Für Python gibt es mittlerweile eine zu umfangreiche Auswahl an Software, um sie jederzeit in sämtlichen benötigten Versionen auf dem aktuellen Stand zur Verfügung zu stellen. Stattdessen steht für die Benutzer Conda zur Verfügung, um die benötigte Software selbst zu verwalten.

Zunächst muss man ein Environment anlegen mit

conda create -p /work/<username>/<envname>

Die Environments sind ziemlich groß und sollten deshalb nach Möglichkeit in /work und nicht im Homeverzeichnis abgelegt werden. Pakete installieren kann man mit conda install, beispielsweise

conda install -p /work/<username>/<envname> numpy

um numpy zu installieren. Das sollte immer auf einem der Login-Server erfolgen und nicht innerhalb eines Jobs, da nur dort die notwendigen Ressourcen bereitstehen.

Nachdem ein Environment fertig installiert ist, kann es mit

conda activate /work/<username>/<envname>

aktiviert werden, um die installierte Software verfügbar zu machen. Das ist auch im Jobscript nötig.