Planejando sua experiência de blocos de notas e scripts

Para planejar o uso de notebooks e scripts Jupyter, primeiro entenda as opções que você tem, as implicações dessas opções e como elas afetam a ordem das tarefas de implementação.

Você pode realizar a maioria das tarefas relacionadas a cadernos e scripts com a função de Editor ou Administrador em um projeto.

Antes de começar a trabalhar com blocos de notas e scripts, considere as perguntas a seguir, pois a maioria das tarefas precisa ser concluída em uma determinada ordem:

Em qual linguagem de programação você deseja trabalhar?
O que seus cadernos estarão fazendo?
Com quais bibliotecas deseja trabalhar?
Como é possível usar o bloco de notas ou script no Cloud Pak for Data as a Service?

Para criar um plano para usar notebooks ou scripts Jupyter, determine quais das seguintes tarefas você deve concluir.

Tarefas a serem concluídas ao começar a usar os notebooks Jupyter
Tarefa	Obrigatório?	Tempo:
Criando um projeto	True	Esta deve ser a sua primeira tarefa.
Incluindo ativos de dados no projeto	True	Antes de começar a criar blocos de notas
Escolhendo uma linguagem de programação	True	Antes de selecionar a ferramenta
Selecionando uma ferramenta	True	Depois de selecionar o idioma
Verificando os pacotes da biblioteca	True	Antes de selecionar um ambiente de tempo de execução
Escolhendo um ambiente de tempo de execução apropriado	True	Antes de abrir o ambiente de desenvolvimento
Gerenciando o ciclo de vida de blocos de notas e scripts	Não	Quando o bloco de notas ou script está pronto
Usa para blocos de notas e scripts após a criação	Não	Quando o bloco de notas estiver pronto

Criando um projeto

É necessário criar um projeto antes de poder começar a trabalhar em blocos de anotações.

Projetos Você pode criar um projeto vazio, um projeto de arquivo ou de URL. Neste projeto:

Você pode usar os sites Jupyter Notebook e RStudio.
Scripts R e apps Shiny não são ativos no projeto.
Não há colaboração em scripts R ou aplicativos Shiny.
Os blocos de notas são ativos no projeto
A colaboração do notebook é baseada no bloqueio por usuário no nível do projeto.

Escolhendo uma linguagem de programação

Você pode optar por trabalhar nos seguintes idiomas:

Blocos de notas: Python e R
Scripts: Scripts R e apps R Shiny

Selecionando uma ferramenta

Você pode trabalhar com blocos de notas e scripts nas seguintes ferramentas:

Editor de bloco de notas Jupyter: No editor do Jupyter Notebook , é possível criar blocos de notas Python ou R. Notebooks são ativos em um projeto. A colaboração é apenas no nível do projeto O bloco de notas é bloqueado por um usuário quando aberto e só pode ser desbloqueado pelo mesmo usuário ou um administrador do projeto
RStudio: Em RStudio, você pode criar scripts R e aplicativos Shiny. Scripts R não são ativos em um projeto, o que significa que não há colaboração no nível do projeto.

Verificando os pacotes de biblioteca..

Quando você abre um bloco de notas em um ambiente de tempo de execução, você tem acesso a uma grande seleção de pacotes de biblioteca de ciência de dados pré-instalados Muitos ambientes também incluem bibliotecas fornecidas pela IBM sem encargos extras, como:

A biblioteca do Watson Natural Language Processing em ambientes Python
Bibliotecas para ajudar a acessar ativos do projeto
Bibliotecas para séries temporais ou análise geoespacial em ambientes Spark

Para obter uma lista dos pacotes de bibliotecas e das versões incluídas no modelo de ambiente, selecione o modelo na página Modelos na guia Gerenciar na página Ambientes do projeto.

