Personnalisation des modèles d'environnement

Vous pouvez modifier le nom, la description et la configuration matérielle d'un modèle d'environnement que vous avez créé. Vous pouvez personnaliser la configuration logicielle des modèles d'environnement de bloc-notes Jupyter via des canaux conda ou à l'aide de pip. Vous pouvez fournir une liste de packages conda, une liste de packages pip ou une combinaison des deux. Lorsque vous utilisez des packages conda, vous pouvez fournir une liste d'emplacements de canal conda supplémentaires via lesquels les packages peuvent être obtenus.

Autorisations requises

Vous devez disposer du rôle Admin ou Editeur dans le projet pour personnaliser un modèle d'environnement.

Restrictions

Vous ne pouvez pas modifier le langage d'un modèle d'environnement existant.

Vous ne pouvez pas personnaliser la configuration logicielle d'un modèle d'environnement Spark que vous avez créé.

Pour personnaliser un modèle d'environnement que vous avez créé:

1. Sous l'onglet Gérer de votre projet, cliquez sur la page Environnements.

2. Dans la section Environnements d'exécution actifs, vérifiez qu'aucun environnement d'exécution n'est actif pour le modèle d'environnement que vous souhaitez modifier.

3. Dans la section Modèles d'environnement, cliquez sur le modèle d'environnement que vous souhaitez personnaliser.

4. Effectuez les modifications nécessaires.

   Pour un modèle d'environnement de bloc-notes Juypter, sélectionnez cette option pour créer une personnalisation et spécifiez les bibliothèques à ajouter aux modules standard disponibles par défaut. Vous pouvez également utiliser la personnalisation pour mettre à niveau ou rétromigrer les packages qui font partie de la configuration logicielle standard.

   Les bibliothèques ajoutées à un modèle d'environnement via la personnalisation ne sont pas conservées ; cependant, elles sont automatiquement installées à chaque démarrage de l'environnement d'exécution de l'environnement. Notez que si vous ajoutez une bibliothèque à l'aide de pip install via une cellule de bloc-notes et non via la personnalisation, seul vous pourrez utiliser cette bibliothèque ; la bibliothèque n'est pas disponible pour une autre personne utilisant le même modèle d'environnement.

   Si vous le souhaitez, vous pouvez utiliser le modèle fourni pour ajouter les bibliothèques personnalisées. Il existe un modèle différent pour Python et pour R. L'exemple suivant montre comment ajouter des modules Python :

   # 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
   

   Important lors de la personnalisation:

   • Avant de personnaliser un package, vérifiez que les modifications que vous prévoyez d'apporter ont l'effet prévu.
     • conda peut signaler les modifications requises pour l'installation d'un module donné, sans l'installer. Vous pouvez vérifier les modifications à partir de votre bloc-notes. Par exemple, pour la bibliothèque Plotly :
       • Dans un bloc-notes Python, entrez : !conda install --dry-run plotly
       • Dans un bloc-notes R, entrez : print(system2("conda", args=c("install","--dry-run","r-plotly"), stdout=TRUE))
     • pip installe le package. Toutefois, si l'environnement d'exécution est redémarré après la vérification, le package est retiré. Là encore, vous pouvez vérifier les modifications à partir de votre bloc-notes. Par exemple, pour la bibliothèque Plotly :
       • Dans un bloc-notes Python, entrez : !pip install plotly
       • Dans un bloc-notes R, entrez : print(system2("pip", args="install plotly", stdout=TRUE))
   • Si vous pouvez obtenir un module via conda à partir des canaux par défaut et via pip à partir de PyPI, la méthode préférée est via conda à partir des canaux par défaut.
   • Conda effectue une vérification des dépendances lors de l'installation de packages, qui peut s'avérer intensive en termes de mémoire si vous ajoutez de nombreux packages à la personnalisation. Veillez à sélectionner un environnement avec suffisamment de mémoire RAM pour permettre la vérification des dépendances au démarrage de l'environnement d'exécution.
   • Pour éviter une vérification de dépendance inutile si vous ne souhaitez que des modules à partir d'un canal Conda, excluez les canaux par défaut en supprimant defaults de la liste des canaux du modèle et en ajoutant nodefaults.
   • En plus du canal principal Anaconda, de nombreux modules de R peuvent être trouvés dans le canal R d'Anaconda. Dans les environnements R, ce canal fait déjà partie des canaux par défaut, d'où il n'a pas besoin d'être ajouté séparément.
   • Si vous ajoutez des packages uniquement via pip ou uniquement via conda au modèle de personnalisation, vous devez vous assurer que dependencies n'est pas mis en commentaire dans le modèle.
   • Lorsque vous spécifiez une version de module, utilisez un seul module= pour les modulesconda et == pour les modulespip. Dans la mesure du possible, spécifiez un numéro de version car cela réduit considérablement la durée d'installation et la consommation de mémoire. Si vous ne spécifiez pas de version, le gestionnaire de module peut choisir la dernière version disponible ou conserver la version disponible dans le module.
   • Vous ne pouvez pas ajouter d'extensions de bloc-notes arbitraires en tant que personnalisation car les extensions de bloc-notes doivent être préinstallées.

5. Appliquez vos modifications.