개요 탭에서 실험 의 기본 환경을 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 기본적으로 사용되는 Python 버전 또는 CPLEX 버전을 변경할 수 있습니다. 새 환경을 만들고 더 추가할 수도 있습니다.Python 새로운 것을 사용하여 도서관Python 확대.

DOcplex 및 Modeling Assistant 모델의 기본 환경을 변경하려면 다음을 수행하십시오.

1. 개요를 열고 정보 아이콘 을 클릭하여 정보 분할창을 열고 환경 탭을 선택하십시오.

   

2. 모델 유형에 따라 환경 섹션을 펼치십시오. Python 및 모델링 보조 모델의 경우 Python 환경을 펼치십시오. 기본 Python 환경(있는 경우)을 볼 수 있습니다. OPL, CPLEX 또는 CPO 모델에 대한 기본 환경을 변경하려면, 모델 타입에 따라 적절한 환경 섹션을 확장하고 이와 같은 절차를 따릅니다.
3. 사용자 환경의 이름을 펼치고 다른 Python 환경을 선택하십시오.
4. 선택사항: 새 환경을 작성하려면 다음을 수행하십시오.
   1. Python의 새 환경을 선택하십시오.
      새 환경을 정의할 수 있는 새 창이 열립니다.
   2. 이름을 입력하고 CPLEX 버전, 하드웨어 스펙, 사본 (노드 수) 및 Python 버전을 선택하십시오.
   3. 추가하려는 Python 라이브러리 를 포함하려면 Python 확장 연관 을 On 으로 설정하십시오.
   4. 새 Python 확장을 클릭하십시오.
   5. 열려 있는 새 Python 확장 작성 창에 확장의 이름을 입력하고 작성을 클릭하십시오.
   6. 열리는 새 Python 확장 구성 창에서 YAML 코드 를 On 으로 설정하고 제공된 YAML 코드를 입력하거나 편집할 수 있습니다.
      예를 들어, 제공된 템플리트를 사용하여 사용자 정의 라이브러리를 추가하십시오.

      # Modify the following content to add a software customization to an environment.
      # To remove an existing customization, delete the entire content and click Apply.
      
      # Add conda channels on a new line after defaults, indented by two spaces and a hyphen.
      channels:
        - defaults
      
      # To add packages through conda or pip, remove the comment on the following line.
      # dependencies:
      
      # Add conda packages here, indented by two spaces and a hyphen.
      # Remove the comment on the following line and replace sample package name with your package name:
      #  - a_conda_package=1.0
      
      # Add pip packages here, indented by four spaces and a hyphen.
      # Remove the comments on the following lines  and replace sample package name with your package name.
      #  - pip:
      #    - a_pip_package==1.0

      찾아보기 를 클릭하여 Python 라이브러리를 추가할 수도 있습니다.

      예를 들어, 이 이미지는 가져오고 YAML 코드 가 On으로 설정된 동적 프로그래밍 Python 라이브러리를 표시합니다.

      필요한 경우 YAML 코드를 수정하고 저장을 클릭하십시오.

      완료 를 클릭하십시오.

   7. 새 환경 창에서 작성 을 클릭하십시오.
5. 선택사항: 환경 탭에서 실험 에 대한 모든 기존 환경의 자세한 목록을 보려면 실험 환경 관리 를 선택하십시오.
   

   환경 옆에 있는 메뉴 아이콘을 클릭하여 제공되는 옵션을 사용할 수 있습니다. 환경을 편집, 기본값으로 설정, 배치 영역에서 업데이트 또는 삭제 하도록 선택할 수 있습니다. 실험 환경 관리 창에서 새 환경 을 작성할 수도 있지만, 명시적으로 기본값으로 설정하지 않으면 이 창에서 새 환경을 작성해도 기본값으로 설정되지 않습니다.

6. Python 확장 탭을 클릭하십시오.

   

   여기에서 Python 확장을 보고 확장이 사용되는 환경을 확인할 수 있습니다. 새 Python 확장 을 작성하거나 기존 확장을 편집, 다운로드및 삭제 하는 옵션을 사용할 수도 있습니다. 확장 이름을 클릭하여 구성할 수도 있습니다. 실험 환경에서 사용되는 Python 확장을 편집하는 경우 환경이 다시 작성됩니다.

   또한 배치 영역 자산에서 Python 환경을 볼 수 있으며 추가한 모든 Python 확장이 소프트웨어 스펙에 표시됩니다.