Criando um Ambiente Conda Personalizado
Crie ambientes conda personalizados com um arquivo de ambiente compatível com conda (environment.yaml) usando o comando odsc conda create.
Por padrão, a opção create também instala bibliotecas extras para garantir que o ambiente conda seja compatível com JupyterLab e com os serviços do OCI. As bibliotecas mais importantes adicionadas são oci, ipykernel, jupyterlab, nb_conda_kernels e cx_oracle. Você pode substituir esse comportamento padrão adicionando o argumento opcional --empty, -e; assim, nenhuma biblioteca extra será adicionada ao ambiente conda.
É altamente recomendável não usar o argumento --empty. Como o ambiente conda que você cria pode não estar acessível como kernel em JupyterLab.
Você pode criar um ambiente conda usando um arquivo de ambiente compatível com conda com:
odsc conda create -n <name> -v <version> -f <environment.yaml> Para criar o ambiente usando uma base vazia, utilize o argumento opcional --empty:
odsc conda create -n <name> -v <version> -f <environment.yaml> --empty Usando a Tecnologia Anaconda na OCI
Para começar a usar o Anaconda no OCI Data Science, crie ou personalize seu próprio ambiente conda.
Após o anúncio de parceria entre a Oracle e a Anaconda , significa que, ao executar cargas de trabalho na OCI, você pode usar o Anaconda enquanto executa cargas de trabalho na OCI. Você pode usar o repositório de pacotes do Anaconda sem comprar uma licença separada do Anaconda. O Anaconda é o canal de distribuição padrão para software de código aberto em serviços de machine learning e IA.
Você pode usar o repositório de pacotes do Anaconda adicionando anaconda ou main como o primeiro canal listado em um arquivo de ambiente compatível com conda (environment.yaml).
Este arquivo environment.yaml de amostra prioriza anaconda em relação ao canal conda-forge orientado pela comunidade:
channels:
- anaconda
- conda-forge
dependencies:
- keras
- tensorflow
Depois de criar o ambiente conda, você poderá inspecionar a lista de pacotes instalados no ambiente conda executando este comando em uma janela de terminal ou em um notebook em execução no kernel do ambiente conda:
conda list Veja a seguir um exemplo de saída do 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
A coluna channel na resposta lista o canal de origem da biblioteca Python que foi instalada no ambiente. Neste exemplo, você pode ver que a maioria dos pacotes foram instalados a partir de anaconda.
Para obter mais detalhes sobre o Repositório Anaconda e por que o Anaconda é a opção recomendada para fazer download de pacotes de código-fonte aberto, assista a como aproveitar perfeitamente o Anaconda na OCI apresentado pelos Desenvolvedores da Oracle.
A Oracle está licenciada para incluir pacotes do Anaconda e disponibilizar esses pacotes para clientes da OCI. Os pacotes pré-instalados incorporados nos produtos e serviços OCI que você licencia da Oracle podem ser usados sob os termos do contrato de licença ou dos termos de serviço aplicáveis do Oracle OCI.
Você pode usar os produtos e serviços hospedados na nuvem da Oracle com uma cópia pré-instalada do Conda para acessar pacotes adicionais do repositório do Anaconda. Esse acesso está de acordo com os Termos de Serviço da Anaconda, exceto que os clientes do Oracle OCI podem usar os pacotes do Anaconda para fins comerciais na plataforma OCI sem obter uma licença paga separada da Anaconda. Os pacotes são apenas para uso como parte de nossos serviços e não lhe dão o direito de baixá-los em sua própria infraestrutura ou usar as marcas registradas da Anaconda. Os pacotes podem ter suas próprias licenças fornecidas pelos autores do pacote.
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