可以更改您创建的环境模板的名称，描述和硬件配置。 您可以通过 conda 通道或使用 pip 来定制 Jupyter 笔记本环境模板的软件配置。 您可以提供 conda 包的列表， pip 包的列表或两者的组合。 使用 conda 包时，您可以提供其他 conda 通道位置的列表，可以通过这些位置获取包。

所需许可权

您必须在项目中具有 管理员 或 编辑者 角色才能定制环境模板。

限制

无法更改现有环境模板的语言。

您无法自定义已创建的 Spark 环境模板的软件配置。

要定制您创建的环境模板，请执行以下操作:

1. 在项目的 管理 选项卡下，单击 环境 页面。
2. 在"活动运行时 "部分，检查要更改的环境模板是否没有活动运行时。
3. 在 Environment Templates 部分，单击要自定义的环境模板。
4. 对于Python模板，如果想使用IPyWidgets库在笔记本中添加滑块、按钮、下拉菜单和文本框等交互式元素，请选择IPyWidgets复选框。
5. 对于 Juypter 笔记本环境模板，如果要添加软件包，请单击 "创建 "并指定要添加到默认可用标准软件包的库。 您还可以使用定制来升级或降级属于标准软件配置的包。
6. 如果没有添加任何软件包自定义设置，请关闭窗口以应用更改。 如果添加了新软件包，必须单击 "应用"。

在定制软件包时非常重要：

• 每次启动环境运行时，通过自定义添加到环境模板的库都会自动安装。 使用此模板的其他项目成员也可以使用此软件包。 请注意，在已运行的笔记本单元格中添加的自定义设置不会与其他单元格共享。
• 在定制软件包之前，请确认您计划进行的更改是否能达到预期效果。
  • conda 可以报告安装给定包所需的更改，而无需实际进行安装。 您可以从 Notebook 验证更改。 例如，对于 Plotly 库:
    • 在 Python Notebook 中，输入: !conda install --dry-run plotly
    • 在 R 笔记本中，输入: print(system2("conda", args=c("install","--dry-run","r-plotly"), stdout=TRUE))
  • pip 会安装该包。 但是，在验证之后再次重新启动运行时将移除该包。 此时，您同样可从 Notebook 验证更改。 例如，对于 Plotly 库:
    • 在 Python Notebook 中，输入: !pip install plotly
    • 在 R 笔记本中，输入: print(system2("pip", args="install plotly", stdout=TRUE))
• 如果您可以通过 conda 从缺省通道获取包，或者通过 pip 从 PyPI 获取包，那么首选方法是通过 conda 从缺省通道获取包。
• 安装软件包时，conda 会执行依赖关系检查，如果您将许多软件包添加到定制，该检查可能需要大量内存。 请确保选择有足够 RAM 的环境，以支持在运行时启动时执行依赖关系检查。
• 当您只想使用来自一个 Conda 通道的软件包时，要阻止不必要的依赖关系检查，请从模板的通道列表中移除 defaults 并添加 nodefaults，以排除缺省通道。
• 除了 Anaconda 主通道外，还可以在 Anaconda 的 R 通道中找到许多用于 R 的包。 在 R 环境中，此通道已经是缺省通道的一部分，因此不需要单独添加。
• 如果仅通过 pip 或仅通过 conda 将软件包添加到定制模板，那么必须确保未在模板中注释掉 dependencies 。
• 指定包版本时，对于 conda 包，请使用单个 =；对于 pip 包，请使用 ==。 尽可能指定版本号，因为这会显著减少安装时间和内存消耗。 如果未指定版本，那么软件包管理器可能会选择可用的最新版本，或者保留软件包中可用的版本。
• 无法将任意 Notebook 扩展添加为定制内容，因为 Notebook 扩展必须预安装。