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Beispiele für Anpassungen von Umgebungsvorlagen

Beispiele für Anpassungen von Umgebungsvorlagen

Sie können den Beispielen folgen, wie angepasste Bibliotheken über Conda oder Pip mithilfe der bereitgestellten Vorlagen für Python und R hinzugefügt werden, wenn Sie eine Umgebungsvorlage erstellen.

Sie können mamba anstelle von conda in den folgenden Beispielen mit conda verwenden. Denken Sie daran, das Kontrollkästchen für die Installation von Mamba auszuwählen, wenn Sie Kanäle oder Pakete von Mamba zur vorhandenen Umgebungsvorlage hinzufügen.

Es gibt Beispiele für:

Hinweise und Tipps:

Conda-Pakete hinzufügen

Gehen Sie wie folgt vor, um die neuesten Versionen von Pandas Profiling abzurufen:

dependencies:
  - pandas-profiling

Dies entspricht der Ausführung von conda install pandas-profiling in einem Notebook.

Pip-Pakete hinzufügen

Sie können eine Umgebung auch mit pip anpassen, wenn ein bestimmtes Paket in Conda-Kanälen nicht verfügbar ist:

dependencies:
  - pip:
    - ibm-watson-machine-learning

Dies entspricht der Ausführung von pip install ibm-watson-machine-learning in einem Notebook.

Bei der Anpassung wird mehr als nur das angegebene pip-Paket installiert. Das Standardverhalten von conda besteht darin, auch nach einer neuen Version von pip selbst zu suchen und diese dann zu installieren. Die Überprüfung aller impliziten Abhängigkeiten in conda dauert häufig mehrere Minuten und benötigt auch Gigabyte an Speicher. Die folgende Anpassung führt zu einer Verknüpfung der Installation von pip:

channels:
  - empty
  - nodefaults

dependencies:
  - pip:
    - ibm-watson-machine-learning

Der Conda-Kanal empty stellt keine Pakete bereit. Insbesondere gibt es kein pip -Paket. conda versucht nicht, pip zu installieren, und verwendet stattdessen die bereits vorinstallierte Version. Beachten Sie, dass das Schlüsselwort nodefaults in der Liste der Kanäle mindestens einen anderen Kanal in der Liste benötigt. Andernfalls ignoriert conda das Schlüsselwort unbeaufsichtigt und verwendet die Standardkanäle.

Conda- und Pip-Pakete kombinieren

Sie können mehrere Pakete auflisten, und zwar ein einzelnes Paket pro Zeile. Eine einzelne Anpassung kann sowohl Conda- als auch Pip-Pakete enthalten.

dependencies:
  - pandas-profiling
  - scikit-learn=0.20
  - pip:
    - watson-machine-learning-client-V4
    - sklearn-pandas==1.8.0

Beachten Sie, dass bei der für die Vorlage erforderlichen Notation führende Leerzeichen beachtet werden müssen. Jedes Element in der Liste mit den Conda-Paketen muss zwei führende Leerzeichen aufweisen. Jedes Element in der Liste mit den Pip-Paketen muss vier führende Leerzeichen aufweisen. Die Version eines Conda-Pakets muss mit einem einzelnen Gleichheitszeichen (=) angegeben werden, während die Version eines Pip-Pakets mit zwei Gleichheitszeichen (==) hinzugefügt wird.

Komplexe Pakete mit internen Abhängigkeiten hinzufügen

Wenn Sie viele Pakete oder ein komplexes Paket mit vielen internen Abhängigkeiten hinzufügen, kann die Conda-Installation lange dauern oder sogar stoppen, ohne dass eine Fehlernachricht angezeigt wird. Gehen Sie folgendermaßen vor, um dies zu verhindern:

  • Geben Sie die Versionen der Pakete an, die Sie hinzufügen wollen. Dadurch wird der Suchbereich für Conda reduziert, um Abhängigkeiten aufzulösen.
  • Erhöhen Sie die Speicherkapazität der Umgebung.
  • Verwenden Sie einen bestimmten Kanal anstelle der Conda-Standardkanäle, die in der Datei .condarc definiert sind. Dadurch werden langwierige Suchvorgänge durch große Kanäle vermieden.

Beispiel für eine Anpassung, die die Conda-Standardkanäle nicht verwendet:

# get latest version of the prophet package from the conda-forge channel
channels:
  - conda-forge
  - nodefaults

dependencies:
  - prophet

Diese Anpassung entspricht dem folgenden Befehl in einem Notebook:

!conda install -c conda-forge --override-channels prophet -y

Conda-Pakete für R-Notebooks hinzufügen

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie eine Anpassung erstellen, die Conda-Pakete zur Verwendung in einem R-Notebook hinzufügt:

channels:
  - defaults

dependencies:
  - r-plotly

Diese Anpassung entspricht dem folgenden Befehl in einem Notebook:

print(system("conda install r-plotly", intern=TRUE))

Die Namen von R-Paketen in Conda beginnen im Allgemeinen mit dem Präfix r-. Wenn Sie plotly in Ihrer Anpassung verwenden, wäre die Installation erfolgreich, aber es würde Python anstelle des R-Pakets installiert werden. Wenn Sie dann versuchen, das Paket in Ihrem R-Code wie in library(plotly) zu verwenden, wird ein Fehler zurückgegeben.

Umgebungsvariablen werden eingestellt

Sie können Umgebungsvariablen in Ihrer Umgebung festlegen, indem Sie wie im folgenden Beispiel gezeigt einen Variablenabschnitt zur Softwareanpassungsschablone hinzufügen:

variables:
  my_var: my_value
  HTTP_PROXY: https://myproxy:3128
  HTTPS_PROXY: https://myproxy:3128
  NO_PROXY: cluster.local

Das Beispiel zeigt auch, dass Sie den Abschnitt "Variablen" verwenden können, um einen Proxy-Server für eine Umgebung festzulegen.

Einschränkung:Sie können vorhandene Umgebungsvariablen, z. B. LD_LIBRARY_PATH, mit dieser Methode nicht überschreiben.

Bewährte Verfahren

Zur Vermeidung von möglichen Problemen bei der Suche nach Paketen oder beim Auflösen von widersprüchlichen Abhängigkeiten sollten Sie zunächst die von Ihnen benötigten Pakete über ein Notebook in einer Testumgebung manuell installieren. So können Sie interaktiv prüfen, ob Pakete fehlerfrei installiert werden können. Nachdem Sie geprüft haben, ob alle Pakete ordnungsgemäß installiert wurden, erstellen Sie eine Anpassung für Ihre Entwicklungs- oder Produktionsumgebung und fügen Sie der Anpassungsvorlage die Pakete hinzu.

Übergeordnetes Thema: Umgebungen anpassen

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