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Création de modèles d'environnement
Création de modèles d'environnement

Création de modèles d'environnement

Vous pouvez créer des modèles d'environnement personnalisés si vous ne souhaitez pas utiliser les valeurs par défaut fournies par Watson Studio.

Pour créer un modèle d'environnement, vous devez avoir le rôle d'administrateur ou d'éditeur dans le projet.

Vous pouvez créer des modèles d'environnement pour les actifs suivants :

  • Watson Studio
    • Blocs-notes dans l'éditeur de bloc-notes
    • Blocs-notes dans RStudio
    • Modèles créés dans le générateur de modèle
    • Flux de modèle dans l'éditeur de flux
    • Flux Data Refinery
    • Travaux qui exécutent des actifs opérationnels, comme des flux Data Refinery ou des blocs-notes dans un projet
  • DataStage
    • Flux DataStage

Pour créer un modèle d'environnement :

  1. Dans l'onglet Gérer de votre projet, sélectionnez la page Environnements et cliquez sur Nouveau modèle sous Modèles.
  2. Entrez un nom et une description.
  3. Sélectionnez l'un des types de moteur suivants :
    • Par défaut : Sélectionnez les environnements d'exécution Python, R et RStudio pour Watson Studio.
    • Spark : sélectionnez l'option Spark avec les environnements d'exécution Python, R ou Scala pour Watson Studio.
    • GPU : Sélectionnez une puissance de calcul plus grande pour améliorer les performances de formation des modèles pour Watson Studio.
    • DataStage: Sélectionnez pour l'intégration de données avec l'environnement d'exécution du moteur parallèle pour DataStage.
  4. Sélectionnez la configuration matérielle dans le menu déroulant dynamique de configuration matérielle.
  5. Sélectionnez la version du logiciel si vous avez sélectionné " Par défaut ", " Spark " ou " GPU ".
  6. Si vous avez sélectionné "DataStage" pour le type d'exécution, définissez l'emplacement :
    • IBM si l'environnement d'exécution se trouve sous IBM Cloud.
    • AWS pour un environnement d'exécution distant sur AWS.

Votre nouveau modèle d'environnement est répertorié sous Modèles sur la page Environnements de l'onglet Gérer de votre projet. À partir de cette page, vous pouvez mettre à jour un modèle d'environnement, voir quels sont les environnements d'exécution actifs et suivre le nombre d'unités de capacité par heure que vos environnements d'exécution ont consommé jusqu'à présent. Vous pouvez également arrêter les environnements d'exécution à partir de cette page.

Limitations

Environnements de bloc-notes (distributions Anaconda Python ou R) :

  • Vous ne pouvez pas ajouter une personnalisation de logiciel aux modèles d'environnement Python et R par défaut inclus dans Watson Studio. Vous pouvez uniquement ajouter une personnalisation à un modèle d'environnement que vous créez.
  • Si vous ajoutez une personnalisation logicielle à l'aide de conda, votre environnement doit disposer d'au moins 2 Go de mémoire RAM.
  • Vous ne pouvez pas personnaliser un environnement R pour un bloc-notes en installant des packages R directement à partir de CRAN ou de GitHub. Vous pouvez vérifier si le package CRAN souhaité n'est disponible qu'à partir de canaux Conda et, si le package est disponible, ajouter ce nom de package dans la liste de personnalisation au format r-<package-name>.
  • Une fois que vous avez démarré un bloc-notes dans un environnement Watson Studio, vous ne pouvez pas créer un autre environnement Conda à partir de ce bloc-notes et l'utiliser. Les environnements Watson Studio ne se comportent pas comme un gestionnaire d'environnement Conda.

Environnements Spark :

  • Vous ne pouvez pas personnaliser la configuration logicielle d'un modèle d'environnement Spark.

Etapes suivantes

En savoir plus

Rubrique parent : Gestion des ressources de traitement