環境テンプレートのカスタマイズ

作成した環境テンプレートの名前、説明、およびハードウェア構成を変更することができます。 Jupyter ノートブック環境テンプレートのソフトウェア構成は、conda チャネルを介して、または pip を使用してカスタマイズできます。 conda パッケージのリスト、pip パッケージのリスト、またはその両方の組み合わせを指定することができます。 conda パッケージを使用する場合は、パッケージの取得に使用できる追加の conda チャネル・ロケーションのリストを指定できます。

必要な権限

環境テンプレートをカスタマイズするには、プロジェクトで Admin または Editor の役割を持っている必要があります。

制約事項

既存の環境テンプレートの言語を変更することはできません。

作成した Spark 環境テンプレートのソフトウェア構成をカスタマイズすることはできません。

作成した環境テンプレートをカスタマイズするには、以下のようにします。

1. プロジェクトの 管理 タブで、 環境 ページをクリックしてください。

2. アクティブ・ランタイム セクションで、変更したい環境テンプレートに対してアクティブなランタイムが存在しないことを確認します。

3. 環境テンプレート セクションで、カスタマイズしたい環境テンプレートをクリックしてください。

4. 変更を行います。

   Juypter ノートブック環境テンプレートの場合は、カスタマイズを作成することを選択し、デフォルトで使用可能な標準パッケージに追加するライブラリーを指定します。 カスタマイズを使用して、標準のソフトウェア構成に含まれているパッケージをアップグレードまたはダウングレードすることもできます。

   カスタマイズによって環境テンプレートに追加されたライブラリーは保持されませんが、環境ランタイムが開始されるたびに自動的にインストールされます。 カスタマイズを通してではなく、ノートブック・セルを介して pip install を使用してライブラリーを追加する場合、このライブラリーを使用できるのはお客様自分のみであることに注意してください。同じ環境テンプレートを使用している他のユーザーがライブラリーを使用することはできません。

   必要に応じて、付属のテンプレートを使用して、カスタム・ライブラリーを追加できます。 Python と 「R」 には異なるテンプレートがあります。 以下の例は、 Python パッケージを追加する方法を示しています：

   # 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 below 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
   

   カスタマイズ時に重要だ:

   • パッケージをカスタマイズする前に、計画中の変更に意図した効果があることを確認してください。
     • conda は、特定のパッケージを実際にインストールすることなく、そのパッケージのインストールに必要な変更を報告できます。 これらの変更はノートブックから確認できます。 例えば、ライブラリー Plotly の場合は：
       • Python ノートブックでは、 !conda install --dry-run plotly と入力します
       • 「R」 ノートブックで、 print(system2("conda", args=c("install","--dry-run","r-plotly"), stdout=TRUE))と入力します
     • pip はパッケージをインストールします。 ただし、確認後にランタイムを再び再始動すると、パッケージが削除されます。 ここでも、ノートブックから変更を確認できます。 例えば、ライブラリー Plotly の場合は：
       • Python ノートブックでは、 !pip install plotly と入力します
       • 「R」 ノートブックで、 print(system2("pip", args="install plotly", stdout=TRUE))と入力します
   • デフォルト・チャネルから conda を介して、または PyPI からをpip 介してパッケージを取得できる場合、推奨される方法は、デフォルト・チャネルから conda を介して取得することです。
   • conda では、多数のパッケージをカスタマイズに追加する場合、メモリーを大量に消費する可能性があるパッケージをインストールするときに、依存関係チェックを実行します。 ランタイムの開始時に依存関係チェックを実行できるようにするため、十分な RAM がある環境を選択してください。
   • 1 つの Conda チャネルからのパッケージのみが必要な場合に、不要な依存関係チェックを行わないようにするには、テンプレートのチャネル・リストからを defaults 削除してデフォルトのチャネルを除外し、 nodefaults を追加します。
   • Anaconda のメイン・チャンネルに加えて、多くの 「R」パッケージが Anaconda の 「R」 チャンネルで見つかれます。 「R」 環境では、このチャネルは既にデフォルト・チャネルの一部であるため、個別に追加する必要はありません。
   • pip を介してのみ、または conda を介してのみ、カスタマイズ・テンプレートにパッケージを追加する場合は、テンプレート内で dependencies がコメント化されていないことを確認する必要があります。
   • パッケージ・バージョンを指定する場合は、 conda パッケージの単一 = と pip パッケージの == を使用します。 可能な限り、バージョン番号を指定してください。こうすると、インストールにかかる時間とメモリー消費量が大幅に減るためです。 バージョンを指定しない場合、パッケージ・マネージャーは使用可能な最新バージョンを選択するか、またはパッケージで使用可能なバージョンを保持する可能性があります。
   • ノートブック拡張機能は事前にインストールされている必要があるため、任意のノートブック拡張機能をカスタマイズとして追加することはできません

5. 変更を適用します。