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Notas y contenido del curso en Modelación Bayesiana para la MCD

Modelacion Bayesiana

Notas y contenido del curso en Modelación Bayesiana para la MCD

Ambiente de trabajo

La paquetería que se utiliza para reproducir las notas del curso se gestiona por medio de renv. Por lo tanto para garantizar que puedas correr las notas basta con:

1. Utilizar un proyecto de Rstudio para aislar el ambiente.
2. Utilizar renv para mantener las versiones necesarias de los paquetes.

Para garantizar que tengas todos los paquetes necesarios utiliza el comando siguiente una vez que hayas abierto el archivo modelacion-bayesiana.Rproj en Rstudio:

renv:restore()

NOTA: esta última instrucción puede tarda alrededor de una hora pues tiene que instalar y compilar la mayoría de los paquetes que se utilizan para las notas.

Ambiente dockerizado

Además de las notas, parte del curso utiliza casos de estudio individuales que se encuentran en la carpeta de casos/ de este mismo repositorio. La idea de esto es poder aislar el cache de knitr y de los modelos en Stan y garantizar que tanto casos y notas puedan ser compilados de manera independiente.

Por cuestiones de reproducibilidad, didáctica, y para poder practicar el uso de Docker, se ha creado un imagen con lo necesario para poder compilar notas.¹

Para poder utilizar la imagen primero asegurate de tener instalado en tu computador Docker o DockerHub y en terminal ejecuta lo siguiente

docker pull agarbuno/env-bayesiana

que es una imagen configurada con este Dockerfile.

Para poder iniciar la aplicación ejecuta en línea de comandos, o a través de un shell script, lo siguiente:

RENV_PATHS_CACHE_CONTAINER=/home/rstudio/.local/share/renv/cache/
RENV_PATHS_CACHE_HOST={ruta en tu máquina donde guardarás el cache de renv}/renv/cache
PATH_GIT_CURSOS={ruta en tu máquina donde tienes clonado el repo o tu fork de la clase}

docker run -p 8787:8787 \
    -e PASSWORD={password que tu escojas} \
    -e "RENV_PATHS_CACHE=${RENV_PATHS_CACHE_CONTAINER}" \
    -e "RENV_PATHS_ROOT=${RENV_PATHS_CACHE_CONTAINER}" \
    -v "${RENV_PATHS_CACHE_HOST}:${RENV_PATHS_CACHE_CONTAINER}" \
    -m 4g \
    -v "${PATH_GIT_CURSOS}:/home/rstudio/cursos" \
    agarbuno/env-bayesiana

Si la aplicación fue exitosa la podrás ver corriendo en el Dashboard de Docker

o en terminal verás el siguiente mensaje

    [s6-init] making user provided files available at /var/run/s6/etc...exited 0.
    [s6-init] ensuring user provided files have correct perms...exited 0.
    [fix-attrs.d] applying ownership & permissions fixes...
    [fix-attrs.d] done.
    [cont-init.d] executing container initialization scripts...
    [cont-init.d] userconf: executing...
    [cont-init.d] userconf: exited 0.
    [cont-init.d] done.
    [services.d] starting services
    [services.d] done.

Mejor aún, podrás accesar al servidor de Rstudio en tu navegador en la ruta: localhost:8787/. Para esto las credenciales que necesitarás serán el usuario rstudio y la contraseña que estableciste arriba.

Si has seguido las instrucciones como vienen en este documento. El repositorio de estas notas lo veras en la sesión del Rstudio en la ruta /home/rstudio/cursos/. Todos los cambios que hagas en esta ruta se verán reflejados en la ruta de tu máquina (HOST) que habíamos definido en la variable de sistema PATH_GIT_CURSOS. De esta forma tendrás un ambiente de trabajo homologado cuyo principio es:

1. El sistema operativo y el ambiente de trabajo se encuentra en una máquina virtual base (la imagen de Docker).
2. Los archivos y tu registro de trabajo (cambios, nuevos scripts, etc.) los tienes guardados en fisico en tu máquina (HOST).

NOTA: si decides utilizar el ambiente dockerizado se sugiere cambiar a otra rama dentro del repositorio pues la dupla Docker y renv marcarán el origen de los paquetes como RSPM en lugar de CRAN. Puedes usar la siguiente instrucción, por ejemplo, en la línea de comandos:

git checkout -b docker-run

cmdstan en Docker

La imagen agarbuno/env-bayesiana ya tiene una versión precompilada de cmdstan por lo tanto después de ejecutar el comando renv::restore(), como se sugiere arriba, tendrás que asegurarte que Rstudio "sepa" en dónde viven las herramientas de Stan. Esto lo lograrás ejecutando lo siguiente en la consola de R o al incorporarla en tus scripts de trabajo:

cmdstanr::set_cmdstan_path(path = "~/.cmdstan/")

Observaciones:

¹El formato de las notas que se puede reproducir con esto es bookdown::gitbook. La compatibilidad con bookdown::pdf_book aun no es reproducible.