# 뉴론 Jupyter

## 가. Jupyter 개요

### **1. JupyterHub**

* JupyterHub 란 멀티 사용자 환경에서 주피터 랩/노트북을 사용할 수 있는 오픈소스 소프트웨어를 뜻한다.
* JupyterHub는 다양한 환경 (JupyterLab, Notebook, RStudio, Nteract 등)을 지원할 뿐만 아니라 인증 서버 (OAuth, LDAP, GitHub 등) 및 배치 스케줄러와도 (PBSPro, Slurm, LSF 등) 유연하게 연동 가능하다.
* JupyterHub는 컨테이너 관리 플랫폼인 Kubernetes와도 연동이 쉬워 컨테이너 기반의 클라우드 환경에 쉽게 연동 가능하다.

※ Neuron 기반 JupyterHub는 5호기 Bright LDAP, OTP 인증기능을 추가하였고 Slurm 배치 스케줄러와 연동하여 자원을 할당하여 Jupyter 실행하고 현재 default로 Jupyter Notebook을 제공하고 추가로 JupyterLab 제공한다.

### **2. Jupyter Notebook**

* Jupyter Notebook은 웹 기반의 오픈소스 어플리케이션으로 프로그래머들에게 문서 생성, 코드 생성 및 실행, 수학적 라이브러리를 사용한 데이터 시각화, 통계 모델링, 머신러닝/딥러닝 프로그래밍에 사용한다.
* 40 여개의 프로그래밍 언어 즉 Python, R, Julia, Scala등을 지원한다.
* 프로그래밍 언어로 작성한 코드는 HTML, 이미지, 동영상 파일, LaTeX 등 다양한 타입으로 변환 가능하다.
* Apache Spark, Pandas, Scikit-learn, ggplot2, Tensorflow 등 다양한 툴/라이브러리들과 연동 가능하다.

![](https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fgit-blob-ddde89892fe05cbdf032ec9b18e1242ce33408e7%2FJupyter%20Notebook.png?alt=media)

### **3. JupyterLab**

* JupyterLab은 Jupyter Notebook 인터페이스에 사용자 편의를 위한 기능들을 추가하여 확장 가능한 모듈로 구성된다.
* Jupyter Notebook과 달리 하나의 작업 화면에 Tabs 와 Splitters를 사용하여 여러 개의 도큐먼트 또는 다른 기능을 제공한다.

![](https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fgit-blob-075282db770e07662d9a747378a38dd208003494%2FJupyterLab.png?alt=media)

## 나. 스크립트를 통한 Jupyter 실행

### **1. 개요**&#x20;

* **로그인 노드 접속**&#x20;

&#x20;`$ ssh [사용자ID]@neuron.ksc.re.kr`&#x20;

* **(필수) Jupyter 관련 패키지 설치 스크립트 실행**&#x20;

&#x20; `$ sh /apps/jupyter/kisti_conda_jupyter.sh`&#x20;

&#x20; ※ notebook conda env 생성 및 jupyter notebook, jupyterlab, cudatoolkit 11.6, cudnn 패키지 설치



* **(옵션) 필요에 따라 기타 패키지 자동 설치 스크립트 실행 혹은 직접 실행**

&#x20; ※ notebook conda env 활성화 : **$ conda activate notebook**



#### &#x20;   **1) tensorflow 작업 환경**&#x20;

&#x20;   `(notebook) $ sh  /apps/jupyter/kisti_conda_tensorflow.sh` &#x20;

#### &#x20;  **2) pytorch 작업 환경**

&#x20;    `(notebook) $ sh  /apps/jupyter/kisti_conda_pytorch.sh`

<mark style="color:red;">**※ 최초 한번만 실행하며 환경설정이 완료되면 즉시 웹 페이지 접속하여 (다. JupyterLab 사용방법) JupyterLab/Notebook을 사용 가능하다.**</mark>

### **2. 스크립트 실행**

* 터미널로 로그인 노드 (<mark style="color:red;">**neuron.ksc.re.kr**</mark>) 에 접속하여 다음 스크립트 /apps/jupyter/kisti\_conda\_jupyter.sh 를 실행한다.
* 스크립트를 실행하면 <mark style="color:red;">**/scratch/\[사용자ID]/.conda/envs**</mark> 디렉터리에 notebook Conda 환경이 만들어지고 jupyterhub, jupyterLab, notebook 패키지들이 자동으로 설치되고 멀티 GPU 환경에 필요한 cudatoolkit=11.6 과 cudnn이 설치된다.&#x20;

