예제 노트북 (Cookbook)

LabPod Cookbook은 별도로 공개된 저장소로, 바로 실행 가능한 환경과 시작용 노트북을 모아 둔 곳입니다. “워크스페이스가 생겼다”에서 “실제로 뭔가를 돌리고 있다”까지 가장 빠르게 도달하는 방법이며, 딥러닝만이 아니라 다양한 연구 분야를 다룹니다.

Cookbook의 각 항목은 작은 LabPod 템플릿 번들(다른 템플릿과 마찬가지로 임포트하는 .tar 파일)과 하나 이상의 노트북 또는 예제 파일로 구성됩니다. 번들과 노트북은 의도적으로 나누어 두었습니다. 번들은 환경(베이스 이미지, 추가 패키지)만 정의하고 한 번만 빌드하며, 실제 작업물은 /work에 두어야 워크스페이스를 중지·시작해도 살아남습니다.

무엇이 있나요

분야	번들	다루는 내용
딥러닝 (PyTorch)	`pytorch-scientific-ml`	GPU 기초, neural operator, physics-informed neural network, U-Net, diffusion model, transformer, graph neural network, 강화학습, 멀티 GPU 학습
딥러닝 (Hugging Face)	`huggingface`	`transformers` 파이프라인 - 감정 분석, 텍스트 생성
딥러닝 (MATLAB)	`matlab-deep-learning`	MATLAB Deep Learning Toolbox를 이용한 이미지 분류 - 자체 MATLAB 라이선스 필요
병렬 프로그래밍	`parallel-programming`	동일한 문제를 OpenMP, MPI, CUDA로 각각 풀어보며 공유 메모리·분산 메모리·GPU 병렬화를 비교
전산유체역학(CFD)	`openfoam-cfd`	OpenFOAM 자체의 lid-driven-cavity 튜토리얼
분자동역학	`gromacs-md`	GROMACS, 커뮤니티 표준 외부 튜토리얼로 안내
양자화학	`quantum-chemistry`	PySCF를 이용한 전자구조 계산
양자컴퓨팅	`quantum-computing`	Qiskit을 이용한 양자 회로 시뮬레이션
케모인포매틱스	`cheminformatics`	RDKit을 이용한 분자 파싱과 유사도 검색
재료과학	`materials-science`	ASE를 이용한 결정 구조 및 격자 최적화
지진학	`seismology`	ObsPy를 이용한 실제 지진파형 처리
생물정보학	`bioinformatics-alignment`	`bwa`와 `samtools`를 이용한 리드 정렬
통계 (R + Python)	`r-statistics`	혼합효과모형, GAM, 생존분석, 시계열 예측, R↔Python 데이터 교환 - 한 워크스페이스에서 RStudio Server와 JupyterLab을 모두 사용

대부분의 번들은 앱을 하나만 제공하지만 r-statistics는 예외입니다. 같은 워크스페이스에서 RStudio 또는 JupyterLab(R·Python 커널)을 열 수 있고, Python 설치본을 하나만 공유하므로 R의 reticulate와 Python 커널이 서로 다른 환경이 아니라 동일한 환경입니다. 고전 통계는 CPU·메모리 위주의 작업이라 의도적으로 CPU 전용으로 만들었고, GPU PyTorch를 추가하는 방법은 번들 README에 적어 두었습니다.

각 번들은 의도적으로 최소한만 담았습니다. 모든 걸 다 설치한 거대한 이미지 하나가 아니라 해당 분야에 필요한 의존성만 넣었습니다. 대부분은 합성 데이터나 내장 예제 데이터로 완전히 오프라인에서 동작하고, 일부(Hugging Face, 생물정보학 참조 유전체)는 처음 사용할 때 인터넷 접근이나 라이선스가 필요합니다. 어느 번들이 그런지는 각 번들의 README에 적어 두었습니다.

사용 방법

위 표에서 번들을 하나 고른 뒤 labpod-cookbook 저장소에서 해당 디렉터리를 엽니다. 그 환경을 정확히 설명한 README가 있습니다.
.tar 파일을 다운로드하고(같은 README에 링크되어 있거나, 저장소의 dist/ 아래에서 직접) LabPod에서 임포트합니다: Images → My templates → Import.
Build를 클릭한 뒤 템플릿을 Enable하고, 그 템플릿으로 워크스페이스를 생성합니다.
워크스페이스에서 터미널을 열고 저장소를 클론해 노트북을 받습니다:
Terminal window
```
git clone https://github.com/LabPod/labpod-cookbook /work/labpod-cookbook
```
/work/labpod-cookbook/<bundle>/에서 노트북을 열고 실행합니다.

템플릿을 임포트하고 빌드하면 정확히 무엇이 일어나는지는 워크스페이스 & 템플릿을 참고하십시오.