Wenn keine der von watsonx.ai Studio bereitgestellten Standardumgebungen Ihren Anforderungen entspricht, können Sie eigene Umgebungsvorlagen erstellen.
- Erforderliche Berechtigungen
- Um eine Umgebungsvorlage zu erstellen, müssen Sie über die Rolle Admin oder Editor innerhalb des Projekts verfügen.
Sie können Umgebungsvorlagen für die folgenden Assets erstellen:
- watsonx.ai Studio
- Notebooks im Notizbucheditor
- Notebooks in RStudio
- Modeler-Abläufe in SPSS Modeler
- Data Refinery-Abläufe
- Jobs, die Betriebsressourcen, wie z. B. Datenrefinery-Datenflüsse oder Notebooks in einem Projekt, ausführen
- DataStage
- DataStage-Datenflüsse
Wenn zusätzliche Pakete automatisch in Ihrer Umgebungsvorlage installiert werden sollen (Softwareanpassung), können Sie dies nach der Erstellung der angepassten Umgebungsvorlage konfigurieren. Weitere Informationen finden Sie unter Anpassungen hinzufügen.
So erstellen Sie eine Umgebungsvorlage:
- Wählen Sie auf der Registerkarte Verwalten Ihres Projekts die Seite Umgebungen aus und klicken auf Neue Vorlage unter Vorlagen.
- Geben Sie einen Namen und eine Beschreibung ein.
- Wählen Sie einen der folgenden Referenztypen aus.
- Standard: Wählen Sie für Python, R und RStudio Laufzeiten für watsonx.ai Studio.
- Spark: Wählen Sie für Spark mit Python oder R Laufzeiten für watsonx.ai Studio.
- GPU: Wählen Sie diese Option für mehr Rechenleistung, um die Leistung des Modelltrainings für watsonx.ai Studio zu verbessern.
- DataStage: Wählen Sie für die Datenintegration mit paralleler Motorlaufzeit für DataStage.
- Wählen Sie die Hardwarekonfiguration im Dropdown-Menü Hardwarekonfiguration aus.
- Wählen Sie die Softwareversion aus, wenn Sie eine Laufzeit von "Standard", "Spark" oder "GPU" ausgewählt haben.
- Wenn Sie "DataStage" als Laufzeittyp ausgewählt haben, definieren Sie die Position:
- IBM, wenn sich die Laufzeit unter IBM Cloud befindet.
- AWS für eine ferne Laufzeit in AWS.
Position der angepassten Umgebungsvorlage
Ihre neue Umgebungsvorlage wird unter "Vorlagen" auf der Seite Umgebungen auf der Registerkarte Verwalten Ihres Projekts aufgelistet. Auf dieser Seite können Sie Folgendes ausführen:
- Prüfen, welche Laufzeiten aktiv sind
- Angepasste Umgebungsvorlagen aktualisieren
- Verfolgen Sie die Anzahl der Kapazitätseinheiten pro Stunde, die Ihre Laufzeiten bisher verbraucht haben
- Aktive Laufzeiten stoppen.
Einschränkungen
Die von watsonx.ai Studio bereitgestellten Standardumgebungen können nicht bearbeitet oder verändert werden.
- Notebook-Umgebungen (Anaconda Python- oder R-Verteilungen):
- Sie können den in watsonx.ai Studio enthaltenen Standardvorlagen für Python und R-Umgebungen keine Softwareanpassungen hinzufügen. Sie können einer von Ihnen erstellten Umgebungsvorlage nur eine Anpassung hinzufügen.
- Wenn Sie mit Conda eine Softwareanpassung hinzufügen, muss Ihre Umgebung über mindestens 2 GB RAM verfügen.
- Sie können eine R-Umgebung für ein Notebook nicht anpassen, indem Sie R-Pakete direkt über CRAN oder GitHubinstallieren. Sie können überprüfen, ob das gewünschte CRAN-Paket nur über Conda-Kanäle verfügbar ist. Wenn das Paket verfügbar ist, fügen Sie den Paketnamen als
r-<package-name>zur Anpassungsliste hinzu.
- Sie können eine R-Umgebung für ein Notebook nicht anpassen, indem Sie R-Pakete direkt über CRAN oder GitHubinstallieren. Sie können überprüfen, ob das gewünschte CRAN-Paket nur über Conda-Kanäle verfügbar ist. Wenn das Paket verfügbar ist, fügen Sie den Paketnamen als
- Nachdem Sie ein Notizbuch in einer watsonx.ai Studio-Umgebung gestartet haben, können Sie keine weitere conda-Umgebung aus diesem Notizbuch heraus erstellen und diese verwenden. watsonx.ai Studio-Umgebungen verhalten sich nicht wie ein Conda-Umgebungsmanager.
- Spark-Umgebungen:
- Sie können die Softwarekonfiguration einer Spark-Umgebungsvorlage nicht anpassen.
Nächste Schritte
Weitere Informationen
Übergeordnetes Thema: Rechenressourcen verwalten