**※ 이 파일은 한번만 실행하면 되고 그 다음부터는 바로 웹 페이지 접속하여 사용 가능하다.**\
※ 실행파일은 공유 디렉터리에서 /apps/jupyter/kisti\_conda\_jupyter.sh 로 바로 실행 가능하다.\
※ 아래 테스트는 사용자ID _<mark style="color:red;">**a1113a01**</mark>_ 로 진행하였다.

```shell-session
[a1113a01@glogin02 ~]$ sh /apps/jupyter/kisti_conda_jupyter.sh
... ...
modified /home01/a1113a01/.bashrc
...prepare conda environment for jupyter user.
Exporting CONDA ENVS and PKGS PATH to bash File.
Downloading and Extracting Packages
#################################################################### | 100%
#################################################################### | 100%
#################################################################### | 100%
#################################################################### | 100%
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: / WARNING conda.core.prefix_data:_load_single_record(167):
done
```

* shell을 다시 시작하고 base 환경 자동 활성화 기능을 꺼야 한다. (한번만 실행)

```shell-session
[a1113a01@glogin01 ~]$ source ~/.bashrc
(base) [a1113a01@glogin01 ~]$ conda config --set auto_activate_base false
(base) [a1113a01@glogin01 ~]$ conda deactivate
```

※ base 환경 자동 활성화 기능을 false 로 설정함으로 다음에 base 환경으로 자동 활성화 되는 것을 방지한다. （만약 base 환경으로 활성화 되지 않았으면 source \~/.bashrc 이후 바로 conda activate notebook 명령어를 실행)

* conda notebook 환경을 다음 명령어로 활성화 한다.

```shell-session
[a1113a01@glogin01 ~]$ conda activate notebook
(notebook) [a1113a01@glogin01 ~]$
```

* Tensorflow(tensorboard 포함) 혹은 Pytorch 등의 사용을 원하는 사용자는 KISTI에서 제공하는 자동 설치 스크립트를 실행하여 설치할 수 있다.&#x20;

※ 주의: 반드시 notebook 사용자 환경에서 실행해야 한다.

```shell-session
## tensorflow-gpu, tensorboard 패키지와 jupyter_notebook 및 jupyter_lab을 위한 tensorboard extenstion 설치
(notebook) 757% [a1113a01@glogin01 ~]$ sh /apps/jupyter/kisti_conda_tensorflow.sh (약 10분 소요)

## pytorch, torchvision, torchaudio 패키지 설치
(notebook) 757% [a1113a01@glogin01 ~]$ sh /apps/jupyter/kisti_conda_pytorch.sh (약 5분 소요)
```

※ 이제부터 사용자는 직접 웹에 접속하여 Jupyter 노트북을 사용할 수 있다. (여기까지 작업들은 한번만 실행하면 됨)

### **3. JupyterHub 웹 페이지 접속**

* <mark style="color:red;">https://jupyter.ksc.re.kr</mark> 에 접속하여 신청 받은 뉴론 계정, OTP, 비밀번호를 입력한다.

![](https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fgit-blob-b926069f5b63aef0a44d6c595c93dd8fbf922c3f%2FJupyterHub%20%EC%9B%B9%20%ED%8E%98%EC%9D%B4%EC%A7%80%20%EC%A0%91%EC%86%8D.png?alt=media)

* 메인 화면에서 자원 사용현황 확인 및 Refresh 버튼을 클릭하여 자원 사용 현황을 업데이트 할 수 있다.

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2FfOuTWthIRCwJ82NIC76Q%2Fjupyter_queue_selection.png?alt=media&#x26;token=6f3a6e58-3e3a-4e84-b3c8-e1df5ed74432" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### **4. 큐 (Queue) 선택 및 Jupyter 실행**

* Jupyter를 실행하기 전에 <mark style="color:red;">**Refresh**</mark> 버튼을 클릭하여 자원 현황을 확인
  * Total CPUs: 전체 CPU 코어 개수
  * Alloc CPUs: 사용중인 CPU 코어 개수
  * Total GPUs: 전체 GPU 개수
  * Alloc GPUs: 사용중인 GPU 개수 &#x20;
  * Node Usage: 노드 활용률
* Queue 정보 확인
  * jupyter queue (무료): 환경 설치, 전처리, 디버깅 용도&#x20;
  * other queues (유료): 딥러닝/머신러닝 등 모델 실행 및 시각화 용도

※ jupyter queue는 현재 2개 노드로 최대 20개(노드 당 10개) Jupyter Lab/Notebook 실행 가능함 (여러 사용자가 노드의 CPU+GPU\[v100] 공유)&#x20;

※ jupyter queue의 GPU는 공유자원이기 때문에 할당 정보(Alloc GPUs)는 0으로 표시됩니다.

