyter ejecutado en el nodo del Marenostrum a nuestro ordenador, lo que se hace ejecutando el siguiente script en nuestro ordenador, donde los valores PORT y HOST los copiamos del apartado anterior:
./local_serve.sh PORT HOSTA continuación puedes acceder a la web de Jupyter vía http://localhost:55XXX.
La contraseña es bojos. donde XXX es el valor de PORT.
No cerréis la terminal.
Hay dos opciones de descargar el código:
- Usando git
git clone https://github.com/luciaurcelay/bojos-24- Descargando el archivo .zip
El enlace es https://github.com/luciaurcelay/bojos-24/archive/refs/heads/main.zip
Debe instalar ciertos paquetes en su sistema python.
Si tenéis Conda instalado:
conda install keras jupyter scikit-learn seaborn keras tensorflow matplotlib numpy pandas scipySi no tenéis Conda:
pip3 install keras jupyter scikit-learn seaborn keras tensorflow matplotlib numpy pandas scipyjupyter notebookLa página web de los notebooks debería abrirse automáticamente en su navegador por defecto.