0 / 0
Go back to the English version of the documentation
Příklady přizpůsobení šablon prostředí
Last updated: 19. 5. 2023
Příklady přizpůsobení šablon prostředí

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:

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

Generative AI search and answer
These answers are generated by a large language model in watsonx.ai based on content from the product documentation. Learn more