※ 큐 선택 시 대기중 작업 존재 여부를 확인하시고 노트북 실행하시기 바랍니다.

<mark style="color:red;">**※ jupyter 큐 외 기타 큐 선택 시 가급적 \*:gpu=1 을 선택하여 주피터를 실행하시기 바랍니다.**</mark>

※ 유료 과금 정책은 기존 Neuron 시스템 과금 정책을 따르고 정보는 국가슈퍼컴퓨팅 홈페이지 요금안내 페이지 (https://www.ksc.re.kr/jwjg/gjbg/ygan) 에서 확인 가능합니다.

* Job queue 에서 해당 queue를 선택하고 Submit버튼을 클릭하여 Jupyter Notebook 실행 (other queues로도 실행 가능하나, 다만 과금 발생함, 과금 정보는 KSC 홈페이지 Neuron 과금 정보 참고)

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2F1OuyzyA1y6f1zGWl61BD%2Fjupyter_queue_selection_v2.png?alt=media&#x26;token=2bf4cad3-d08e-4609-8ca8-d7a61f91269a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 다음과 같은 화면이 몇 초간 진행 되면서 자원 할당이 진행된다.

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2FDd0CfEi2Uc8rDGzRuJ8Q%2Fprocessing.png?alt=media&#x26;token=5a471994-0f39-46f4-8ad2-ed6329761e05" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* Default로 https://jupyter.ksc.re.kr/user/a1113a01/lab JupyterLab 화면이 실행된다.

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fb5aiQTxCGlFfkcwx7Mcb%2Fjupyterlab.png?alt=media&#x26;token=4c87cd5e-4e3d-4c29-a9ca-25c7d653ee4b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

{% embed url="https://youtu.be/HN-Uw3NYmmA" %}

## 다. JupyterLab 사용 방법

#### **1) Jupyter 작업 환경**

* <mark style="color:red;">**Jupyter 환경 디렉터리: /scratch/\[사용자ID]/.conda/envs/notebook**</mark>
* <mark style="color:red;">**로그 저장 디렉터리: /scratch/\[사용자ID]/log/작업ID.log**</mark>
* <mark style="color:red;">**작업 파일 저장 디렉터리: /scratch/\[사용자ID]/workspace/**</mark>

※ 사용자는 본인이 필요로 하는 머신러닝/딥러닝 라이브러리들을 .../notebook conda 환경에 설치하기 때문에 기본 쿼터가 큰 /scratch/사용자ID/ 에 설치된다. (Jupyter 실행 후 발생하는 로그파일도 /scratch/사용자ID 에 저장)

※ 사용자가 작성한 코드는 /scratch/사용자ID/에 저장된다.

※ conda 환경 백업을 위한 conda 환경 내보내기 및 가져오기 관련 정보는 KISTI 홈페이지 소프트웨어 지침서에서 확인할 수 있다.



* Terminal 실행, Launcher 탭에서 Terminal 아이콘을 클릭한다.
  * Launcher 탭이 보이지 않을 경우 Menu Bars에서 + 아이콘을 클릭한다.

![](https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fgit-blob-fbae7c87f628d8b088ab3ecc049ed8682d00f7e4%2FeDtreex0IDwyL3d.png?alt=media)

![](https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fgit-blob-e978c6dcd3552bdda2feec43198f097a94fd4f03%2F1pQTEGKnXpoCpqm.png?alt=media)

* Tensorboard 실행, Menu Bars->+아이콘->Launcher->Tensorboard를 클릭한다.

![](https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fgit-blob-fe8fc5830ff2eab80b31ccbbad2b16d5f295967c%2FzoYS0S9gCXUvx4R.png?alt=media)

![](https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fgit-blob-0c5ed94934e34d28582c06e040f7569ac06ec24e%2Ft8EJplkhAqtCUtR.png?alt=media)

#### **2) 실행중인 세션 종료**

* 다음과 같이, Left Side Bar에서 Session 탭을 클릭하여 실행중인 Terminal Sessions 이나 Kernel Sessions들을 Shut Down 버튼을 클릭하여 종료한다.

