Personalizzazione degli ambienti
Se si desidera utilizzare librerie e package non inclusi nelle configurazioni software standard, è possibile installarli direttamente dall'interno del codice del notebook, personalizzare un modello di ambiente esistente o utilizzare un'immagine personalizzata creata da un amministratore.
A partire dalla versione 25.1 di Runtime, la personalizzazione degli ambienti basati su R non è più supportata. È ancora possibile installare i pacchetti direttamente dal codice del notebook e creare un'immagine personalizzata.
| Tipo di personalizzazione | Descrizione |
|---|---|
I pacchetti vengono aggiunti in seguito all'esecuzione del codice all'interno di un notebook, utilizzando pip ( Python ) o install.packages() (R) |
- Le librerie installate sono disponibili in tutti i notebook che condividono lo stesso pod di runtime - Per impostazione predefinita, i pacchetti vengono installati da pypi.org |
La personalizzazione viene definita in un modello di ambiente e applicata all'avvio pip dell'esecuzione o prima dell'esecuzione del codice del notebook |
- Le librerie e i file aggiuntivi non vengono salvati, ma vengono installati ogni volta che viene avviato il runtime - Tutti i membri del progetto possono accedere a questo modello di ambiente - Per impostazione predefinita, i pacchetti vengono installati da pypi.org |
Un amministratore di IBM Software Hub installa un'immagine di runtime personalizzata. Tra gli strumenti che è possibile utilizzare per creare un'immagine personalizzata figurano pip (pacchetti Python ), install.packages() (pacchetti R) o microdnf (dipendenze del sistema operativo) |
- Viene creata e caricata una nuova immagine personalizzata basata su un'immagine di runtime esistente utilizzando un Dockerfile - Un amministratore di IBM Software Hub è responsabile della gestione degli aggiornamenti delle immagini, comprese le patch di sicurezza. |
I metodi di personalizzazione disponibili dipendono dallo strumento utilizzato e dalla versione del runtime.
| Metodo di personalizzazione | Editor notebook | IDE JuypterLab | RStudio | SPSS Modeler |
|---|---|---|---|---|
Utilizzo pip |
✓ | ✓ | ||
| Creazione di una personalizzazione software in una mascherina di ambiente | ✓ (Solo Python ) |
✓ | ||
| Creazione di una immagine personalizzata | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| Installazione di librerie da un repository CRAN | ✓ | ✓ |
Le impostazioni predefinite per pip in un modello di ambiente richiedono che i runtime abbiano accesso alla rete pubblica al momento dell'avvio. Se l'accesso alla rete pubblica non è disponibile o non è desiderato, è possibile personalizzare la pip configurazione per accedere alle librerie tramite metodi alternativi. Per ulteriori dettagli, consultare la sezione "Personalizzazione dei modelli di ambiente".
In alternativa, chiedi all'amministratore della piattaforma di creare un'immagine di runtime personalizzata per te.
Per ulteriori informazioni, consultare la sezione "Personalizzazione dei modelli di ambiente"
Se utilizzi gli ambienti Spark e Hadoop, non puoi configurare personalizzazioni del software né creare immagini personalizzate. Tuttavia, è comunque possibile installare il software tramite pip, o install.packages().
Il diagramma illustra i metodi di personalizzazione che possono essere applicati se si desidera utilizzare librerie e package non inclusi nelle configurazioni software standard. Il diagramma mostra le opzioni per l'accesso alle librerie nella rete pubblica e le opzioni per la personalizzazione senza accesso pubblico.
Per i pacchetti installati direttamente da un notebook e per quelli installati durante l'esecuzione, un amministratore di IBM Software Hub può:
- Specificare un gestore di repository binari interno con canali che contenga:
- Un mirror locale o una cache per i package da origini remote
- Pacchetti sviluppati localmente
- Configurare un proxy aziendale o un canale di file che si trova su un sistema File Storage di rete