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Visualización de entornos Conda

Utilice Environment Explorer para mostrar todos los entornos conda en una sesión de bloc de notas.

El servicio Data Science ofrece una serie de entornos conda de Data Science predefinidos y puede acceder a ellos en el JupyterLab separador Launcher seleccionando Environment Explorer para:

Para empezar a utilizar Environment Explorer, examine estas categorías de entornos conda haciendo clic en cada botón. Observe que cada categoría de entorno tiene un color de separador diferente. Cada entorno se muestra en una tarjeta de entorno independiente. Cada versión de un entorno tiene su propia tarjeta independiente.

Environment Explorer permite filtrar entornos conda por arquitectura, desuso y tipo de origen. La activación de un filtro restringe los entornos conda mostrados. Por defecto, no se muestran los entornos conda en desuso. Seleccione Mostrar en desuso para incluir estos entornos en los resultados de búsqueda.

Al activar varios filtros de tipo de origen, tenga en cuenta que la x al final del botón tiene un efecto aditivo. Utilice Data Science Conda Entornos para filtrar los entornos conda que proporciona el servicio de Data Science. Utilice Entornos Conda Publicados para filtrar los entornos que ha publicado. Utilice Installed Conda Entornos para mostrar los entornos conda que se han instalado en la sesión de Notebook.

Dentro de cada filtro de tipo de origen, hay dos números entre paréntesis. El primer número indica el número de entornos conda que están seleccionados. El segundo número indica el número total posible de entornos conda disponibles en ese filtro de tipo de origen.

Puede utilizar la búsqueda para filtrar aún más los entornos conda mostrados. Filtra de forma dinámica los entornos conda que no coinciden con los criterios de búsqueda. El texto coincidente se resalta en los detalles de cada entorno conda. Por defecto, la búsqueda realiza una coincidencia parcial. Sin embargo, soporta un potente lenguaje de búsqueda. A medida que escribe en el campo de búsqueda, los resultados se muestran al instante, así como los entornos conda coincidentes que son relevantes para la consulta de búsqueda. El texto se resalta en amarillo para que pueda encontrarlo fácilmente. Puede realizar la búsqueda de las siguientes formas:

  • <Token> devuelve elementos que son una coincidencia parcial de <Token>

  • <Ejemplo> <Token> devuelve elementos que son una coincidencia parcial de <Ejemplo> y de <Token>

  • < ejemplo> | <Token> devuelve elementos que son una coincidencia parcial de < ejemplo> o de <Token>

  • ="<Ejemplo> <Token>"devuelve elementos que son una coincidencia exacta de <Example> <Token>

  • <Token> devuelve elementos que incluyen <Token>

  • !<Token> devuelve elementos que no incluyen <Token>

  • ^<Token> devuelve elementos que empiezan por <Token>

  • !^<Token> devuelve elementos que no empiezan por <Token>

  • <Token>$ devuelve elementos que terminan en <Token>

  • !<Token>$ devuelve elementos que no terminan en <Token>

La lista de entornos conda se almacena en caché después de abrir el explorador de entornos. Puede refrescar la lista de entornos disponibles.

En el explorador de entornos se proporcionan vistas de listas y tarjetas. El botón situado en la parte izquierda de la barra de búsqueda controla la vista. Ambas vistas proporcionan información como el título, la versión de entorno, la versión de idioma, la arquitectura, la fecha de creación, el tamaño, el nombre legible para el usuario, la descripción, las bibliotecas de claves y la ubicación de origen. También tiene comandos para instalar, desinstalar, publicar y clonar el entorno.

La vista de tarjeta tiene cada entorno conda en una tarjeta independiente. Esta vista muestra la mayor parte de la información sobre un entorno conda. Es conveniente utilizarlo cuando solo se consultan unos pocos entornos conda.

La vista de lista tiene un resumen de cada entorno conda en una sola línea, lo que resulta ideal cuando se desea consultar muchos entornos. Al conmutar la flecha de una fila, se muestran u ocultan los detalles sobre el entorno. Puede utilizar las cabeceras de columna para ordenar los resultados. Al hacer clic en un nombre de columna varias veces, se cambia la ordenación. Todas las versiones de un entorno se representan en una sola línea. Si hay varias versiones del entorno, hay disponible una lista desplegable para cambiar entre versiones.

Los nuevos entornos conda se muestran los primeros y se marcan como NUEVO en la parte superior de la tarjeta. Mientras que los entornos en desuso se marcan como en desuso junto al número de versión.

Puede filtrar las tarjetas con los botones. Por ejemplo, seleccione Published Conda Entornos para ver solo los entornos publicados. Por defecto, los entornos en desuso no se muestran, por lo que debe seleccionar Show Deprecated para verlos. También puede filtrar por unidad seleccionando CPU o GPU. Los botones de entorno y la casilla de control Mostrar en desuso muestran el número de entornos según lo que se está filtrando.

