Documentação do Oracle Cloud Infrastructure

Exibindo os Ambientes Conda

Use o Environment Explorer para listar todos os ambientes conda em uma sessão de notebook.

O serviço Data Science oferece uma série de ambientes conda pré-criados do serviço Data Science e você pode acessá-los na guia JupyterLab Launcher selecionando Environment Explorer para:

Comece a usar o Explorador de Ambientes clicando em cada botão para navegar por essas categorias de ambientes conda. Observe que cada categoria de ambiente tem uma cor de guia diferente. Cada ambiente é exibido em um cartão de ambiente distinto. Cada versão de um ambiente tem seu próprio cartão separado.

O Environment Explorer permite filtrar ambientes conda por arquitetura, depreciação e tipo de origem. A ativação de um filtro restringe os ambientes conda listados. Por padrão, ambientes conda obsoletos não são exibidos. Selecione Mostrar Obsoleto para incluir esses ambientes nos resultados da pesquisa.

Na ativação de vários filtros de tipo de origem, observe que o x no final do botão tem um efeito aditivo. Use Ambientes Conda do Serviço Data Science para filtrar os ambientes conda fornecidos pelo serviço Data Science. Use Ambientes Conda Publicados para filtrar os ambientes que você publicou. Use Ambientes Conda Instalados para exibir ambientes conda que foram instalados na sessão de notebook.

Dentro de cada filtro de tipo de origem, há dois números entre parênteses. O primeiro número indica o número de ambientes conda selecionados. O segundo número indica o número total possível de ambientes conda disponíveis nesse tipo de origem de filtro.

Você pode usar a pesquisa para filtrar ainda mais os ambientes conda listados. Ela filtra dinamicamente ambientes conda que não correspondem aos critérios de pesquisa. O texto correspondente é destacado nos detalhes de cada ambiente conda. Por padrão, a pesquisa faz correspondência difusa. No entanto, ela tem suporte para uma avançada linguagem de pesquisa. À medida que você digita no campo de pesquisa, os resultados são mostrados instantaneamente e os ambientes conda correspondentes que têm relação com a consulta de pesquisa são exibidos. O texto é destacado em amarelo para que você possa encontrá-lo facilmente. É possível pesquisar das seguintes maneiras:

  • <Token> retorna itens que são uma correspondência difusa de <Token>

  • <Example> <Token> retorna itens que são uma correspondência difusa de <Example> e <Token>

  • <Example> | <Token> retorna itens que são uma correspondência fuzzy de <Example> ou <Token>

  • ="<Example> <Token>" retorna itens que são uma correspondência exata de <Example> <Token>

  • <Token> retorna itens que incluem <Token>

  • !<Token> retorna itens que não incluem <Token>

  • ^<Token> retorna itens que começam com <Token>

  • !^<Token> retorna itens que não começam com <Token>

  • <Token>$ retorna itens que terminam com <Token>

  • !<Token>$ retorna itens que não terminam com <Token>

A lista de ambientes conda é armazenada no cache depois que o Explorador de Ambientes é aberto. Você pode atualizar a lista de ambientes disponíveis.

O Explorador de Ambientes fornece views de lista e cartão. O botão no lado esquerdo da barra de pesquisa controla a view. Ambas as views fornecem informações como título, versão do ambiente, versão do idioma, arquitetura, data de criação, tamanho, nome legível, descrição, bibliotecas de chaves e local de origem. Há também os comandos para instalar, desinstalar, publicar e clonar o ambiente.

A view de cartão tem cada ambiente conda em um cartão distinto. Essa view mostra a maioria das informações sobre um ambiente conda. É conveniente usar quando você está apenas olhando para alguns ambientes conda.

A view de lista tem um resumo de cada ambiente conda em uma única linha, que é ideal quando você quer examinar muitos ambientes. Alterne a seta de uma linha para mostrar ou ocultar os detalhes sobre o ambiente. Você pode usar os cabeçalhos das colunas para classificar os resultados. Clique no nome de uma coluna várias vezes para alternar a ordem de classificação. Todas as versões de um ambiente são representadas em uma única linha. Se houver várias versões do ambiente, uma lista drop-down estará disponível para alternar entre as versões.

Os novos ambientes conda são listados primeiro e marcados como NOVo na parte superior do cartão. Enquanto os ambientes obsoletos são marcados como Obsoletos ao lado do número da versão.

Você pode filtrar os cartões usando os botões. Por exemplo, selecione Ambientes Conda Publicados para exibir apenas os ambientes publicados. Por padrão, ambientes obsoletos não são exibidos; portanto, você deve selecionar Mostrar Obsoleto para vê-los. Você também pode filtrar por forma selecionando CPU ou GPU. Os botões de ambiente e a caixa de seleção Mostrar Obsoleto mostram o número de ambientes com base no que está sendo filtrado.

Dica

A parte inferior esquerda mostra o kernel do conda Python e o estado do notebook ao lado dos ícones. Você pode alterar o ambiente conda clicando nesse nome ou no nome no canto superior direito de um notebook.

