Ambientes Conda

Recomendamos que você use o ambiente conda para empacotar dependências do Python dentro de sessões de notebook.

Cada ambiente conda criado na sessão de notebook pode corresponder a outro kernel de notebook em JupyterLab. Use ambientes conda para executar notebooks em kernels diferentes. Cada kernel tem um conjunto de bibliotecas Python associadas a ele. A instalação base tem um conjunto mínimo de bibliotecas instaladas. O serviço foi projetado para usar ambientes conda.

O ambiente da sessão de notebook inclui a ferramenta de CLI odsc conda e o Explorador de Ambientes conda.

A ferramenta de CLI odsc conda permite instalar, procurar, pesquisar e publicar ambientes conda. Você pode acessar a documentação da CLI do odsc conda executando odsc conda -h em uma guia de janela de terminal de uma sessão de notebook.

O Explorador de Ambientes em JupyterLab ajuda você a procurar e pesquisar ambientes conda.

Embora a CLI conda esteja disponível em uma sessão de notebook, recomendamos que você use odsc conda para procurar, instalar, clonar, publicar e excluir ambientes conda. pré-instalado em sessões de notebook e está disponível em uma guia da janela do terminal. A CLI odsc conda instala as dependências necessárias em um conda para disponibilizá-lo como kernel em JupyterLab e cria o arquivo do manifesto necessário para cada ambiente conda.

O ambiente conda Python3 é pré-instalado na sessão de notebook. Esse ambiente conda é baseado em Python 3 e tem um conjunto mínimo de bibliotecas instaladas. Recomendamos que você instale pelo menos um ambiente conda do serviço Data Science ou crie o seu próprio.