Documentazione dell'infrastruttura Oracle Cloud

Ambienti Conda

Si consiglia di utilizzare l'ambiente conda per creare un package delle dipendenze Python all'interno delle sessioni notebook.

Ogni ambiente Honda creato nella sessione notebook può corrispondere a un kernel notebook diverso in JupyterLab. Utilizzare gli ambienti conda per eseguire notebook in kernel diversi. A ogni kernel è associato un set di librerie Python. L'installazione di base prevede un set minimo di librerie installate. Il servizio è progettato per utilizzare ambienti conda.

L'ambiente di sessione notebook include lo strumento CLI odsc conda e l'Explorer ambiente conda.

Lo strumento CLI odsc conda consente di installare, sfogliare, cercare e pubblicare ambienti conda. È possibile accedere alla documentazione dell'interfaccia CLI odsc conda eseguendo odsc conda -h in una scheda della finestra di terminale di una sessione notebook.

Environment Explorer in JupyterLab consente di sfogliare e cercare gli ambienti Conda.

Sebbene l'interfaccia CLI conda sia disponibile in una sessione notebook, si consiglia di utilizzare odsc conda per sfogliare, installare, clonare, pubblicare ed eliminare gli ambienti conda. È preinstallato in sessioni notebook ed è disponibile in una scheda della finestra del terminale. La CLI odsc conda installa le dipendenze necessarie in un conda per renderla disponibile come kernel in JupyterLab e crea il file manifesto necessario per ciascun ambiente conda.

L'ambiente Conda Python3 è preinstallato nella sessione notebook. Questo ambiente conda è un ambiente conda basato su Python 3 e dispone di un set minimo di librerie installate. Si consiglia di installare almeno un ambiente Conda Data Science o di crearne uno personalizzato.

Importante

Per garantire che gli ambienti conda possano essere elencati in una sessione notebook o utilizzati nei job, effettuare le operazioni riportate di seguito.
  • Utilizzare l'opzione rete predefinita quando si creano sessioni notebook o job e non sono necessarie altre impostazioni.

  • In alternativa, se si decide di utilizzare l'opzione Networking personalizzato delle sessioni notebook o dei job, impostare una VCN e una subnet per instradare il traffico tramite il gateway NAT o il gateway di servizio della VCN.

    Per informazioni sulle opzioni di networking, vedere sessioni di notebook o job.

Utilizzo della tecnologia Anaconda su OCI

Per iniziare a utilizzare Anaconda in OCI Data Science, creare o personalizzare il proprio ambiente Conda.

Dopo l'annuncio della partnership tra Oracle e Anaconda, significa che durante l'esecuzione dei carichi di lavoro in OCI, puoi utilizzare Anaconda durante l'esecuzione dei carichi di lavoro in OCI. È possibile utilizzare il repository di pacchetti Anaconda senza acquistare una licenza separata da Anaconda. Anaconda è il canale di distribuzione standard per il software open source nei servizi di machine learning e AI.

È possibile utilizzare il repository di pacchetti Anaconda aggiungendo anaconda o main come primo canale elencato in un file di ambiente compatibile con con conda (environment.yaml).

Questo file environment.yaml di esempio assegna la priorità a anaconda sul canale conda-forge basato sulla community: 

channels: 
  - anaconda
  - conda-forge
dependencies: 
  - keras 
  - tensorflow

Dopo aver creato l'ambiente Conda, è possibile esaminare l'elenco dei pacchetti installati nell'ambiente Conda eseguendo questo comando in una finestra di terminale o in un notebook in esecuzione all'interno del kernel dell'ambiente Conda:

conda list

Di seguito è riportato un output di esempio del comando 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 colonna channel nella risposta elenca il canale di origine della libreria Python installata nell'ambiente. In questo esempio è possibile vedere che la maggior parte dei pacchetti è stata installata da anaconda.

Per ulteriori dettagli sul repository Anaconda e sul motivo per cui Anaconda è l'opzione consigliata per scaricare pacchetti open source, guarda come sfruttare senza problemi Anaconda su OCI presentato dagli sviluppatori Oracle.

Importante

Oracle ha la licenza per includere pacchetti di Anaconda e rendere questi pacchetti disponibili per i clienti OCI. I pacchetti preinstallati incorporati nei prodotti e servizi OCI in licenza con Oracle potrebbero essere utilizzati in base ai termini del contratto di licenza o dei termini di servizio Oracle OCI applicabili.

È possibile utilizzare i prodotti e i servizi ospitati sul cloud di Oracle con una copia preinstallata di Conda per accedere a pacchetti aggiuntivi dal repository di Anaconda. Questo accesso è regolato dai Termini di servizio di Anaconda, ad eccezione del fatto che i clienti Oracle OCI possono utilizzare i pacchetti Anaconda per scopi commerciali sulla piattaforma OCI senza ottenere una licenza a pagamento separata da Anaconda. I pacchetti sono solo per l'uso come parte dei nostri servizi e non ti autorizzano a scaricarli nella tua infrastruttura o a utilizzare i marchi di Anaconda. I pacchetti potrebbero avere le proprie licenze fornite dagli autori del pacchetto.

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