Ambientes Conda do Serviço Data Science

O filtro Ambientes Conda do Serviço Data Science, na guia Explorador de Ambientes, lista os ambientes conda oferecidos no serviço Data Science. Esses ambientes são selecionados pela equipe de serviço do Data Science. Os ambientes são focados em fornecer uma ferramentas específicas e um framework (por exemplo, PySpark) para fazer o trabalho de aprendizado de máquina (por exemplo, General Machine Learning para GPUs). Ou fornecer um ambiente abrangente para resolver casos de uso de negócios.

Você pode usar a CLI odsc conda para listar os ambientes conda do serviço Data Science diretamente de uma janela de terminal com:

odsc conda list

Você pode usar os argumentos opcionais -o para listar os ambientes conda publicados ou -l para listar os Ambientes Conda Instalados.

Cada ambiente conda do serviço Data Science vem com seu próprio conjunto de exemplos de notebook, que ajudam você a começar a usar as bibliotecas instaladas no ambiente. Esses ambientes são atualizados regularmente e novos são adicionados periodicamente à lista. Consulte Ambientes do Serviço Data Science.

Observação

As versões mais antigas de um determinado ambiente conda do serviço Data Science permanecem disponíveis para instalação. Para usar um ambiente conda do serviço Data Science, você deve instalá-lo na sua sessão de notebook.
Cuidado

Para acessar o ambiente conda do serviço Data Science na sua sessão de notebook, configure a VCN e a sub-rede para que o tráfego seja roteado por meio do serviço ou do gateway NAT. Caso contrário, sua sessão de notebook não poderá ler os Ambientes do serviço Data Science.

Ambientes Conda Instalados

A guia Ambientes Conda Instalados na guia Explorador de Ambientes lista os ambientes conda atualmente instalados e disponíveis para uso na sessão de notebook.

Importante

Todas as novas sessões de notebook não têm ambientes conda instalados; portanto, instale um dos ambientes conda do serviço Data Science. Consulte Instalando Ambientes Conda em uma Sessão de Notebook.

Você também pode criar um ambiente conda na sua sessão de notebook. Todos os ambientes conda criados estão na categoria Ambientes Conda Instalados.

Você pode instalar o serviço Data Science ou ambientes conda publicados. Todos os Ambientes Conda Instalados são armazenados no Volume em Blocos, no diretório /home/datascience/conda.

Quando uma sessão de notebook é desativada e reativada, todos os ambientes conda instalados anteriormente ficam disponíveis para uso novamente. A reativação garante que você não precise reinstalar dependências do Python após a ativação de uma sessão de notebook.

Ambientes Conda Publicados

Selecione Ambientes Conda Publicados na guia Explorador de Ambientes para listar todos os ambientes conda publicados disponíveis em seu bucket escolhido de Armazenamento de Objetos.
Importante

Para poder listar um ambiente conda publicado, execute odsc conda init especificando o nome do bucket e o namespace. Consulte Publicando um Ambiente Conda em um Bucket do Object Storage em uma Tenancy.

Ou você pode usar a CLI odsc conda para listar ambientes conda publicados diretamente de uma janela de terminal executando:

odsc conda list -o

Se você não tiver publicado nenhum ambiente conda, uma mensagem informativa será exibida.

Depois que um ambiente conda é instalado em uma sessão de notebook, você pode executar notebooks, instalar mais bibliotecas Python e alterar as versões das bibliotecas dentro desse ambiente conda. A publicação de um ambiente conda permite salvar ou arquivar o ambiente conda em um bucket de Armazenamento de Objetos que você gerencia.

Estes são alguns benefícios da publicação de um ambiente conda:

Capacidade de compartilhar com uma equipe:

Quando um ambiente conda é publicado, ele se torna disponível para outros membros da equipe que têm acesso ao mesmo bucket de Armazenamento de Objetos. Você pode instalar Ambientes Conda Publicados anteriormente na sua sessão de notebook da mesma forma que pode instalar Ambientes do Serviço Data Science pré-criados. Isso permite que os cientistas de dados gerenciem e compartilhem ambientes entre as equipes. Você pode compartilhar ambientes conda entre sessões de notebook, o que não era possível antes.

Capacidade de reprodução de modelo:

Sempre que um modelo é salvo no catálogo de modelos, o ADS permite publicar o ambiente conda no qual o modelo foi treinado. O ADS mantém uma referência desse ambiente no arquivo runtime.yaml, que faz parte do artefato do modelo. Se você precisar auditar um modelo, recupere o ambiente conda exato em que ele foi treinado reinstalando o ambiente conda de treinamento referido no arquivo runtime.yaml.

Importante

Para poder publicar ambientes, especifique o namespace e o bucket que deseja usar para armazenar os ambientes conda. Você faz isso com o comando odsc conda init. Certifique-se de usar controladores de recursos ou de ter instalado a configuração adequada e os arquivos de chave para permitir que o odsc conda faça leitura e gravação no bucket de Armazenamento de Objetos.