Arbeitsumgebung
Nach der Anmeldung bei JupyterHub.nrw können auf der Spawn-Seite die benötigten Ressourcen (z. B. CPU und Arbeitsspeicher) sowie eine passende Arbeitsumgebung ausgewählt werden.
Ressourcenquoten¶
Die Ressourcenquoten hängen vom jeweiligen Nutzerstatus und den Nutzergruppen ab. Höhere Ressourcenkontingente von bis zu 16 virtuellen CPUs (vCPUs), 64 GB RAM und zusätzlichen Grafikprozessoren (GPUs) können über unser Support-Team beantragt werden. Alternativ kann – sofern verfügbar – High Performance Computing (HPC) genutzt werden. Angehörige der Universität Münster können dafür den PALMA-Cluster verwenden. Weitere Informationen finden sich in der PALMA-Dokumentation.
Unterstützte Umgebungen (Notebook-Images)¶
Es stehen verschiedene Konfigurationen (Notebook-Images) für unterschiedliche Anwendungszwecke zur Verfügung. Je nach gewähltem Image sind unterschiedliche Programme und Pakete vorinstalliert. Die folgenden Notebook-Images stehen (derzeit) für jede Universität zur Verfügung:
- Data Science
- Data Science + Machine Learning
- Software Development
- Rescue Mode
Server Starten¶
Nach Auswahl der Ressourcen und des Images kann der Server gestartet werden. Es kann einige Zeit dauern, bis die JupyterLab-Arbeitsumgebung bereitsteht.
Sobald die Umgebung bereit ist, erfolgt die Weiterleitung zu einer JupyterLab-Instanz, in der die Software basierend auf dem gewählten Image bereits vorinstalliert ist:
Arbeitsumgebung wechseln¶
Wenn Sie ein anderes Image starten möchten, müssen Sie den Server zunächst stoppen und anschließend wieder starten. Klicken Sie dazu in JupyterLab auf File > Hub Control Panel > Stop My Server. Klicken Sie anschließend auf Start My Server.
Weitere Informationen¶
Informationen zur Installation spezifischer Pakete finden sich im Abschnitt Benutzerdefinierte Umgebungen.
Nützliche Links zur Nutzung von JupyterLab und Jupyter Notebooks
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JupyterLab-Dokumentation (auf Englisch)
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How to Use JupyterLab - YouTube (auf Englisch)