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常见问题

从 Slurm 集群迁移环境指南

复用现有 Conda 环境或重建 Python 环境

概述

在计算集群升级或迁移过程中，环境迁移是一个关键步骤。本文将指导您如何将现有的 Slurm 集群环境迁移到新的计算平台。我们将重点介绍两种主要方法：直接复用现有 Conda 环境和基于现有环境重建 Python 环境。

1. 复用现有 Conda 环境

警告

虽然可以直接复用现有的 Conda 环境，但我们建议谨慎考虑以下因素：

  • 性能影响：在 Docker 容器内重新安装 Python 环境通常会有更好的执行效率
  • 兼容性问题：直接复用环境可能导致路径依赖问题
  • 环境整洁度：现有环境可能包含不再使用的依赖包

  1. 路径调整： 修改挂载路径，将 /home/{username} 替换为 /home/LAB/{username}，以对齐 Slurm 集群，解决路径硬编码问题。如果您不需要复用环境，可以跳过这一步。

    mount

  2. 环境激活： 执行类似以下命令激活现有环境：

    export USERNAME=liyilong
export PATH=/home/LAB/${USERNAME}/miniconda3/bin:${PATH}
source /home/LAB/${USERNAME}/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
export PATH=$CONDA_DIR/bin:${PATH}

  3. 验证环境： 使用以下命令验证环境是否激活成功：

    conda activate

2. 基于现有环境重建 Python 环境

优势

  • 环境纯净：可以去除不再使用的依赖
  • 性能优化：新的安装通常会有更好的性能表现
  • 可维护性：明确的依赖列表便于后续维护

  1. 生成 Requirements 文件： 使用 pipreqs 等扫描项目目录，生成准确的依赖列表：

    pip install pipreqs
pipreqs /path/to/project --encoding=utf8 --force

  2. 优化依赖列表：

    • 手动检查生成的 requirements.txt 文件
    • 移除不再使用的依赖
    • 固定关键依赖的版本号

  3. 创建新环境：请参考镜像制作一节，可以基于多种方式创建新的环境。

结论

我们建议优先选择第二种方法（重建环境），虽然需要更多初始工作，但可以带来更好的长期维护性和性能表现。如果时间紧迫，第一种方法（复用环境）可以作为临时解决方案，但建议后续仍要进行环境重建。

注意：在进行环境迁移时，请务必做好备份，并记录所有操作步骤，以便在出现问题时可以快速回滚。

Edit on GitHub

Jupyter Lab 启动失败

Documentation for Jupyter Failed