Création d'un environnement conda personnalisé
Créez des environnements conda personnalisés avec un fichier d'environnement compatible conda (environment.yaml
) à l'aide de la commande odsc conda create
.
Par défaut, l'option create
installe également des bibliothèques supplémentaires pour que l'environnement conda soit compatible avec JupyterLab et les services OCI. Les bibliothèques ajoutées les plus importantes sont oci
, ipykernel
, jupyterlab
, nb_conda_kernels
et cx_oracle
. Vous pouvez écraser ce comportement par défaut en ajoutant l'argument facultatif --empty, -e
. Ainsi, aucune bibliothèque supplémentaire n'est ajoutée à votre environnement conda.
Nous vous recommandons vivement de ne pas utiliser l'argument --empty
. L'environnement conda que vous créez risque de ne pas être accessible en tant que noyau dans JupyterLab.
Vous pouvez créer un environnement conda à partir d'un fichier d'environnement compatible conda avec :
odsc conda create -n <name> -v <version> -f <environment.yaml>
Pour créer l'environnement à partir d'une base vide, utilisez l'argument facultatif --empty
:
odsc conda create -n <name> -v <version> -f <environment.yaml> --empty
Utilisation de la technologie Anaconda sur OCI
Pour commencer à utiliser Anaconda dans OCI Data Science, créez ou personnalisez votre propre environnement conda.
Suite à l'annonce du partenariat entre Oracle et Anaconda, vous pouvez utiliser Anaconda tout en exécutant des workloads dans OCI. Vous pouvez utiliser le référentiel de paquets Anaconda sans acheter une licence distincte d'Anaconda. Anaconda est le canal de distribution standard pour les logiciels open source dans les services de machine learning et d'IA.
Vous pouvez utiliser le référentiel Anaconda de packages en ajoutant anaconda
ou main
en tant que premier canal répertorié dans un fichier d'environnement compatible conda (environment.yaml
).
Cet exemple de fichier environment.yaml
donne la priorité à anaconda
sur le canal conda-forge
basé sur la communauté :
channels:
- anaconda
- conda-forge
dependencies:
- keras
- tensorflow
Après avoir créé l'environnement conda, vous pouvez examiner la liste des packages installés dans l'environnement conda en exécutant cette commande dans une fenêtre de terminal ou dans un bloc-notes exécuté dans le noyau de l'environnement conda :
conda list
Voici un exemple de sortie de la commande conda list
:
Name Version Build Channel
absl-py 0.15.0 pyhd3eb1b0_0 anaconda
aiohttp 3.8.1 py38h7f8727e_1 anaconda
aiosignal 1.2.0 pyhd3eb1b0_0 anaconda
argon2-cffi 21.3.0 pyhd3eb1b0_0 anaconda
argon2-cffi-bindings 21.2.0 py38h7f8727e_0 anaconda
arrow 1.2.3 pypi_0 pypi
astor 0.8.1 py38h06a4308_0 anaconda
La colonne channel
de la réponse répertorie le canal source de la bibliothèque Python installée dans l'environnement. Dans cet exemple, vous pouvez voir que la plupart des packages ont été installés à partir de anaconda
.
Pour plus de détails sur le référentiel Anaconda et sur les raisons pour lesquelles Anaconda est l'option recommandée pour télécharger des packages open source, regardez la façon d'exploiter facilement Anaconda sur OCI présentée par les développeurs Oracle.
La licence d'Oracle permet d'inclure des packages d'Anaconda et de les mettre à la disposition des clients OCI. Les packages préinstallés qui sont intégrés dans les produits et services OCI dont vous disposez sous licence auprès d'Oracle peuvent être utilisés conformément aux conditions du contrat de licence ou des conditions de service Oracle OCI applicables.
Vous pouvez utiliser les produits et services hébergés sur le cloud d'Oracle avec une copie préinstallée de Conda pour accéder à des packages supplémentaires à partir du référentiel d'Anaconda. Cet accès est régi par les Conditions d'utilisation d'Anaconda, sauf que les clients Oracle OCI peuvent utiliser les packages Anaconda à des fins commerciales sur la plate-forme OCI sans obtenir de licence payante distincte d'Anaconda. Les forfaits sont uniquement destinés à être utilisés dans le cadre de nos services et ne vous permettent pas de les télécharger sur votre propre infrastructure ou d'utiliser les marques déposées d'Anaconda. Les packages peuvent avoir leurs propres licences fournies par les auteurs de package.
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