JupyterLab 環境

JupyterLab Python 環境、Spark環境を備えた Python、およびGPU環境を備えた Python で起動できます。

付属の環境テンプレート

Watson Studio Python では、以下の JupyterLab 環境テンプレートを提供しています。 同梱の環境テンプレートは、プロジェクトの 「管理 」タブにある 「環境 」ページの 「テンプレート 」セクションに一覧表示されています。

Visual Studio Code 用の Watson Studio 拡張機能を使用する場合、Sparkベースの環境およびSparkをベースとしたカスタム環境を除き、 JupyterLab のすべてのデフォルト環境がサポートされています。

注。

Python （ 3.11 ）をベースにした、Spark 3.5 および Spark 4.0 向けの以下の環境テンプレートは非推奨となっており、今後のリリースで削除される予定です：

  • Default Spark 3.5 and Python 3.11
  • Default Spark 4.0 & Python 3.11
Sparkを引き続き使用したい場合は、ワークフローを watsonx.data のSparkエンジンに対応するように移行する必要があります。

表 1. JupyterLab で利用可能な環境テンプレート
名前 ハードウェア構成
JupyterLab with Runtime 25.1 on Python 3.12 1 vCPU および 2 GB RAM
JupyterLab with GenAI 25-A on Python 3.12 1 vCPU および 2 GB RAM
Default Spark 4.0 & Python 3.11 1. vCPU、4 GB RAM
Default Spark 3.5 & Python 3.11 1. vCPU、4 GB RAM

Python GPU搭載

サービス このサービスはデフォルトでは利用できません。 管理者がこのサービスをインストールする必要があります。 サービスがインストールされているかどうかを確認するには、アバターをクリックし、 [About] > [Version details] の順にクリックしてください。 Deployedサービスがインストールされ、使用可能な状態であれば、そのようにマークされます。

Watson Studio には、選択可能なGPU環境テンプレートを備えたデフォルトの Python が含まれていないため、独自の環境テンプレートを作成する必要があります。

環境テンプレートを作成するには：

  1. GPU サービス付きの「 Jupyter Notebooks with Python 」がインストールされていることを確認してください。
  2. プロジェクトの 「管理 」タブから環境テンプレートを作成します。 JuypterLab「 環境 」ページを選択し、 「テンプレート」 の下にある 「新しいテンプレート」 をクリックしてから、タイプ GPU とソフトウェアのバージョンを選択します。

JupyterLab 環境の表示

JupyterLab の環境は、プロジェクトの 「管理 」タブにある 「環境 」ページの 「テンプレート 」セクションに一覧表示されます。 環境をクリックすると、その環境の詳細が表示されます。 JupyterLabソフトウェアのバージョンで独自の環境テンプレートを作成した場合は、ソフトウェアのカスタマイズを追加できます。

JupyterLab, を起動すると、そのセッションで有効になるランタイムが、プロジェクトの [管理 ]タブにある[ 環境 ]ページの[ ツールランタイム ]に一覧表示されます。 このページからランタイムを停止できます。

実行時スコープ

JupyterLab 環境のランタイムは、常にプロジェクトおよびユーザーをスコープとしています。 各ユーザーは、1つのプロジェクトにつき、同時に有効な JupyterLab セッションを1つしか持つことができません。

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