conda パッケージの追加

pandas-profiling の最新バージョンを取得するには、以下のようにします。

dependencies:
  - pandas-profiling

これは、ノートブックで conda install pandas-profiling を実行するのと同等です。

pip パッケージの追加

conda チャネルで特定のパッケージを使用できない場合は、 pip を使用して環境をカスタマイズすることもできます。

dependencies:
  - pip:
    - ibm_watsonx_ai

これは、ノートブックで pip install ibm_watsonx_ai を実行するのと同等です。

カスタマイズは、実際には、指定された pip パッケージをインストールするだけではありません。 conda のデフォルトの動作では、 pip 自体の新規バージョンも検索してインストールします。 conda ですべての暗黙的依存関係を検査するには、多くの場合は数分かかり、また数ギガバイトのメモリーも必要となります。 以下のカスタマイズにより、 pipのインストールがショートカットされます：

channels:
  - empty
  - nodefaults

dependencies:
  - pip:
    - ibm_watsonx_ai

conda チャネル empty には、パッケージは用意されていません。 特に pip パッケージはありません。 conda は pip のインストールを試行せず、代わりに既にプリインストールされているバージョンを使用します。 チャネルのリスト内のキーワード nodefaults には、リスト内に少なくとも 1 つの他のチャネルが必要であることに注意してください。 そうでない場合、 conda はそのキーワードをサイレントに無視し、デフォルトのチャネルを使用します。

conda パッケージと pip パッケージの結合

複数のパッケージをリストするには、パッケージを 1 行に 1 つずつリストします。 1 つのカスタマイズに、 conda パッケージと pip パッケージの両方を含めることができます。

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

必要なテンプレート表記では、先行スペースが認識されることに注意してください。 conda パッケージのリスト内の各項目には、2 つの先行スペースが必要です。 pip パッケージのリスト内の各項目には、4 つの先行スペースが必要です。 conda パッケージのバージョンは、単一の等号 (=) を使用して指定する必要があります。一方、 pip パッケージのバージョンは、2 つの等号 (==) を使用して追加する必要があります。

内部依存関係を持つ複合パッケージの追加

多数のパッケージ、または多数の内部依存関係を持つ複雑なパッケージを追加すると、 conda のインストールに時間がかかる場合があり、エラー・メッセージを返さずに停止する場合もあります。 これを回避するには、以下のようにします。

• 追加したいパッケージのバージョンを指定します。 これにより、 conda が依存関係を解決するための検索スペースが削減されます。
• 環境のメモリー・サイズを増加します。
• .condarc ファイルに定義されているデフォルトの conda チャネルの代わりに、特定のチャネルを使用します。 これにより、大規模なチャネルでの長い検索の実行が回避されます。

デフォルトの conda チャネルを使用しないカスタマイズの例:

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

dependencies:
  - prophet

このカスタマイズは、ノートブックの以下のコマンドに対応しています。

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

R ノートブック用の conda パッケージの追加

以下の例は、R ノートブックで使用する conda パッケージを追加するカスタマイズを作成する方法を示しています。

channels:
  - defaults

dependencies:
  - r-plotly

このカスタマイズは、ノートブックの以下のコマンドに対応しています。

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

conda の R パッケージの名前は、通常、接頭部 r-で始まります。 カスタマイズで plotly を使用するだけの場合、インストールは成功しますが、R パッケージではなく Python パッケージがインストールされます。 その後、 library(plotly)のように R コードでパッケージを使用しようとすると、エラーが返されます。

環境変数の設定

以下の例に示すように、ソフトウェア・カスタマイズ・テンプレートに variables セクションを追加することで、ご使用の環境で環境変数を設定できます。

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

この例では、 variables セクションを使用して環境のプロキシー・サーバーを設定できることも示しています。

制限: この方法を使用して、既存の環境変数 ( LD_LIBRARY_PATHなど) をオーバーライドすることはできません。

ベスト・プラクティス

パッケージの欠落や依存関係の競合の問題を回避するには、まず、ノートブックを使用して必要なパッケージをテスト環境に手動でインストールします。 これにより、エラーなしでパッケージをインストールできるかどうかを対話式に確認できます。 パッケージが正しくインストールされていることを確認した後、開発環境または実稼働環境用のカスタマイズを作成し、そのパッケージをカスタマイズ・テンプレートに追加します。

親トピック: 環境のカスタマイズ