如何用slurm提交python程序

可以使用sbatch命令提交python程序到slurm集群上运行。以下是一个示例的Python脚本和Slurm脚本：

Python脚本：

#!/usr/bin/env python
print("Hello, world!")

Slurm脚本：

#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=myjob
#SBATCH --output=output.txt
#SBATCH --error=error.txt
#SBATCH --partition=standard
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --time=00:01:00

python myscript.py

这个例子中，我们将Python脚本保存为“myscript.py”，然后将Slurm脚本保存为“myscript.sbatch”。在Slurm脚本中，我们定义了一些Slurm作业参数，例如作业名称，输出和错误文件的名称，所在分区，使用的节点数量和每个节点的任务数，以及作业的运行时间。最后，我们调用Python解释器来运行Python脚本。

要提交作业，只需键入以下命令：

sbatch myscript.sbatch

这将把作业提交给Slurm集群，并将作业放入排队等待执行。您可以使用“squeue”命令来查看作业的状态。一旦作业完成，输出和错误文件将被写入指定的文件中（在本例中是“output.txt”和“error.txt”）。

相关问题

slurm提交python作业

### 回答1：
要在Slurm集群上提交Python作业，可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个Python脚本，例如“test.py”。
2. 在脚本的开头添加`#!/usr/bin/env python`，这是告诉系统要使用Python解释器运行此脚本。
3. 在脚本中添加你想要运行的Python代码。
4. 在终端中使用`sbatch`命令提交作业，例如`sbatch run.sh`，其中“run.sh”是一个包含Slurm作业配置信息的脚本文件。
5. 在“run.sh”中，需要指定作业名称、分配的节点数和CPU核数、内存限制等配置信息。同时，需要指定要运行的Python脚本文件，“test.py”。
6. 提交作业后，可以使用`squeue`命令查看作业状态和进度。

下面是一个示例的“run.sh”文件内容：

#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=test_job
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=4
#SBATCH --mem=8G

python test.py

在这个示例中，作业名称为“test_job”，分配了1个节点，每个节点有4个CPU核可用，内存限制为8G。要运行的Python脚本文件是“test.py”。

注意：在Slurm集群上运行Python作业时，需要确保所需的Python解释器和依赖库已经安装在节点上。如果需要用到虚拟环境，则需要在“run.sh”中指定虚拟环境路径。

### 回答2：
Slurm是一种用于作业调度的开源工具，它可用于管理任务的分发和执行，并提供了一种方便的方式来提交Python作业。

使用Slurm提交Python作业需要以下几个步骤：

1. 编写Python脚本：首先，你需要编写你的Python脚本，该脚本包含了你希望在集群上执行的代码。

2. 创建Slurm脚本：然后，你需要创建一个Slurm脚本来指定作业的一些参数，包括要使用的资源，预计运行时间等。你可以使用文本编辑器创建一个扩展名为.slurm的文件，并在其中定义这些参数。

3. 配置Slurm脚本：在Slurm脚本中，你需要使用正确的语法和命令来指定要使用的资源和运行Python脚本的方式。例如，你可以使用sbatch命令来提交Slurm脚本并将作业发送到集群。

4. 提交作业：完成Slurm脚本的配置后，即可使用sbatch命令提交作业。在终端中运行以下命令：sbatch your_slurm_script.slurm。此命令将把你的作业提交给Slurm调度程序，并在集群中运行。

5. 监视作业：一旦你的作业被提交，你可以使用squeue命令来查看作业的状态和位置。你还可以使用其他命令来监视作业的进度和检查输出。

总之，通过编写Python脚本，创建和配置Slurm脚本，并使用sbatch命令提交作业，你可以方便地在Slurm集群上运行Python作业。这种方法使得任务的分发和执行更加高效和可控。

### 回答3：
Slurm是一个用于管理和调度大型计算集群的开源软件工具。它可以帮助用户有效地提交和管理各种任务，包括Python作业。

首先，为了使用Slurm提交Python作业，您需要在您所使用的计算集群上安装和配置Slurm软件。一旦Slurm安装完毕，您可以使用sbatch命令来提交Python作业。

要提交一个Python作业，您需要创建一个脚本文件，该文件包含了您的Python代码并设置了必要的参数。例如，您可以创建一个名为"my_python_job.sh"的脚本文件，并将以下内容添加到其中：

#!/bin/bash
#SBATCH -J my_python_job
#SBATCH -o my_python_job.out
#SBATCH -e my_python_job.err

python my_python_script.py

在这个例子中，我们设置了作业名称（-J参数），输出和错误文件的名称（-o和-e参数），以及要执行的Python脚本的名称。

接下来，您可以使用sbatch命令来提交这个作业。在终端窗口中输入以下命令：

sbatch my_python_job.sh

这将会将您的Python作业提交给Slurm进行调度和执行。您可以使用squeue命令来查看作业的状态，包括正在运行、排队等待或已完成。

一旦您的作业完成，它的输出将会保存在指定的输出文件（my_python_job.out）中。同时，任何错误或异常信息将保存在错误文件（my_python_job.err）中。

总结来说，使用Slurm提交Python作业需要先安装和配置Slurm，创建一个包含Python代码和作业参数的脚本文件，然后使用sbatch命令来提交作业。完成后，您可以使用squeue命令来查看作业的状态和输出文件来获取结果。

在Linux的Slurm服务器中，使用sjob.sh文件分贝资源运行python程序，如果我有两个python程序要按照先后的顺序去执行，在sjob.sh文件中，我应该如何去编写？

您可以使用Slurm Job Dependencies来实现这一点，具体步骤如下：

1. 在sjob.sh文件中，按照顺序提交两个Python程序的作业。例如：

#!/bin/bash

# Submit first Python job
sbatch job1.sh

# Submit second Python job
sbatch job2.sh

2. 在第二个Python作业（job2.sh）中添加依赖于第一个Python作业（job1.sh）的语句。例如：

#!/bin/bash

# Submit second Python job with a dependency on the first job
sbatch --dependency=afterok:$(cat job1.sh | tail -n 1 | awk '{print $4}') job2.sh

# Run Python script
python script2.py

在这里，我们使用了`--dependency=afterok:$(cat job1.sh | tail -n 1 | awk '{print $4}')`来指定依赖于第一个作业的成功完成。`$(cat job1.sh | tail -n 1 | awk '{print $4}')`用于获取第一个作业的Job ID。

注意：在使用Job Dependencies时，必须使用`sbatch`命令来提交作业，而不是`srun`命令。

希望这对您有所帮助！