Anaconda: Difference between revisions

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# Listez les dépendances (requirements) de l'application que vous voulez utiliser.
# Listez les dépendances (requis) de l'application que vous voulez utiliser. Afin de ce faire, vous pouver :
## Exécuter <code>pip show <nom_paquet></code> depuis votre environement virtuel (si le paquet existe sur [https://pypi.org/ PyPI])
## Ou, vérifier s'il existe un fichier <tt>requirements.txt</tt> dans le dépôt Git.
## Ou, vérifier la variable <tt>install_requires</tt> du fichier <tt>setup.py</tt> qui énumère les requis.
# Trouvez quelles dépendances sont des paquets Python, et lesquelles sont des librairies fournies par Anaconda. Par exemple, CUDA et CuDNN sont des librairies disponible sur l'Anaconda Cloud, mais que vous ne devez pas installer vous-même sur nos grappes. Elles sont déjà installées.
# Trouvez quelles dépendances sont des paquets Python, et lesquelles sont des librairies fournies par Anaconda. Par exemple, CUDA et CuDNN sont des librairies disponible sur l'Anaconda Cloud, mais que vous ne devez pas installer vous-même sur nos grappes. Elles sont déjà installées.
# Retirez de la liste de dépendance tout ce qui n'est pas un paquet Python (par exemple, retirez <code>cudatoolkit</code> et <code>cudnn</code>).
# Retirez de la liste de dépendance tout ce qui n'est pas un paquet Python (par exemple, retirez <code>cudatoolkit</code> et <code>cudnn</code>).

Revision as of 19:17, 21 February 2020

Other languages:

Anaconda est une distribution de Python. Nous demandons à nos utilisateurs de ne pas installer Anaconda sur nos grappes.

N'installez pas Anaconda sur nos grappes

Nous sommes conscients qu'Anaconda est largement utilisé dans plusieurs domaines étudiés par nos utilisateurs (la science des données, l'IA, la bioinformatique, etc). Anaconda est une solution intéressante pour simplifier la gestion de Python et de librairies sur un ordinateur personnel. Cependant, sur une grappe comme celles maintenues par Calcul Canada, la gestion des librairies doit être faite par notre personnel, afin d'assurer une compatibilité et une performance maximales. Voici une liste de raisons:

  • Anaconda installe très souvent des logiciels (compilateurs, bibliothèques scientifiques etc.) qui existent déjà sur les grappes de Calcul Canada comme modules, avec une configuration qui n'est pas optimale.
  • installe des binaires qui ne sont pas optimisés pour les processeurs de nos grappes.
  • fait de mauvaises suppositions sur l'emplacement de bibliothèques.
  • s'installe dans le $HOME par défaut, où il place une énorme quantité de fichiers. L'installation d'Anaconda seule peut prendre près de la moitié de votre quota sur le nombre de fichiers dans votre espace personnel.
  • est plus lent pour installer des paquets
  • modifie $HOME/.bashrc, ce qui peut causer des conflits.

Comment transitionner de Conda vers Virtualenv

Virtualenv vous offre toutes les fonctionnalités dont vous avez besoin pour utiliser Python sur nos grappes. Voici comment passer à Virtualenv si vous utilisez Anaconda sur votre ordinateur personnel:

  1. Listez les dépendances (requis) de l'application que vous voulez utiliser. Afin de ce faire, vous pouver :
    1. Exécuter pip show <nom_paquet> depuis votre environement virtuel (si le paquet existe sur PyPI)
    2. Ou, vérifier s'il existe un fichier requirements.txt dans le dépôt Git.
    3. Ou, vérifier la variable install_requires du fichier setup.py qui énumère les requis.
  2. Trouvez quelles dépendances sont des paquets Python, et lesquelles sont des librairies fournies par Anaconda. Par exemple, CUDA et CuDNN sont des librairies disponible sur l'Anaconda Cloud, mais que vous ne devez pas installer vous-même sur nos grappes. Elles sont déjà installées.
  3. Retirez de la liste de dépendance tout ce qui n'est pas un paquet Python (par exemple, retirez cudatoolkit et cudnn).
  4. Utilisez un virtualenv, dans lequel vous installerez ces dépendances.

Votre application devrait fonctionner. Si ce n'est pas le cas, n'hésitez pas à contacter notre soutien technique.