Відтворювані обчислювальні робочі процеси з Jupyter / AiiDA
Цей сервіс допомагає користувачам розуміти та готувати відтворювані обчислювальні робочі процеси на основі блокнотів Jupyter, керування робочими процесами AiiDA та пов'язаних з ними інструментів обчислювального матеріалознавства.
What the user gets
Користувачі отримують практичні рекомендації щодо документування обчислювальних кроків, організації вхідних та вихідних файлів, фіксації походження робочих процесів, підготовки прикладів на основі блокнотів та пов'язування обчислювальних результатів із процесами пакування даних FAIR та депонування в репозиторії.
Service category: Training and Consultancy Service
Hosting partner: Київський Академічний Університет
Related node / facility: Центр компетенції даних FAIR для дослідження цифрових матеріалів
Resources used
- AiiDA
- Jupyter-based workflows
- Computational materials dataset profile
- Experimental materials characterization profile
- README template for computational materials datasets
- DMP template for RI users
- Metadata checklist for materials datasets
- Dataset citation and acknowledgement template
- FAIR checklist for materials datasets
Access modes
- Remote access
- Virtual access
- Collaborative access
- Pilot access
Typical data outputs
- Simulation input files
- Simulation output files
- Workflow provenance
- Notebook
- Metadata record
- README file
- FAIR data package
FAIR requirements
Обчислювальні робочі процеси повинні містити достатньо інформації про версії програмного забезпечення, вхідні параметри, середовище виконання, кроки робочого процесу, вихідні файли, посилання на походження, авторство та документацію, готову до репозиторію, для повторного використання та перевірки.
User obligations
Від користувачів очікується надання наукового завдання, контексту програмного забезпечення, вхідних параметрів, відповідних скриптів або блокнотів, очікуваних результатів та достатньої інформації для документування робочого процесу для відтворюваності та повторного використання в майбутньому.