Обзор открытых программных пакетов для решения задач оптимизации
Необходимо предварительно установить солверы, как описано ниже. Наиболее простой способ установки необходимых пакетов для оптимизаторов осуществляется через пакетный менеджер conda(идет в составе Anaconda или Miniconda)
Пример сборки:
- Создать окружение
conda create --name opt_conda_env python=3.8
- Запуск окружения
conda activate opt_conda_env
- Установка необходимых пакетов
conda install -c conda-forge --file conda_requirements.txt
pip install -r requirements.txt
- Добавление окружения в jupyter
python -m ipykernel install --user --name=opt_conda_env
- Собрать контейнер из Dockerfile с тегом opt из текущей директории:
docker build -t opt .
- Запустить контейнер с mount текущей директории <-> контейнер:
docker run -dp 3000:3000 -w /app -v "$(pwd):/app" -i -t opt
Запуск контейнера с возможностью запустить jupyter lab
docker run -dp 8888:8888 -w /app -v (pwd):/app -i -t opt
- Подставить CONTAINER ID (из команды docker ps) в команду:
docker attach <CONTAINER ID>
- Далее, в контейнере запустить расчёты:
python runner.py
- Запуск jupyter lab в контейнере
jupyter-lab --ip=0.0.0.0 --no-browser --allow-root
- Выйти из контейнера:
exit