创建环境模板 (Watson Studio)

如果您不希望使用 Watson Studio提供的缺省值，那么可以创建定制环境模板。

要创建环境模板，您必须在项目中具有 管理员 或 编辑者 角色。

您可以在 Watson Studio 中创建环境模板以运行以下资产:

• Notebook 编辑器中的 Notebook
• JupyterLab 中的 Notebook
• RStudio 中的 Notebook
• 在模型构建器中创建的模型
• 流编辑器中的模型流
• Data Refinery 流
• 运行操作资产（例如，项目中的 Data Refinery 流程、SPSS Modeler 流程或 Notebook）的作业

要创建环境模板:

1. 在项目的 管理 选项卡上，选择 " 环境 " 页面，然后单击 模板下的 新建模板 。

2. 输入名称和描述。

3. 选择类型。 该类型指定的是运行时引擎类型。

   • 缺省：对于 Python 或 R、RStudio 或 JupyterLab 运行时，请选择此值。
   • Spark：对于使用 Python、R 或 Scala 运行时的 Spark，选择此值。
   • GPU：选择此值以获取更多计算能力来提高模型训练性能。
   • 远程系统：选择此值可实现下列目标：
     • 运行 Data Refinery 作业，以优化存储在 HDFS 中、存储在 Hive 仓库内的表中或者存储在 Hadoop 集群上 Impala 的表中的数据
     • 在 Hadoop 或 Spectrum Conductor（仅限 JEG）之类的远程系统上运行作业或 Jupyter Enterprise Gateway (JEG) 会话。

4. 对于缺省或 GPU，请选择硬件配置和软件版本。

   • 指定要保留的 CPU ， GPU 和 RAM 的大小。

     该环境将在提供有所需资源的计算节点上启动，而且，只要该环境在运行中，这些资源就会保留给它使用。 您应该注意根据计划的工作负载指定足够的资源，尤其是指定足够的内存。 这在您运行 Notebook 时很重要。 缺省值为 2 GB RAM。

     虽然指定资源量可以提供更可预测的体验，但很难预测合理的限制是什么，这可能会导致所有资源都由活动环境保留但未被积极使用的情况。

   • 指定软件版本，例如 Python, R, RStudio 或 JupyterLab 与 Python。

5. 对于 Spark，请选择驱动程序和执行程序大小、执行程序数目以及软件版本。

   • 驱动程序硬件配置。 驱动程序会创建 SparkContext，后者会在 Spark 集群中分布作业的执行。 选择自:
     • 1 个 vCPU 和 4 GB RAM
     • 2 个 vCPU 和 8 GB RAM
   • 执行程序硬件配置。 执行程序是一个进程，它负责运行给定 Spark 作业中的任务。 选择自:
     • 1 个 vCPU 和 4 GB RAM
     • 2 个 vCPU 和 8 GB RAM
   • 执行程序数目。 从 1 选择到 50 个执行程序。
   • 软件版本，例如 Spark 和 Python 版本。

6. 对于 远程系统，请选择 Hadoop 或系统配置。

新环境模板将列示在项目的 环境 页面上的 "环境模板" 下。 在此页面中，您可以更新环境模板并查看哪些运行时处于活动状态。您还可以从此处停止运行时。