※ 세션을 종료시키지 않고 JupyterHub 웹페이지를 종료하는 경우, 다음 Jupyter 실행 시에도 그대로 남아있게 된다. (과금은 진행되지 않음)

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2FnmjOo0RTyUvlg13FtoOu%2Fshutdown.png?alt=media&#x26;token=0df6b7b3-6ee1-4f22-98c3-8993815fa1fb" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### **3) Jupyter 종료**

File -> Hub Control Panel -> Stop My Server

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2FJ8EtVvtOvCA8yYJXgBwu%2Fstopserver.png?alt=media&#x26;token=3bc8f7bb-e148-49c0-b630-44e61370057f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2FYJTuuMC2fYYtjM7OzZxL%2Fstop.png?alt=media&#x26;token=e28dc291-4b01-4667-a46c-74274882f23b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<mark style="color:red;">**※ 홈페이지 Logout 시 실행중인 Jupyter 및 세션들은 모두 자동으로 종료된다.**</mark>

\




## 라. 머신러닝/딥러닝 예제 코드 실행하기

### **1. 예제 코드 실행에 필요한 라이브러리 설치**

* Launcher에서 Terminal 클릭하여 머신러닝/딥러닝에 필요한 라이브러리 설치한다.

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2FywAn0bxY7tj3noweAptx%2F1.png?alt=media&#x26;token=305e2693-8595-4b7a-afcc-95eb02b66c88" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 터미널 환경에서 conda activate notebook 명령어로 notebook 환경을 활성화하고 notebook 환경에 필요한 라이브러리를 설치한다.

※ 반드시 notebook conda 환경에 설치해야 Jupyter 웹 화면에 적용된다.

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2FkVK7Vs1FXlFykCw41ciM%2F2.png?alt=media&#x26;token=dfed52e8-4331-4457-8acc-5a1d8efb56eb" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* notebook 환경에 사용자가 원하는 머신러닝/딥러닝 관련 라이브러리 설치 예시et

```shell-session
772% [a1113a01@gpu06 workspace]$ conda activate notebook
(notebook) 773% [a1113a01@gpu06 workspace]$ conda install -c conda-forge [conda 패키지 명]-y
```

### **2. 예제 코드 작성 및 실행**

* 사용자 작업 디렉터리에서 예제 파일 iris\_ex.ipynb를 클릭한다.
* 프로그램 편집/실행 창에서 Shift+Enter로 예제 코드를 실행한다.

※ 실행 과정에 나오는 warning 들은 무시 가능하며, 동일 코드 재실행 시 warning 메시지 출력되지 않는다. (warning 내용은 코딩 시 버전에 따른 문법적 제시 안내)

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2FRmZ1J0yRH2J9RPPvQqHH%2F3.png?alt=media&#x26;token=a516532f-b543-4f5c-ac82-279e546b426b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* matplotlib 라이브러리를 사용한 그래프 출력

![](https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fgit-blob-b9e83a5859c0bb4a60aec44cbaf180005cf5ea87%2FSX6ZxYNxMoZSub3.png?alt=media)

![](https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fgit-blob-3d2e97801da6605d0370e89310c48bc88f136dae%2Fg1MZ0fOQKvwUBWy.png?alt=media)

### **3. Tensorboard 실행**

* Menu Bar -> Files 에서 tfboard\_ex.ipynb를 클릭한다.
* Shifter+Enter로 코드 실행한다. (약1분 소요)

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2F0jJ0Cvtjll6PjjzTt6xh%2F4.png?alt=media&#x26;token=cd959d48-c484-4447-bdfc-c95b9eb2d201" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* Tensorboard 실행한다.&#x20;

※ logs 폴더에 로그 데이터가 저장된다.

