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環境テンプレートのカスタマイズの例

環境テンプレートのカスタマイズの例

環境テンプレートを作成するときに、 Python および R 用に提供されているテンプレートを使用して、conda または pip を介してカスタム・ライブラリーを追加する方法の例に従うことができます。

以下の conda の例では、conda の代わりにマンバを使用できます。 Mamba から既存の環境テンプレートにチャネルまたはパッケージを追加する場合は、マンバからインストールするチェック・ボックスを選択することを忘れないでください。

以下に例を示します:

ヒントは以下のとおりです:

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

特定のパッケージが conda チャネルで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-watson-machine-learning

これは、ノートブックで pip install ibm-watson-machine-learning 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-watson-machine-learning

conda チャネル empty はパッケージを提供しません。 特に pip パッケージはありません。 condapip のインストールを試行せず、事前にインストールされているバージョンを代わりに使用します。 チャネルのリスト内のキーワード nodefaults は、リスト内に少なくとも 1 つの他のチャネルを必要とすることに注意してください。 それ以外の場合、 conda はキーワードを暗黙的に無視し、デフォルト・チャネルを使用します。

conda パッケージと pip パッケージの組み合わせ

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:
    - watson-machine-learning-client-V4
    - 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の各アイテムには 2 つの先行スペースが必要です。 pip パッケージのリストの各アイテムには 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

複数のパッケージ、または複数の内部依存関係を持つ 1 つの複合パッケージを追加する場合、conda のインストールに長い時間がかかり、場合によってはエラー・メッセージが表示されずに停止することがあります。 この状況を回避するには、以下のようにします。

  • 追加する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、大規模なチャネルを長時間検索することを回避できます。

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 内の 「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 のみを使用する場合、インストールは成功しますが、「R」 パッケージの代わりに 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・テンプレートに変数セクションを追加することにより、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、変数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

パッケージの検索や競合する依存関係の解決で発生する可能性がある問題を回避するには、まず、必要なパッケージを、最初にテスト環境でノートブックを使用して手動でインストールします。 これにより、エラーが発生することなくパッケージをインストールできるかどうかを対話式で確認できます。 すべてのパッケージが正しくインストールされたことを確認したら、開発環境または実動環境向けのカスタマイズを作成し、カスタマイズ・テンプレートにパッケージを追加します。

親トピック: 環境のカスタマイズ

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