Alteração dos ambientes padrão e adição de extensões Python para bibliotecas Python adicionais

É possível mudar o ambiente padrão para seu experimento na guia Visão geral . Por exemplo, é possível mudar a versão Python ou a versão CPLEX que é usada por padrão. Você também pode criar um novo ambiente e adicionar mais bibliotecas Python usando uma nova extensão Python.

Antes de iniciar

Permissões necessárias: Para visualizar os ambientes, é possível ter qualquer função em um espaço de implantação. Para editar ou criar ambientes, você deve ter a função Editor ou Administrador no espaço. Para obter mais informações, consulte Funções e permissões do colaborador do espaço de implementação.

Sobre essa Tarefa

Quando você usa a interface do usuário do experimento Decision Optimization, os ambientes necessários são criados automaticamente para você. No entanto, talvez você queira configurar seu ambiente para usar uma versão específica do Python, hardware, CPLEX ou usar extensões Python. É possível configurar o ambiente a ser utilizado para sua resolução, alterando o ambiente padrão. Esse ambiente é aplicado a todos os cenários do seu experimento quando você clica em Run (Executar).

O ambiente depende de seu tipo de modelo: Python, OPL, CPLEX, CPO ou Modeling Assistant. Python é usado para executar modelos do Decision Optimization formulados em DOcplex em ambos os experimentos do Decision Optimization e Jupyter Notebooks. Os modelos do Modeling Assistant também usam Python porque o código DOcplex é gerado quando os modelos são executados ou implementados Os modelos que são formulados em OPL ou em formatos de arquivo específicos para CPLEX ou CP Optimizer, como formatos LP ou CPO, não usam ambientes Python .

Você pode usar Decision Optimization com Python 3.12 e 3.11 (obsoleto). A versão padrão é Python3.12.

As versões do Python são atualizadas regularmente No entanto, se você tiver especificado explicitamente uma versão mais antiga do Python em seu modelo, deverá atualizar essa especificação de versão ou seu modelo não funcionará mais. É possível criar um novo ambiente Python ou editar um de Gerenciar ambientes de experimento.

Atualizar seu ambiente também será útil se você desejar selecionar uma versão diferente do CPLEX para seu ambiente padrão. Conforme o desempenho do mecanismo CPLEX melhora com cada nova versão, as versões mais antigas são descontinuadas e removidas ao longo do tempo. Os tempos de execução, baseados nesses mecanismos, são usados para criar e implantar os modelos do Decision Optimization. Atualmente, o tempo de execução do do_22.1 , baseado no CPLEX 22.1 é usado automaticamente quando você cria e executa cenários. O tempo de execução do do_20.1 baseado no CPLEX 20.1 também está disponível. (O tempo de execução do_20.1 está obsoleto e será removido em breve)

Este vídeo fornece um método visual para aprender os conceitos e tarefas nesta documentação.

Após carregar o exemplo em seu Decision Optimization experiment, é possível seguir o vídeo.

Aviso de vídeo: Algumas etapas menores e etapas gráficas neste vídeo podem ser diferentes da sua plataforma. A interface com o usuário também é frequentemente melhorada.

O procedimento a seguir mostra como alterar o ambiente padrão para os modelos DOcplex e Modeling Assistant . A mudança do ambiente padrão pode ser útil para verificar se seu modelo funciona com a versão mais recente do CPLEX ou para testar seu modelo com conjuntos de dados maiores que requerem mais hardware. Ou talvez seja necessário atualizar a versão do Python ou incluir algumas bibliotecas específicas do Python usando Python.

Procedimento

Para alterar o ambiente padrão para os modelos DOcplex e Modeling Assistant :

Abra a Visão Geral, clique no ícone de informações para abrir a área de janela Informação , e selecione a guia Ambientes .
Expanda a seção do ambiente de acordo com o seu tipo de modelo Para modelos Python e Modeling Assistant , expanda Python. É possível ver o ambiente Python padrão (se existir um). Para mudar o ambiente padrão para modelos OPL, CPLEX ou CPO, expanda a seção do ambiente apropriado de acordo com seu tipo de modelo e siga esse mesmo procedimento.
Expanda o nome de seu ambiente e selecione um ambiente Python diferente.
Opcional: Para criar um novo ambiente: .
1. Selecione um Novo ambiente para Python
  Uma nova janela é aberta para definir seu novo ambiente.
2. Insira um nomee selecione um versão do CPLEX, especificação de hardware, cópias (número de nós) e o Versão Python.
3. Configure Associar uma extensão Python para On para incluir qualquer Python que você deseja incluir.
4. clique em Nova extensão Python.
5. Insira um nome para sua extensão na nova janela Criar uma extensão Python que é aberta e clique em Criar.
6. Na nova janela de extensão Configure Python que se abre, defina Packages (Pacotes ) como On (Ativado ), selecione um tipo de pacote e edite o código fornecido.
  O código YAML está obsoleto para adicionar bibliotecas personalizadas. Em vez disso, use os pacotes pip.
  Na janela pip requirements.txt, adicione seus pacotes pip ou digite o nome do pacote. Clique em Salvar.
  
  Também é possível clicar em Navegar para incluir qualquer biblioteca Python .
  
  Clique em Concluído
7. Clique em Criar na janela Novo ambiente ..
Opcional: Selecione Gerenciar ambientes de experimento para ver uma lista detalhada de todos os ambientes existentes para seu experimento na guia Ambientes .
Você pode usar as opções fornecidas clicando no ícone do menu ao lado de um ambiente. É possível escolher Editar, Configurar como padrão, Atualizar no espaço de implementação ou Excluir o ambiente. Também é possível criar um Novo ambiente a partir da janela Gerenciar ambientes de experimento , mas a criação de um novo ambiente a partir dessa janela não torna o padrão, a menos que você explicitamente configurado como o padrão.
Clique na guia Python .

Aqui é possível visualizar suas extensões Python e ver em qual ambiente uma extensão é usada.. Também é possível criar uma Nova extensão Python ou usar as opções para Editar, Downloade Excluir existentes. Também é possível clicar no nome da extensão para configurá-la, Se você editar uma extensão Python usada por um ambiente de experimento, o ambiente será recriado.

Também é possível visualizar seus ambientes Python em seus ativos de espaço de implementação e quaisquer extensões Python que você incluiu aparecem na especificação de software.

Resultados

Seu ambiente escolhido (ou recém-criado) aparece como selecionado na lista suspensa Python na guia Ambientes . A marcação indica que esse ambiente é o ambiente padrão do Python para todos os cenários em seu experimento

Exemplo

Veja o exemplo EnvironmentAndExtension na pasta Model_Builder das DO-samples no arquivo Decision Optimization GitHub. Este exemplo usa um ambiente com uma extensão que contém um arquivo de biblioteca e um código YAML