Installer une version de Python en local (Miniforge / conda)

Cette procédure permet à chaque utilisateur d'installer sa propre version de Python dans son répertoire personnel, sans droits administrateur et indépendamment de la version système du cluster. Elle s'appuie sur Miniforge, une distribution conda légère basée sur conda-forge. On peut ainsi créer autant d'environnements isolés que nécessaire, chacun avec sa propre version de Python et ses propres paquets.

1. Téléchargement et installation (à faire depuis un serveur en accès direct : christmas ou l40s02

Installation dans le répertoire personnel (~) :

# Télécharger l'installeur (Linux x86_64)
wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh
 
# Installer en mode silencieux dans ~/miniforge3
bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh -b -p ~/miniforge3
 
# (optionnel) supprimer l'installeur une fois terminé
rm Miniforge3-Linux-x86_64.sh

2. Création d'un environnement

# Charger conda dans le shell courant
source ~/miniforge3/etc/profile.d/conda.sh
 
# Créer un environnement avec Python 3.10
conda create -n cplex_env python=3.10 -y
 
# Activer l'environnement
conda activate cplex_env
 
# Vérifier la version
python --version
 
# Installer les paquets voulus
pip install ...

3. Réutilisation après reconnexion

À chaque nouvelle connexion, il faut recharger conda puis réactiver l'environnement :

source ~/miniforge3/etc/profile.d/conda.sh
conda activate cplex_env

4. Utilisation dans un script Slurm

Ces deux lignes doivent être placées dans le script avant l'appel à Python :

source ~/miniforge3/etc/profile.d/conda.sh
conda activate cplex_env
 
python mon_script.py

Remarques

Architecture : l'installeur ci-dessus est prévu pour Linux x86_64. Pour des nœuds ARM (aarch64), utiliser Miniforge3-Linux-aarch64.sh.
Quota du home : les environnements conda sont volumineux. Si le quota de ~ est limité, installer Miniforge sur un espace projet/scratch (via l'option -p) et y créer les environnements.
Ne pas lancer conda init sur le cluster : cela modifie le .bashrc et peut interférer avec d'autres outils. La méthode par source … conda.sh ci-dessus est volontairement préférée.
Modules d'environnement : vérifier qu'aucun module Python (module load python…) n'est chargé en parallèle, pour éviter les conflits.
mamba : Miniforge fournit aussi mamba, un équivalent de conda beaucoup plus rapide. On peut remplacer conda par mamba pour créer les environnements et installer les paquets.

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