Environnements conda
Nous vous recommandons d'utiliser l'environnement conda pour packager les dépendances Python dans les sessions de bloc-notes.
Chaque environnement conda que vous créez dans une session de bloc-notes peut correspondre à un noyau de bloc-notes différent dans JupyterLab. Utilisez des environnements conda pour exécuter des blocs-notes dans différents noyaux. Chaque noyau est associé à un ensemble de bibliothèques Python. L'installation de base dispose d'un ensemble minimal de bibliothèques. Le service est conçu pour utiliser des environnements conda.
L'environnement de session de bloc-notes inclut l'outil d'interface de ligne de commande odsc conda et l'explorateur d'environnement conda.
L'outil d'interface de ligne de commande odsc conda permet d'installer, de parcourir, de rechercher et de publier des environnements conda. Vous pouvez accéder à la documentation de l'interface de ligne de commande odsc conda en exécutant odsc conda -h dans un onglet de fenêtre de terminal d'une session de bloc-notes.
L'explorateur d'environnement dans JupyterLab vous aide à parcourir et à rechercher des environnements conda.
Bien que l'interface de ligne de commande conda soit disponible dans une session de bloc-notes, nous vous recommandons d'utiliser odsc conda pour parcourir, installer, cloner, publier et supprimer des environnements conda. Préinstallé dans les sessions de bloc-notes, il est disponible dans un onglet de fenêtre de terminal. L'interface de ligne de commande odsc conda installe les dépendances nécessaires dans un environnement conda pour le rendre disponible en tant que noyau dans JupyterLab et crée le fichier manifeste requis pour chaque environnement conda.
L'environnement conda Python3 est préinstallé dans la session de bloc-notes. Cet environnement conda est un environnement Python 3 qui dispose d'un ensemble minimal de bibliothèques installées. Nous vous recommandons d'installer au moins un environnement conda Data Science ou de créer le vôtre.
- Utilisez l'option Réseau par défaut lorsque vous créez des sessions de bloc-notes ou des travaux, et aucune autre configuration n'est nécessaire.
-
Ou si vous décidez d'utiliser l'option réseau personnalisé des sessions de bloc-notes ou des travaux, configurez un VCN et un sous-réseau pour acheminer le trafic via la passerelle NAT ou la passerelle de service du VCN.
Pour connaître les options de mise en réseau, reportez-vous à sessions de bloc-notes ou à travaux.
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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