Se as bibliotecas estiverem ausentes em um modelo, será possível incluí-las:

Por meio do bloco de notas ou script: É possível usar comandos de instalação de pacote familiares para seu ambiente Por exemplo, em blocos de notas Python , é possível usar mamba, conda ou pip
Criando um modelo de ambiente customizado: Ao criar um modelo customizado, é possível criar uma customização de software e incluir as bibliotecas que você deseja incluir Para obter detalhes, consulte Customizando Modelos de Ambientes

Escolhendo um ambiente de tempo de execução.

Escolher o ambiente de cálculo para seu bloco de notas depende da quantia de dados que você deseja processar e da complexidade dos processos de análise de dados.

o watsonx.ai Studio oferece muitos modelos de ambiente padrão com diferentes tamanhos de hardware e configurações de software para ajudá-lo a começar rapidamente, sem precisar criar seus próprios modelos. Esses modelos incluídos são listados na página Modelos na guia Gerenciar na página Ambientes do projeto. Para obter mais informações sobre os ambientes incluídos, consulte Ambientes.

Se os modelos disponíveis não atenderem às suas necessidades, será possível criar modelos customizados e determinar o tamanho do hardware e a configuração de software. Para obter detalhes, consulte Customizando Modelos de Ambientes

Importante: certifique-se de que o ambiente tenha memória suficiente para armazenar os dados carregados no bloco de notas. Muitas vezes isso significa que o ambiente deve ter significativamente mais memória do que o tamanho total dos dados carregados no bloco de notas porque algumas estruturas de dados, como pandas, podem conter várias cópias dos dados na memória.

Trabalhando com dados

Para trabalhar com dados em um bloco de notas:

Inclua os dados em seu projeto, o que transforma os dados em um ativo de projeto Consulte Incluindo dados em um projeto para obter os diferentes métodos para incluir dados em um projeto
Use código gerado que carrega dados do ativo para uma estrutura de dados em seu bloco de notas. Para obter uma lista dos tipos de dados suportados, consulte Suporte de carregamento de dados..
Grave seu próprio código para carregar dados se a origem de dados não for incluída como um ativo de projeto ou o suporte para incluir código gerado não estiver disponível para o ativo de projeto.

Gerenciando o ciclo de vida de blocos de notas e scripts

Após criar e testar um bloco de notas em sua ferramenta, é possível:

Compartilhe uma cópia somente leitura fora do watsonx.ai Studio para que as pessoas que não são colaboradoras em seus projetos possam vê-la e usá-la. Consulte Compartilhamento de notebooks com um URL.
Publique-o em um repositório GitHub . Consulte Publicando blocos de notas no GitHub
Publique-o como um gist. Consulte Publicando um bloco de notas como uma lista.

Scripts R e aplicativos Shiny não podem ser publicados ou compartilhados usando a funcionalidade em um projeto.

Usos para notebooks e scripts após a criação

As opções para um caderno criado e pronto para uso incluem:

Executando-o como uma tarefa em um projeto Consulte Criando e gerenciando tarefas em um projeto
Executando-o como parte de um Pipelines. Consulte Configurando nós de pipeline..

Para assegurar que um bloco de notas possa ser executado como uma tarefa ou em um pipeline:
- Assegure que nenhuma célula requeira entrada interativa por um usuário.
- Assegure-se de que o bloco de notas registre informações detalhadas suficientes para permitir o entendimento do progresso e de quaisquer falhas, consultando o log.
- Use variáveis de ambiente no código para acessar configurações se um bloco de notas ou script precisar delas, por exemplo, o arquivo de dados de entrada ou o número de execuções de treinamento.
Usar o cliente Python de tempo de execução watsonx.ai para criar, treinar e implantar seus modelos. Consulte exemplos e amostras do cliente Python em tempo de execuçãowatsonx.ai.
Usar a API REST do tempo de execução watsonx.ai para criar, treinar e implantar seus modelos.

Os scripts R e os aplicativos Shiny só podem ser criados e usados no IDE RStudio em Cloud Pak for Data as a Service. Não é possível criar tarefas para scripts R ou implementações R Shiny.