FAQ - RWTHjupyter
- Ja. Wir stellen aktuell ein Maximum von 64GiB RAM, 32 CPU Kernen und 4GiB dauerhaften Speicherplatz pro Nutzer container zur Verfügung.
zuletzt geändert am 08.09.2023
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- Bitte lesen sie für genauere Details zur Nutzung von RWTHjupyter die Nutzungsbedingungen.
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Dies ist nur begrenzt möglich. Wir regen alle DozentInnen an, ein spezialisiertes Profil für ihre Kurse zu beantragen.
Studierende, die RWTHjupyter außerhalb ihrer Kurse verwenden möchten, sollten in den meisten Fällen eines der generischen Profile verwenden. Diese können durch die Installation zusätzlicher Pakete über Conda und Pip angepasst werden. Standardmäßig werden diese Pakete nicht dauerhaft gespeichert. Als Workaround können Pakete im Home-Verzeichnis installiert werden.
pip install --user pandas Dieser code kann auch einer Jupyter Notebook Zelle hinzugefügt werden, wenn sie ein Ausrufezeichen als Präfix vorsetzen:
!pip install --user pandas Aktuell ist es nicht möglich, individuelle Conda Umgebungen zu laden.
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Bitte navigieren sie zu der folgenden Seite und wählen ihr Profil aus, um einen Docker Image Rebuild für das Profil auszulösen:
- Bitte beachten sie: Um einen Rebuild zu veranlassen, benötigen sie die Managerrolle für das betreffende Profil. Falls sie diese Rolle nicht haben sollten, kontaktieren sie uns.
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- Genauere Informationen hierzu finden sie auf der dedizierten Seite: Geteilte Ordner.
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- Informationen zum Teilen von Notebooks finden sie hier.
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- Ja. Verwenden sie bitte den RWTH Partner-Manager, um einen RWTH partner Account zu sponsern.
- Sie könne ihre Jupyter Notebooks mit Externen teilen.
- Partneraccounts können auf RWTHjupyter zugreifen, haben aber unter Umständen eingeschränkte Privilegien und/oder niedrigere Priorität.
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- Informationen zur Erstellung von Permalinks finden sie hier: Links
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- Ein Großteil der Konfiguration und des Quellcodes von RWTHjupyter wird auf der RWTH GitLab Instanz gehostet.
- Wir heißen Vorschläge zur Verbesserung des Dienstes und Beiträge in Form von merge requests ausdrücklich willkommen.
- Es werden außerdem zurzeit HiWis gesucht, die uns in diesem Projekt unterstützen können. Bei Interesse könnt ihr uns gerne kontaktieren.
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- Die RWTHjupyter Infrastructur wurde in Kollaboration zwischen dem Institute for Automation of Complex Power Systems (ACS) und dem IT Center der RWTH Aachen University aufgebaut.
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- Wir verwenden die Jupyter extension nbgitpuller um Jupyter Notebooks zu synchronisieren. Nbgitpuller verwendet "automatic merging behaviour" zur Synchronisierung von Änderungen zwischen ihrem Home-Verzeichnis und dem Git-Repository. In der nbgitpuller Dokumentation finden sie Details über das merging behaviour.
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- Aktuell sind GPUs nur für ausgewählte Kurse verfügbar. Bitte kontaktieren sie uns, falls sie GPU-Ressourcen nutzen möchten.
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