Consejo

La parte inferior izquierda muestra el núcleo conda de Python y el estado del libro de notas junto a los iconos. Puede cambiar el entorno conda haciendo clic en este nombre o en el nombre en la esquina superior derecha de un bloc de notas.

Data Science Conda Environments

El filtro Data Science Conda Environments, en el separador Environment Explorer, muestra los entornos conda que se ofrecen en el servicio Data Science. El equipo del servicio de Data Science cura estos entornos. Los entornos se centran en proporcionar herramientas específicas y un marco (por ejemplo, PySpark) para realizar trabajos de Machine Learning (por ejemplo, Machine Learning general para las GPU). O proporcionar un entorno completo para resolver casos de uso de negocio.

Puede utilizar la CLI odsc conda para mostrar entornos conda de Data Science directamente desde una ventana de terminal con:

odsc conda list

Puede utilizar los argumentos opcionales -o para mostrar los entornos conda publicados, o -l para mostrar los entornos conda instalados.

Cada entorno conda de Data Science incluye su propio juego de ejemplos de Notebook, que le ayudan a empezar con las bibliotecas instaladas en el entorno. Estos entornos se actualizan con regularidad y los nuevos se agregan periódicamente a la lista. Consulte Entornos de ciencia de datos.

Nota

Las versiones anteriores de un entorno conda de Data Science determinado siguen disponibles para su instalación. Para utilizar un entorno conda de Data Science, debe instalarlo en la sesión de libro de notas.
Atención

Para acceder al entorno conda de Data Science en la sesión de Notebook, debe configurar la VCN y la subred para que el tráfico se enrute mediante el servicio o el gateway de NAT. De lo contrario, la sesión de Notebook no puede leer los entornos de Data Science.

Installed Conda Environments

El separador Installed Conda Entornos en el separador Environment Explorer muestra los entornos conda que están instalados y disponibles actualmente para su uso en la sesión de Notebook.

Importante

Todas las nuevas sesiones de Notebook no tienen ningún entorno conda instalado, por lo que debe instalar uno de los entornos conda de Data Science. Consulte Installing Conda Environments in a Notebook Session.

También puede crear un entorno conda en la sesión de bloc de notas. Todos los entornos conda creados se encuentran en la categoría Installed Conda Environments.

Puede instalar entornos conda publicados o de Data Science. Todos los entornos conda instalados se almacenan en la instancia de Block Volume en el directorio /home/datascience/conda.

Cuando se desactiva y reactiva una sesión de bloc de notas, todos los entornos conda instalados anteriormente están disponibles para volver a utilizarlos. La reactivación garantiza que no tenga que volver a instalar las dependencias de Python después de activar una sesión de bloc de notas.

Published Conda Environments

Seleccione Published Conda Environments en el separador Environment Explorer para mostrar todos los entornos conda publicados que están disponibles en el cubo de Object Storage seleccionado.
Importante

Para mostrar un entorno conda publicado, debe ejecutar odsc conda init especificando el nombre y el espacio de nombres del cubo. Consulte Publicación de un entorno conda en un cubo de Object Storage en un arrendamiento.

O bien, puede utilizar la CLI odsc conda para mostrar entornos conda publicados directamente desde una ventana de terminal ejecutando:

odsc conda list -o

Si no ha publicado ningún entorno conda, aparecerá un mensaje informativo.

Después de instalar un entorno conda en una sesión de Notebook, puede ejecutar Notebooks, instalar más bibliotecas de Python y cambiar las versiones de las bibliotecas dentro de ese entorno conda. La publicación de un entorno conda permite guardar o archivar el entorno conda en un cubo de Object Storage que gestione.

Las siguientes son algunas de las ventajas de publicar un entorno conda:

Capacidad de compartir con un equipo:

Cuando se publica un entorno conda, este está disponible para otros miembros del equipo que tienen acceso al mismo cubo de Object Storage. Puede instalar entornos conda publicados anteriormente en la sesión de Notebook de la misma forma que puede instalar entornos de Data Science creados previamente. Esto permite a los científicos de datos gestionar y compartir entornos entre equipos. Puede compartir entornos conda en sesiones de bloc de notas, lo que antes no era posible.

Capacidad de reproducción del modelo:

Cada vez que se guarda un modelo en el catálogo de modelos, ADS permite publicar el entorno conda en el que se ha entrenado el modelo. ADS mantiene una referencia de ese entorno en el archivo runtime.yaml, que forma parte del artefacto del modelo. Si necesita auditar un modelo, recupere el entorno conda exacto en el que se entrenó el modelo reinstalando el entorno conda de entrenamiento al que se hace referencia en el archivo runtime.yaml.

Importante

Antes de publicar entornos, debe especificar el espacio de nombres y el cubo que desea utilizar para almacenar los entornos conda. Para ello, utilice el comando odsc conda init. Asegúrese de utilizar los principales de recursos o de que ha configurado los archivos de clave y configuración adecuados para permitir que odsc conda lea y escriba en el cubo de Object Storage.