Translation not up to date
Můžete postupovat podle příkladů, jak přidat vlastní knihovny prostřednictvím conda nebo pep pomocí poskytnutých šablon pro Python a R, když vytváříte šablonu prostředí.
Můžete použít mamba na místě a v následujících příkladech s conda. Nezapomeňte vybrat zaškrtávací políčko pro instalaci z mamba, pokud přidáváte kanály nebo balíky z mamba do existující šablony prostředí.
Příklady existují pro:
- Přidání balíků conda
- Přidání balíků pip
- Kombinování balíků conda a pip
- Přidání komplexních balíků s interními závislostmi
- Přidání balíků conda pro notebooky R
- Nastavení proměnných prostředí
Rady a tipy:
Přidání balíků conda
Chcete-li získat nejnovější verze pandmas-profilování, postupujte takto:
dependencies:
- pandas-profiling
To je ekvivalentní spuštění příkazu conda install pandas-profiling
v zápisníku.
Přidání balíků pip
Také můžete přizpůsobit prostředí pomocí produktu pip
, pokud konkrétní balík není k dispozici v kanálech conda:
dependencies:
- pip:
- ibm-watson-machine-learning
To je ekvivalentní spuštění příkazu pip install ibm-watson-machine-learning
v zápisníku.
Přizpůsobení se ve skutečnosti provede více než pouze instalace uvedeného balíku pip
. Standardním chováním produktu conda
je také vyhledání nové verze samotného produktu pip
a následné instalace. Kontrola všech implicitních závislostí v produktu conda
často trvá několik minut a také gigabajty paměti. Následující přizpůsobení zkrátím instalaci produktu pip
:
channels:
- empty
- nodefaults
dependencies:
- pip:
- ibm-watson-machine-learning
Kanál conda empty
neposkytuje žádné balíky. Balíček pip
neobsahuje žádný konkrétní balík. Produkt conda
se nebude pokoušet instalovat produkt pip
a místo toho použije již předinstalovanou verzi. Všimněte si, že klíčové slovo nodefaults
v seznamu kanálů potřebuje alespoň jeden další kanál v seznamu. Jinak příkaz conda
tiše ignoruje klíčové slovo a použije výchozí kanály.
Sloučení balíků conda a pip
Můžete vypsat více balíků s jedním balíkem na řádek. Jedno přizpůsobení může mít jak balíky conda, tak balíky pip.
dependencies:
- pandas-profiling
- scikit-learn=0.20
- pip:
- watson-machine-learning-client-V4
- sklearn-pandas==1.8.0
Všimněte si, že požadovaná notace šablony je citlivá na úvodní mezery. Každá položka v seznamu balíků conda musí mít dva úvodní mezery. Každá položka v seznamu balíků pip musí mít čtyři úvodní mezery. Verze balíku conda musí být zadána pomocí jednoho znaménka rovná se (=
), zatímco verze balíku pipu musí být přidána pomocí dvou rovnítka (==
).
Přidání komplexních balíků s interními závislostmi
Když přidáte mnoho balíků nebo složitého balíku s mnoha interními závislostmi, může instalace kondy trvat dlouho nebo se může dokonce zastavit, aniž byste viděli nějakou chybovou zprávu. Chcete-li tomu zabránit, postupujte takto:
- Uveďte verze balíků, které chcete přidat. Tím se sníží velikost prostoru pro hledání conda pro interpretaci závislostí.
- Zvyšte velikost paměti prostředí.
- Použijte specifický kanál namísto výchozích kanálů Conda, které jsou definovány v souboru
.condarc
. Tím se vyhnete zdlouhavému vyhledávání prostřednictvím velkých kanálů.
Příklad přizpůsobení, které nepoužívá výchozí kanály conda:
# get latest version of the prophet package from the conda-forge channel
channels:
- conda-forge
- nodefaults
dependencies:
- prophet
Toto přizpůsobení odpovídá následujícímu příkazu v zápisníku:
!conda install -c conda-forge --override-channels prophet -y
Přidání balíků conda pro notebooky R
Následující příklad ukazuje, jak vytvořit přizpůsobení, které přidá balíky conda k použití v notebooku R:
channels:
- defaults
dependencies:
- r-plotly
Toto přizpůsobení odpovídá následujícímu příkazu v zápisníku:
print(system("conda install r-plotly", intern=TRUE))
Názvy balíků R v objektu conda obvykle začínají předponou r-
. Pokud ve svém přizpůsobení používáte pouze plotly
, instalace by byla úspěšná, ale balík Python bude nainstalován namísto balíku R. Pokud se pak pokusíte použít balík ve svém kódu R jako v produktu library(plotly)
, bude vrácena chyba.
Nastavení proměnných prostředí
Proměnné prostředí můžete ve svém prostředí nastavit tak, že přidáte sekci proměnných do šablony pro přizpůsobení softwaru, jak ukazuje následující příklad:
variables:
my_var: my_value
HTTP_PROXY: https://myproxy:3128
HTTPS_PROXY: https://myproxy:3128
NO_PROXY: cluster.local
Tento příklad také ukazuje, že můžete použít sekci proměnných k nastavení serveru proxy pro prostředí.
Omezení: Nemůžete přepsat existující proměnné prostředí, například LD_LIBRARY_PATH, pomocí tohoto přístupu.
Doporučené postupy
Chcete-li se vyhnout problémům, které mohou nastat při hledání balíků nebo vyřešení konfliktních závislostí, začněte instalací balíků, které potřebujete ručně, prostřednictvím zápisníku v testovacím prostředí. To vám umožní interaktivně kontrolovat, jestli mohou být balíky nainstalovány bez chyb. Po ověření, že balíky byly všechny správně nainstalovány, vytvořte přizpůsobení pro vývojové nebo produkční prostředí a přidejte balíky do šablony přizpůsobení.
Nadřízené téma: Přizpůsobení prostředí