Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous d'avoir installé Jupyter Lab sur votre ordinateur personnel. Voici comment procéder :

Installation via Python

  1. Créez un environnement virtuel : bash $ python3 -m venv jupyter_test

  2. Activez l'environnement virtuel : bash $ source jupyter_test/bin/activate

  3. Installez Jupyter Lab : bash $ pip install jupyterlab

Note : Si vous utilisez Anaconda (version 2024.06), Jupyter est déjà inclus.

Accès à Jupyter sur la frontale ($HOME)

Partie I : Démarrer un job avec un serveur Jupyter Notebook sur la vm-projet

Étape 1 : Connexion à votre compte

Connectez-vous à votre compte explor en utilisant SSH :

$ ssh -p <port> login@193.54.9.82
login@193.54.9.82's password:

Étape 2 : Charger les modules nécessaires

Chargez les modules nécessaires pour lancer Jupyter sur la vm-projet :

[login@vm-projet ~]$ module load anaconda3/2024.06
[login@vm-projet ~]$ source $HOME_ANACONDA/anaconda.rc
(base) [login@vm-projet ~]$

Étape 3 : Lancer Jupyter Notebook

Lancez Jupyter Notebook avec la commande suivante :

(base) [login@vm-projet ~]$ jupyter notebook --no-browser --port=8888 --ip=0.0.0.0

Exemple de sortie :

[I 2025-03-06 10:52:44.630 ServerApp] Jupyter Server 2.14.1 is running at:
[I 2025-03-06 10:52:44.630 ServerApp] http://vm-projet:8888/tree?token=856bf559f7b34d11a5c87e4e755b7221d4757ef001bf94b6

Notez l'URL fournie, car vous en aurez besoin pour vous connecter au serveur.

Partie II : Ouvrir un notebook à travers un tunnel SSH

Étape 1 : Ouvrir le tunnel SSH

Ouvrez un tunnel SSH dans une session shell sur votre poste de travail :

$ ssh -fNL 8888:localhost:8888 -p <port> login@193.54.9.82
login@193.54.9.82's password:
  • Le premier port (8888) correspond à votre machine locale. Vous pouvez l'adapter si nécessaire.
  • Le second port (8888) est celui du serveur, tel que spécifié lors du lancement de Jupyter Notebook dans la vm-projet.

Étape 2 : Lancer le notebook

Activez votre environnement virtuel et lancez Jupyter :

$ source jupyter_test/bin/activate
(jupyter_test) user@work-station:~$ jupyter notebook

Étape 3 : Accéder au notebook

Dans votre navigateur, ouvrez l'URL fournie par le serveur de notebook, en remplaçant le nom de la vm-projet par localhost :

Remplacez :

http://vm-projet:8888/tree?token=856bf559f7b34d11a5c87e4e755b7221d4757ef001bf94b6

Par :

http://localhost:8888/tree?token=856bf559f7b34d11a5c87e4e755b7221d4757ef001bf94b6

Vous devriez maintenant être connecté à votre notebook Jupyter en cours d'exécution sur la vm-projet.

Accès à Jupyter sur les noeuds de calcul

Partie I : Démarrer un job avec un serveur Jupyter Notebook sur un nœud de calcul

Étape 1 : Connexion à votre compte

Connectez-vous à votre compte explor en utilisant SSH :

$ ssh -p <port> login@193.54.9.82
login@193.54.9.82's password:

Étape 2 : Demander une réservation

Demandez une réservation pour une connexion interactive à un nœud, exemple pour un nœud GPU :

[login@vm-projet ~]$ salloc -A projet -N1 -p gpu -w noeud -t 1:00:00 srun --pty bash

Exemple de sortie :

salloc: Pending job allocation 1344365
salloc: job 1344365 queued and waiting for resources
salloc: job 1344365 has been allocated resources
salloc: Granted job allocation 1344365
salloc: Waiting for resource configuration
salloc: Nodes gpf01 are ready for job

Étape 3 : Charger les modules nécessaires

Chargez les modules nécessaires pour lancer Jupyter sur le nœud :

[login@noeud ~]$ module load anaconda3/2024.06
[login@noeud ~]$ source $HOME_ANACONDA/anaconda.rc
(base) [login@noeud ~]$

Étape 4 : Lancer Jupyter Notebook

Lancez Jupyter Notebook avec la commande suivante :

(base) [login@noeud ~]$ jupyter notebook --no-browser --port=8888 --ip=0.0.0.0

Exemple de sortie :

[I 2024-11-22 18:50:20.263 ServerApp] Jupyter Server 2.14.1 is running at:
[I 2024-11-22 18:50:20.263 ServerApp] http://noeud:8888/tree?token=0cd965475476ce5b0a5235c4f6fc5f0c82123eb0e8c5b354

Notez l'URL fournie, car vous en aurez besoin pour vous connecter au serveur, ainsi que le nom du nœud de calcul.

Partie II : Ouvrir un notebook à travers un tunnel SSH

Étape 1 : Ouvrir le tunnel SSH

Ouvrez un tunnel SSH dans une session shell sur votre poste de travail :

$ ssh -fNL 8888:noeud:8888 -p <port> login@193.54.9.82
login@193.54.9.82's password:
  • Le premier port (8888) correspond à votre machine locale. Vous pouvez l'adapter si nécessaire.
  • Le second port (8888) est celui du serveur, tel que spécifié lors du lancement de Jupyter Notebook.

Étape 2 : Lancer le notebook

Activez votre environnement virtuel et lancez Jupyter Lab :

$ source jupyter_test/bin/activate
(jupyter_test) user@work-station:~$ jupyter notebook

Étape 3 : Accéder au notebook

Dans votre navigateur, ouvrez l'URL fournie par le serveur de notebook, en remplaçant le nom du nœud par localhost :

Remplacez :

http://noeud:8888/tree?token=0cd965475476ce5b0a5235c4f6fc5f0c82123eb0e8c5b354

Par :

http://localhost:8888/tree?token=0cd965475476ce5b0a5235c4f6fc5f0c82123eb0e8c5b354

Vous devriez maintenant être connecté à votre notebook Jupyter en cours d'exécution sur le nœud de calcul.