Jupyter
Introducción
JupyterHub es el servicio oficial de Jupyter del NLHPC, disponible en 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 con su usuario y contraseña habitual del cluster (los mismos que usa para conectarse por SSH a leftraru).
Selección de perfil
Tras iniciar sesión, se presentará una pantalla para seleccionar el perfil de recursos según sus necesidades:
Los perfiles disponibles son:
| 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 (
.ipynb) - 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 ~/.jupyter_env. 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 enlace.
