Aggiunta di package conda

Per ottenere le ultime versioni di pandas - profiling:

dependencies:
  - pandas-profiling

Questo equivale a eseguire conda install pandas-profiling in un notebook.

Aggiunta di package pip

È anche possibile personalizzare un ambiente utilizzando pip se un particolare pacchetto non è disponibile nei canali conda :

dependencies:
  - pip:
    - ibm_watsonx_ai

Questo equivale a eseguire pip install ibm_watsonx_ai in un notebook.

La personalizzazione in realtà farà più di solo installare il pacchetto pip specificato. Il comportamento predefinito di conda è quello di cercare anche una nuova versione di pip stessa e quindi installarla. Controllando tutte le dipendenze implicite in conda spesso ci vogliono diversi minuti e anche gigabyte di memoria. La seguente personalizzazione accorderà l'installazione di pip:

channels:
  - empty
  - nodefaults

dependencies:
  - pip:
    - ibm_watsonx_ai

Il conda canale empty non fornisce alcun pacchetto. In particolare, non esiste alcun package pip . conda non tenterà di installare pip e utilizzerà invece la versione già preinstallata. Notare che la parola chiave nodefaults nell'elenco di canali richiede almeno un altro canale nell'elenco. In caso contrario, conda ignorerà automaticamente la parola chiave e utilizzerà i canali predefiniti.

Combinazione di package conda e pip

È possibile elencare più pacchetti con un unico pacchetto per riga. Una singola personalizzazione può avere sia package conda che package pip .

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

Da notare che la notazione del modello richiesto è sensibile agli spazi di guida. Ogni elemento nell'elenco di pacchetti conda deve avere due spazi iniziali. Ogni elemento nell'elenco di pacchetti di pip deve avere quattro spazi iniziali. La versione di un pacchetto conda deve essere specificata utilizzando un singolo simbolo di uguale (=), mentre la versione di un pacchetto pip deve essere aggiunta utilizzando due simboli di uguale (==).

Aggiunta di pacchetti complessi con dipendenze interne

Quando si aggiungono molti package o un package complesso con molte dipendenze interne, l'installazione di conda potrebbe richiedere molto tempo o potrebbe addirittura arrestarsi senza restituire alcun messaggio di errore. Per evitare questo problema:

• Specificare le versioni dei package che si desidera aggiungere. Ciò riduce lo spazio di ricerca per conda per risolvere le dipendenze.
• Aumentare la dimensione della memoria dell'ambiente.
• Utilizzare uno specifico canale invece dei canali conda predefiniti definiti nel file .condarc . Ciò evita di eseguire lunghe ricerche attraverso canali di grandi dimensioni.

Esempio di una personalizzazione che non utilizza i canali conda predefiniti:

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

dependencies:
  - prophet

Questa personalizzazione corrisponde al seguente comando in un notebook:

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

Aggiunta di pacchetti conda per notebook R

Il seguente esempio mostra come creare una personalizzazione che aggiunge i package conda da utilizzare in un notebook R:

channels:
  - defaults

dependencies:
  - r-plotly

Questa personalizzazione corrisponde al seguente comando in un notebook:

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

I nomi dei package R in conda generalmente iniziano con il prefisso r-. Se si utilizza solo plotly nella personalizzazione, l'installazione avrà esito positivo, ma il pacchetto Python verrà installato al posto del pacchetto R. Se si tenta di utilizzare il package nel codice R come in library(plotly), viene restituito un errore.

Impostazione delle variabili d'ambiente

È possibile impostare le variabili di ambiente nell'ambiente aggiungendo una sezione variables al modello di personalizzazione software come mostrato nel seguente esempio:

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

L'esempio mostra anche che è possibile utilizzare la sezione variables per impostare un server proxy per un ambiente.

Limitazione: non è possibile sovrascrivere le variabili di ambiente esistenti, ad esempio LD_LIBRARY_PATH, utilizzando questo approccio.

Best practice

Per evitare problemi con i package mancanti e dipendenze in conflitto, iniziare installando manualmente i package necessari tramite un notebook in un ambiente di test. In questo modo è possibile controllare in modo interattivo se i package possono essere installati senza errori. Dopo aver verificato che i package siano installati correttamente, creare una personalizzazione per l'ambiente di sviluppo o di produzione e aggiungere i package al modello di personalizzazione.

Argomento principale: Personalizzazione degli ambienti