✨ : slurm configuration for morgoth

work.slurm

@@ -0,0 +1,43 @@
+#!/bin/bash
+#SBATCH --job-name=test-pytorch-gpu-uv
+#SBATCH --output=test-pytorch-gpu-uv-%j.out
+#SBATCH --error=test-pytorch-gpu-uv-%j.err
+#SBATCH --gres=gpu:1
+#SBATCH --time=00:10:00
+#SBATCH --mem=4G
+#SBATCH --cpus-per-task=2
+#SBATCH --ntasks=1
+#SBATCH --partition=gpu-l40s
+
+# --- Config ---
+NOTEBOOK_PATH="$HOME/test/Projet_IA5/work.ipynb" # A MODIFIER
+OUTPUT_NOTEBOOK="$HOME/test/Projet_IA5/work_out_${SLURM_JOB_ID}.ipynb"
+export UV_PROJECT=$HOME/test/Projet_IA5 # Répertoire de travail pour ce job (dans votre home)
+# Si uv est installé localement
+# export UV_HOME=$HOME/.cache/uv
+# export PATH="$UV_HOME/bin:$PATH" 
+
+echo "=== Informations SLURM ==="
+echo "Job ID : $SLURM_JOB_ID"
+echo "Noeud : $SLURM_NODELIST"
+echo "GPU(s) alloué(s) : $CUDA_VISIBLE_DEVICES"
+echo "--------------------------"
+
+# --- Initialisation uv ---
+echo "=== Préparation de l'environnement uv ==="
+
+# Crée un répertoire de travail isolé pour ce job
+mkdir -p "$UV_PROJECT"
+cd "$UV_PROJECT"
+
+# Initialise le projet s'il n'existe pas encore
+if [ ! -f "pyproject.toml" ]; then
+  uv init --python 3.12 --quiet
+fi
+
+# Installe PyTorch 
+uv add torch numpy papermill jupyter datasets matplotlib numpy scikit-learn sentence_transformers wordcloud
+uv run papermill "$NOTEBOOK_PATH" "$OUTPUT_NOTEBOOK"
+
+echo "=== Notebook exécuté ==="
+echo "Résultat enregistré dans : $OUTPUT_NOTEBOOK"