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2FFNZnPDvJryZdwG5V9Vud%2F5.png?alt=media&#x26;token=d496eae5-bd86-4bbd-b706-25bfd412b054" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* TensorBoard -> Scalars

![](https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fgit-blob-90d35012082dbce38ea745f7355823a93d3b872b%2FnNt6sLANd0iPvq2.png?alt=media)

* TensorBoard -> Graphs

![](https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fgit-blob-43987b52bc0faf02c49f21dc1b4f566207a669e2%2FE7Q3W0udQjkzOXy.png?alt=media)

* TensorBoard -> Distributions

![](https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fgit-blob-f4c4c75cd3548e45a15c8b7858b8f81ddfcf8ad4%2FYhCiSqGRPGn79il.png?alt=media)

* TensorBoard -> Histograms

![](https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2Fgit-blob-cf5dd7f814163e3a7f2083e835e4b5186446c2de%2FidcwepwUTPBQ8v8.png?alt=media)

### **4. 새로운 Launcher 만들기 및 Python 코드 작성**

* 아래와 같이 New -> Python 3 메뉴를 클릭하여 새로운 Python 코드의 작성이 가능하다.

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2FV1QCpyXlv7tJC7KeuFo2%2F6.png?alt=media&#x26;token=cc2a918c-0b03-4cae-83a8-ad4664692b77" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* Python 3 커널을 사용할 수 있는 새로운 Jupyter Notebook Launcher가 실행된다.

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2FKNUxt1H58RrSyYKbJWGS%2F7.png?alt=media&#x26;token=ab98d19b-42f7-43a1-88dd-004930290413" alt=""><figcaption></figcaption></figure>



## 마. Jupyter 종료 방법

### **1. 실행중인 세션 종료**

* 다음과 같이, Left Side Bar에서 Session 탭을 클릭하여 실행중인 Terminal Sessions 이나 Kernel Sessions들을 Shut Down 버튼을 클릭하여 종료한다.

※ 세션을 종료시키지 않고 JupyterHub 웹페이지를 종료하는 경우, 다음 Jupyter 실행 시에도 그대로 남아있게 된다. (과금은 진행되지 않음)

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2FzEdAGaqZGQsMh8W09dCi%2F8.png?alt=media&#x26;token=bb567800-6de2-4912-8689-b2214e7ab7fa" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### **2. Jupyter 종료**

* (JupyterLab) Jupyter 사용이 끝나면 반드시 Jupyter를 종료시켜 자원을 반납해야 한다.
* File 메뉴에서 Hub Control Panel 클릭하여 Home 페이지로 와서 Stop My Server 클릭하여 자원을 반납할 수 있다.

&#x20;

<figure><img src="https://1447080302-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FfBmICgXvD3ihLC5OZla4%2Fuploads%2FGczUs4FQejIPugmLCSWc%2Fstop_my_server.png?alt=media&#x26;token=18eec4c2-43cc-4fcd-aa72-3c9bcbb984cc" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

&#x20;



## 바. Jupyter 환경 초기화 방법

* conda 가상 환경 notebook 에 pip 으로 설치 할 경우 기존 conda install 로 설치한 패키지들과 버전 충돌이 발생하여 Jupyter 노크북이 실행이 안될 경우 다음과 같은 명령어로 환경 초기화를 해줄 수 있다.
* 터미널로 로그인 노드에서 /apps/jupyter/reset\_env.sh 를 실행한다.
* 해당 스크립트를 실행하면 /scratch/\[사용자ID]/.conda/envs 디렉터리에 만들어졌던 notebook 가상환경에 설치되었던 모든 패키지들이 삭제되고 처음 jupyter 실행을 위한 기본 패키지들이 다시 설치 된다.
* /sratch/\[사용자ID]/workspace/에 데이터는 보존된다.

```shell-session
[a1113a01@glogin02 ~]$ sh /apps/jupyter/reset_env.sh

Remove all packages in environment /scratch/a1113a01/.conda/envs/notebook:

Preparing transaction: done

Verifying transaction: done

If you need another packages, you can run the installation scripts for some packages such as below ! 
1.(mandatary) conda activate notebook
2.(option)
  a. [tensorfow] sh /apps/jupyter/kisti_conda_tensorflow.sh
  b. [pytorch] sh /apps/jupyter/kisti_conda_pytorch.sh
  c. [etc] sh /apps/jupyter/kisti_conda_etc.sh

[a1113a01@glogin02 ~]$ conda activate notebook

## 필요에 따라 기타 패키지에 대한 자동 설치 스크립트 실행

(notebook)[a1113a01@glogin02 ~]$ /apps/jupyter/kisti_conda_tensorflow.sh  
(notebook)[a1113a01@glogin02 ~]$ /apps/jupyter/kisti_conda_pytorch.sh

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2023년 6월 30일에 마지막으로 업데이트되었습니다.
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