Uso de conda

2026-07-23T19:56:15Z

Creando un entorno virtual con Python 3.9.5

← Revisión anterior		Revisión del 19:56 23 jul 2026
Línea 101:		Línea 101:
	conda activate mi_entorno_con_python		conda activate mi_entorno_con_python
	which python		which python

			=== Aceptar Términos de Servicios de manera automática ===

			Si necesitas automatizar la creación de entornos, es posible que debas forzar la aceptación de los Términos de Servicios.

			Para eso debes exportar la siguiente variable antes de crear tus entornos:

			export CONDA_PLUGINS_AUTO_ACCEPT_TOS=yes

	= Instalación de software adicional =		= Instalación de software adicional =

Archivo:Jupyterhub spawn.png

2026-07-22T16:19:03Z

Eguerra revirtió Archivo:Jupyterhub spawn.png a una versión anterior Revertido a la versión del 22 jul 2026 a las 16:15 (UTC)

Página nueva

Archivo:Jupyterhub spawn.png

2026-07-22T16:18:38Z

Eguerra revirtió Archivo:Jupyterhub spawn.png a una versión anterior Revertido a la versión del 22 jul 2026 a las 16:13 (UTC)

Página nueva

Archivo:Jupyterhub spawn.png

2026-07-22T16:15:57Z

Eguerra subió una nueva versión de Archivo:Jupyterhub spawn.png

Página nueva

Archivo:Jupyterhub spawn.png

2026-07-22T16:13:22Z

Eguerra subió Archivo:Jupyterhub spawn.png

Página nueva

Archivo:Jupyterhub login.png

2026-07-22T16:11:09Z

Eguerra subió Archivo:Jupyterhub login.png

Página nueva

Jupyter

2026-07-22T16:10:50Z

Página creada con «= Introducción = JupyterHub es el servicio oficial de Jupyter del NLHPC, disponible en [https://jupyter.nlhpc.cl https://jupyter.nlhpc.cl]. Permite acceder a JupyterLab directamente desde el navegador, lanzando sesiones de trabajo en los nodos del cluster sin necesidad de configurar túneles SSH ni instalar software adicional en su computadora local. = Configuración inicial = Antes de usar JupyterHub por primera vez, debe preparar su entorno Python en el cluster.…»

Página nueva

= Introducción =

JupyterHub es el servicio oficial de Jupyter del NLHPC, disponible en [https://jupyter.nlhpc.cl https://jupyter.nlhpc.cl]. Permite acceder a JupyterLab directamente desde el navegador, lanzando sesiones de trabajo en los nodos del cluster sin necesidad de configurar túneles SSH ni instalar software adicional en su computadora local.

= Configuración inicial =

Antes de usar JupyterHub por primera vez, debe preparar su entorno Python en el cluster. Conéctese via SSH a leftraru y ejecute los siguientes comandos:

[usuario@leftraru1 ~]$ module load python/3.13.2-zen4-j

[usuario@leftraru1 ~]$ python -m venv ~/envs/jupyter

[usuario@leftraru1 ~]$ source ~/envs/jupyter/bin/activate

[usuario@leftraru1 ~]$ pip install jupyterlab jupyter_server batchspawner jupyterhub

Finalmente, cree el archivo de configuración de entorno:

[usuario@leftraru1 ~]$ cat > ~/.jupyter_env << 'EOF'
source $HOME/envs/jupyter/bin/activate
export PATH=$HOME/envs/jupyter/bin:$PATH
EOF

Este paso '''solo se realiza una vez'''. Al estar su directorio home en NFS, el entorno quedará disponible en todos los nodos del cluster.

= Acceso a JupyterHub =

Ingrese a [https://jupyter.nlhpc.cl https://jupyter.nlhpc.cl] con su '''usuario y contraseña habitual del cluster''' (los mismos que usa para conectarse por SSH a leftraru).

[[Archivo:jupyterhub_login.png|centro|800px]]

= Selección de perfil =

Tras iniciar sesión, se presentará una pantalla para seleccionar el perfil de recursos según sus necesidades:

[[Archivo:jupyterhub_spawn.png|centro|800px]]

Los perfiles disponibles son:

{| class="wikitable"
! Perfil !! Cores !! Memoria !! Tiempo máximo !! GPU
|-
| Debug - 1 core / 2GB || 1 || 2 GB || 30 min || —
|-
| Main - 1 core / 4GB || 1 || 4 GB || 8 horas || —
|-
| Main - 4 cores / 16GB || 4 || 16 GB || 8 horas || —
|-
| General - 2 cores / 8GB || 2 || 8 GB || 8 horas || —
|-
| Large Memory - 8 cores / 64GB || 8 || 64 GB || 8 horas || —
|-
| GPU - NVIDIA V100 (gn001/gn002) || 4 || 16 GB || 4 horas || 1× V100
|-
| GPU - AMD MI210 (gn004/gn005) || 4 || 16 GB || 4 horas || 1× MI210
|}

Seleccione el perfil mínimo necesario para su trabajo. Cada sesión ocupa un job en SLURM, por lo que utilizar recursos innecesarios afecta la disponibilidad para otros usuarios.

Haga click en '''Start''' para iniciar la sesión. El sistema puede tardar algunos segundos mientras asigna los recursos en el cluster.

= Uso de JupyterLab =

Una vez iniciado el servidor, se abrirá JupyterLab directamente en su navegador. Desde ahí podrá:

* Crear y ejecutar notebooks (<code>.ipynb</code>)
* Abrir una terminal en el nodo de cómputo
* Navegar y gestionar sus archivos en el home

Para instalar paquetes adicionales en su entorno, abra una terminal dentro de JupyterLab y ejecute:

pip install nombre-paquete

Si necesita cargar módulos del cluster (MPI, CUDA, etc.), agréguelos a su archivo <code>~/.jupyter_env</code>. Por ejemplo:

module load CUDA/12.1
source $HOME/envs/jupyter/bin/activate
export PATH=$HOME/envs/jupyter/bin:$PATH

= Liberar recursos al terminar =

Es importante detener el servidor al terminar su trabajo para liberar los recursos del cluster:

# Haga click en '''File''' en el menú superior
# Seleccione '''Hub Control Panel'''
# Haga click en '''Stop My Server'''

Las sesiones inactivas por más de '''1 hora''' son apagadas automáticamente por el sistema. Si el tiempo máximo del perfil seleccionado expira, la sesión se cerrará y perderá el trabajo no guardado. Se recomienda guardar frecuentemente.

= Conclusión =

JupyterHub simplifica significativamente el acceso a Jupyter en el cluster, eliminando la necesidad de configurar túneles SSH y permitiendo seleccionar los recursos necesarios directamente desde el navegador.

= Más información =

Puede leer sobre el uso de módulos en el cluster en la página [[Uso de módulos]].

Puede leer sobre Jupyter en la página web oficial en el siguiente [https://docs.jupyter.org/en/latest/ enlace].

NLHPC - Cambios recientes [es]

Uso de conda

Archivo:Jupyterhub spawn.png

Archivo:Jupyterhub spawn.png

Archivo:Jupyterhub spawn.png

Archivo:Jupyterhub spawn.png

Archivo:Jupyterhub login.png

Jupyter