Personnalisation des modèles d'environnement

En tant qu' administrateur ou éditeur d'un projet, vous pouvez modifier le nom, la description et la configuration matérielle d'un modèle d'environnement que vous avez créé. Vous pouvez également personnaliser la configuration logicielle des modèles d'environnement Jupyter Notebook en ajoutant des paquets à partir de conda, mamba, ou en utilisant pip.

Le gestionnaire de packages mamba est compatible avec les packages conda et prend en charge la plupart des commandes conda . Cela signifie que vous pouvez utiliser conda pour installer ou désinstaller des packages qui ont été installés avec mamba et vice versa. Dans de nombreux cas, les performances de mamba sont meilleures que celles de conda, en particulier lorsque vous utilisez des référentiels de grande taille tels que conda-forge.

Regardez la vidéo suivante pour découvrir comment créer un modèle d'environnement personnalisé pour un notebook Jupyter.

Pour personnaliser un modèle d'environnement que vous avez créé:

1. Sous Environnements d'exécution de l'outil sur la page Environnements de l'onglet Gérer de votre projet, vérifiez qu'aucun environnement d'exécution n'est actif pour le modèle d'environnement que vous souhaitez modifier. Si un environnement d'exécution est actif, vous devez l'arrêter avant de pouvoir modifier le modèle.
2. Sous Modèles de la page Environnements , sélectionnez le modèle que vous souhaitez personnaliser et ajoutez vos modifications. Vous ne pouvez pas modifier la langue d'un modèle d'environnement existant.
3. Si le modèle est un modèle d'environnement de bloc-notes Juypter, vous pouvez créer une personnalisation logicielle et spécifier les bibliothèques à ajouter aux packages standard qui sont disponibles par défaut. Vous pouvez également utiliser la personnalisation pour mettre à niveau ou rétromigrer des packages qui font partie de la configuration logicielle standard.
4. Appliquez vos modifications.

Les bibliothèques qui sont ajoutées à un modèle d'environnement via la personnalisation ne sont pas conservées. Ils sont automatiquement installés à chaque démarrage du runtime. Notez que si vous ajoutez une bibliothèque à l'aide de pip install via une cellule de bloc-notes et non via la personnalisation, vous serez le seul à pouvoir utiliser cette bibliothèque. La bibliothèque n'est pas disponible pour une autre personne utilisant le même modèle d'environnement.

Vous pouvez utiliser les modèles fournis pour ajouter des bibliothèques personnalisées. Il existe différents modèles pour Python et pour R. L'exemple suivant illustre le modèle Python :

# Modify the following content to add a software customization to an environment.
# To remove an existing customization, delete the entire content and click Apply.

# Add conda channels below defaults, indented by two spaces and a hyphen.
channels:
    - defaults

# To add packages through conda or pip, remove the comment on the following line.
# dependencies:

# Add conda packages here, indented by two spaces and a hyphen.
# Remove the comment on the following line and replace sample package name with your package name:
#  - a_conda_package=1.0

# Add pip packages here, indented by four spaces and a hyphen.
# Remove the comments on the following lines and replace sample package name with your package name.
#  - pip:
#    - a_pip_package==1.0

Important lors de la personnalisation:

• Avant de personnaliser un package, vérifiez que les modifications que vous planifiez ont l'effet escompté.
  • conda peut signaler les modifications requises pour l'installation d'un package donné, sans l'installer réellement. Vous pouvez vérifier les modifications à partir de votre bloc-notes. Par exemple, pour la bibliothèque Plotly :
    • Dans un bloc-notes Python , entrez: !conda install --dry-run plotly
    • Dans un bloc-notes R, entrez: print(system2("conda", args=c("install","--dry-run","r-plotly"), stdout=TRUE))
  • pip installe le package. Toutefois, le redémarrage de l'environnement après vérification supprimera le package. Ici aussi, vous pouvez vérifier les modifications à partir de votre bloc-notes. Par exemple, pour la bibliothèque Plotly :
    • Dans un bloc-notes Python , entrez: !pip install plotly
    • Dans un bloc-notes R, entrez: print(system2("pip", args="install plotly", stdout=TRUE))
• Durée d'exécution jusqu'à 24.1: si vous pouvez obtenir un paquet via conda à partir des canaux par défaut et via pip à partir de PyPI,, la méthode préférée est via conda à partir des canaux par défaut.
• Le gestionnaire de packages conda effectue une vérification des dépendances lors de l'installation des packages. Cela peut prendre beaucoup de mémoire si vous ajoutez de nombreux packages à la personnalisation. Veillez à sélectionner un environnement avec suffisamment de mémoire RAM pour activer la vérification des dépendances au moment du démarrage de l'environnement d'exécution. Sinon, le processus de personnalisation du logiciel risque de ne pas aboutir en raison d'un manque de mémoire.
• Pour éviter une vérification inutile des dépendances si vous ne souhaitez que des packages provenant d'un canal conda , excluez les canaux par défaut en supprimant defaults de la liste des canaux dans le modèle et en ajoutant nodefaults.
• En plus de la chaîne principale Anaconda, de nombreux paquets pour R peuvent être trouvés dans la chaîne R d'Anaconda. Dans les environnements R, ce canal fait déjà partie des canaux par défaut. Il n'est donc pas nécessaire de l'ajouter séparément.
• Si vous ajoutez des packages uniquement via pip ou uniquement via conda au modèle de personnalisation, vous devez vous assurer que la clé dependencies n'est pas mise en commentaire dans le modèle. Une personnalisation avec un package pip qui ne commence pas par la clé dependencies générera une erreur.
• Dans la mesure du possible, indiquez un numéro de version de package, même si la version que vous souhaitez utiliser est la plus récente et que vous vous attendez à ce que le gestionnaire de package la sélectionne. La fourniture d'un numéro de version réduit considérablement le temps et la consommation de mémoire lors de l'installation du package.
• Lorsque vous spécifiez une version de package, utilisez un seul = pour les packages conda et un double == pour les packages pip . Si la version que vous spécifiez provoque un conflit de dépendance que le gestionnaire de package peut résoudre, une version différente ou plus récente peut être installée. Si vous ne spécifiez pas de version, le gestionnaire de package peut choisir la version la plus récente disponible ou conserver la version qui se trouve dans le package.
• Vous ne pouvez pas ajouter d'extensions de bloc-notes arbitraires en tant que personnalisation car les extensions de bloc-notes doivent être préinstallées.