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Ejemplos de personalizaciones de plantillas de entorno

Ejemplos de personalizaciones de plantillas de entorno

Siga los ejemplos que muestran cómo añadir bibliotecas personalizadas a través de conda o pip al crear una plantilla de entorno, utilizando las plantillas proporcionadas para Python y R.

Nota: Puede utilizar mamba en lugar de conda en los ejemplos siguientes. Recuerde seleccionar el recuadro de selección para instalar desde mamba si añade canales o paquetes desde mamba a la plantilla de entorno existente.

Existen ejemplos para:

Consejos y sugerencias:

Adición de paquetes de conda

Para obtener las últimas versiones de - pandas-profiling:

dependencies:
  - pandas-profiling

Esto equivale a ejecutar conda install pandas-profiling en un cuaderno.

Adición de paquetes de pip

También puede personalizar un entorno utilizando pip si un paquete determinado no está disponible en canales conda :

dependencies:
  - pip:
    - ibm_watsonx_ai

Esto equivale a ejecutar pip install ibm_watsonx_ai en un cuaderno.

La personalización hará más que instalar el paquete pip especificado. El comportamiento predeterminado de conda es buscar también una nueva versión de pip y luego instalarla. La comprobación de todas las dependencias implícitas en conda suele tardar varios minutos y también gigabytes de memoria. La siguiente personalización abreviará la instalación de pip:

channels:
  - empty
  - nodefaults

dependencies:
  - pip:
    - ibm_watsonx_ai

El conda canal empty no proporciona ningún paquete. No hay ningún paquete pip en particular. conda no intentará instalar pip y, en su lugar, utilizará la versión ya preinstalada. Tenga en cuenta que la palabra clave nodefaults en la lista de canales necesita al menos otro canal en la lista. De lo contrario, conda ignorará silenciosamente la palabra clave y utilizará los canales predeterminados.

Combinación de paquetes conda y pip

Puede listar varios paquetes con un paquete por línea. Una única personalización puede tener paquetes conda y paquetes pip .

dependencies:
  - pandas-profiling
  - scikit-learn=0.20
  - pip:
    - ibm_watsonx_ai
    - sklearn-pandas==1.8.0

Tenga en cuenta que la notación de plantilla necesaria tiene en cuenta los espacios iniciales. Cada elemento de la lista de paquetes de conda debe tener dos espacios iniciales. Cada elemento de la lista de paquetes de pip debe tener cuatro espacios iniciales. La versión de un paquete conda debe especificarse utilizando un único símbolo de igual (=), mientras que la versión de un paquete pip debe añadirse utilizando dos símbolos de igual (==).

Adición de paquetes complejo con dependencias internas

Cuando añade muchos paquetes o un paquete complejo con muchas dependencias internas, la instalación de conda puede tardar mucho tiempo o incluso puede detenerse sin devolver ningún mensaje de error. Para evitarlo:

  • Especifique las versiones de los paquetes que desea añadir. Esto reduce el espacio de búsqueda de conda para resolver dependencias.
  • Aumente el tamaño de memoria del entorno.
  • Utilice un canal específico en lugar de los canales conda predeterminados definidos en el archivo .condarc . Esto evita ejecutar búsquedas largas a través de canales grandes.

Ejemplo de una personalización que no utiliza los canales conda predeterminados:

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

dependencies:
  - prophet

Esta personalización corresponde al siguiente mandato de un cuaderno:

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

Adición de paquetes de conda para cuadernos R

El ejemplo siguiente muestra cómo crear una personalización que añada paquetes conda para utilizarlos en un cuaderno R:

channels:
  - defaults

dependencies:
  - r-plotly

Esta personalización corresponde al siguiente mandato de un cuaderno:

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

Los nombres de los paquetes R en conda generalmente empiezan con el prefijo r-. Si sólo utiliza plotly en la personalización, la instalación se realizará correctamente, pero el paquete Python se instalará en lugar del paquete R. Si, a continuación, intenta utilizar el paquete en el código R como en library(plotly), esto devolvería un error.

Definir variables de entorno

Puede establecer variables de entorno en el entorno añadiendo una sección variables a la plantilla de personalización de software tal como se muestra en el ejemplo siguiente:

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

El ejemplo también muestra que puede utilizar la sección variables para establecer un servidor proxy para un entorno.

Limitación: no puede alterar temporalmente las variables de entorno existentes, por ejemplo LD_LIBRARY_PATH, utilizando este enfoque.

Mejores prácticas

Para evitar problemas con paquetes que faltan y dependencias en conflicto, empiece instalando manualmente los paquetes que necesita a través de un cuaderno en un entorno de prueba. De esta manera puede comprobar de forma interactiva si los paquetes se pueden instalar sin errores. Después de verificar que los paquetes se han instalado correctamente, cree una personalización para el entorno de desarrollo o producción y añada los paquetes a la plantilla de personalización.

Tema principal: Personalización de entornos

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