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Administre su entorno

Amazon SageMaker Studio Lab proporciona entornos preinstalados para las instancias de notebook de Studio Lab. Los entornos le permiten iniciar una instancia de notebook de Studio Lab con los paquetes que desee usar. Esto se hace instalando los paquetes en el entorno y, a continuación, seleccionando el entorno como núcleo.

Studio Lab tiene varios entornos preinstalados para usted. Por lo general, querrá utilizar el sagemaker-distribution entorno si quiere utilizar un entorno totalmente gestionado que ya contenga muchos paquetes populares que utilizan los ingenieros de aprendizaje automático (ML) y los científicos de datos. De lo contrario, puede utilizar el default entorno si desea una personalización persistente de su entorno. Para obtener más información sobre los entornos de Studio Lab preinstalados disponibles, consulteEntornos preinstalados de Studio Lab.

Puede personalizar su entorno añadiéndole nuevos paquetes (o bibliotecas). También puedes crear nuevos entornos desde Studio Lab, importar entornos compatibles, restablecer tu entorno para crear espacio y mucho más.

Los siguientes comandos son para ejecutarse en una terminal de Studio Lab. Sin embargo, al instalar los paquetes, se recomienda encarecidamente instalarlos en el portátil Jupyter de Studio Lab. Esto garantiza que los paquetes se instalen en el entorno previsto. Para ejecutar los comandos en un cuaderno de Jupyter, anteponga el comando con una % antes de ejecutar la celda. Por ejemplo, el fragmento de código de un terminal es el mismo que pip list el de un bloc de notas de Jupyter. %pip list

Las siguientes secciones proporcionan información sobre su entorno default conda, cómo personalizarlo y cómo añadir y eliminar entornos conda. Para obtener una lista de ejemplos de entornos que puede instalar en Studio Lab, consulte Creación de entornos conda personalizados. Para usar estos YAML archivos de entorno de muestra con Studio Lab, consultePaso 4: Instala tus entornos conda de Studio Lab en Studio Classic.

Su entorno predeterminado

Studio Lab utiliza entornos conda para encapsular los paquetes de software necesarios para ejecutar los portátiles. Su proyecto contiene un entorno conda predeterminado, denominadodefault, junto con el núcleo. IPython Este entorno sirve como núcleo predeterminado para sus cuadernos de Jupyter.

Vea los entornos

Para ver los entornos de Studio Lab, puede utilizar un terminal o un bloc de notas Jupyter. El siguiente comando será para un terminal de Studio Lab. Si desea ejecutar los comandos correspondientes en un cuaderno de Jupyter, consulte. Administre su entorno

Abre el terminal de Studio Lab abriendo el panel del explorador de archivos ( ), selecciona el signo más (+) en el menú de la parte superior del explorador de archivos para abrir el lanzador y, a continuación, selecciona Terminal. Desde la terminal de Studio Lab, haz una lista de los entornos de conda ejecutando lo siguiente.

conda env list

Este comando genera una lista de los entornos conda y sus ubicaciones en el sistema de archivos. Cuando te incorporas a Studio Lab, activas automáticamente el entorno studiolab conda. El siguiente es un ejemplo de una lista de entornos una vez incorporado.

# conda environments:
#
default                  /home/studio-lab-user/.conda/envs/default
studiolab             *  /home/studio-lab-user/.conda/envs/studiolab
studiolab-safemode       /opt/amazon/sagemaker/safemode-home/.conda/envs/studiolab-safemode
base                     /opt/conda
sagemaker-distribution     /opt/conda/envs/sagemaker-distribution

*Marca el entorno activado.

Crea, activa y usa nuevos entornos de conda

Si desea mantener varios entornos para diferentes casos de uso, puede crear nuevos entornos conda en su proyecto. En las siguientes secciones se muestra cómo crear y activar nuevos entornos conda. Para ver un cuaderno de Jupyter que muestre cómo crear un entorno personalizado, consulte Configuración de un entorno personalizado en SageMaker Studio Lab.

Cree un entorno conda

Para crear un entorno conda, ejecute el siguiente comando conda desde su terminal. En este ejemplo se crea un entorno nuevo con Python 3.9.

conda create --name <ENVIRONMENT_NAME> python=3.9

Una vez creado el entorno conda, puede verlo en su lista de entornos. Para obtener más información sobre cómo ver la lista de entornos, consulteVea los entornos.

Active un entorno conda

Para activar cualquier entorno conda, ejecute el siguiente comando en la terminal.

conda activate <ENVIRONMENT_NAME>

Al ejecutar este comando, todos los paquetes instalados mediante conda o pip se instalan en el entorno. Para obtener más información sobre la instalación de paquetes, consulte. Personalice su entorno

Utilice un entorno conda

Para usar sus nuevos entornos conda con computadoras portátiles, asegúrese de que el ipykernel paquete esté instalado en el entorno.

conda install ipykernel

Una vez que el ipykernel paquete esté instalado en el entorno, puede seleccionar el entorno como núcleo de su portátil.

Es posible que tenga JupyterLab que reiniciar para ver el entorno disponible como núcleo. Para ello, selecciona Amazon SageMaker Studio Lab en el menú superior de Studio Lab y selecciona Reiniciar JupyterLab... .

Cuando cree un bloc de notas nuevo desde el lanzador de Studio Lab, tendrá la opción de elegir el núcleo en Notebook. Para obtener una descripción general de la interfaz de usuario de Studio Lab, consulteDescripción general de la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio Lab.

Cuando un bloc de notas de Jupyter está abierto, puede elegir el núcleo. Para ello, seleccione Núcleo en el menú superior y seleccione Cambiar núcleo... .

Uso de ejemplos de entornos de Studio Lab

Studio Lab proporciona ejemplos de entornos personalizados a través del repositorio de ejemplos de SageMaker Studio Lab. A continuación, se muestra cómo clonar y crear estos entornos.

Personalice su entorno

Puede personalizar su entorno instalando y quitando extensiones y paquetes según sea necesario. Studio Lab incluye entornos con paquetes preinstalados, y el uso de un entorno existente puede ahorrarle tiempo y memoria, ya que los paquetes preinstalados no se descuentan de la memoria disponible de Studio Lab. Para obtener más información sobre los entornos de Studio Lab preinstalados disponibles, consulte. Entornos preinstalados de Studio Lab

Todas las extensiones y paquetes instalados en su default entorno permanecerán en su proyecto. Es decir, no necesita instalar sus paquetes para cada sesión de ejecución del proyecto. Sin embargo, las extensiones y los paquetes instalados en su sagemaker-distribution entorno no se conservarán, por lo que tendrá que instalar nuevos paquetes durante la próxima sesión. Por lo tanto, se recomienda encarecidamente instalar los paquetes en su ordenador portátil para asegurarse de que se instalan en el entorno previsto.

Para ver sus entornos, ejecute el comandoconda env list.

Para activar el entorno, ejecute el comandoconda activate <ENVIRONMENT_NAME>.

Para ver los paquetes en un entorno, ejecute el comandoconda list.

Instale los paquetes

Se recomienda encarecidamente instalar los paquetes en su portátil Jupyter para asegurarse de que los paquetes se instalan en el entorno previsto. Para instalar paquetes adicionales en su entorno desde un cuaderno de Jupyter, ejecute uno de los siguientes comandos en una celda de su cuaderno de Jupyter. Estos comandos instalan los paquetes en el entorno actualmente activado.

No recomendamos usar los !conda comandos !pip o porque pueden comportarse de forma inesperada cuando hay varios entornos.

Después de instalar los paquetes nuevos en su entorno, es posible que tenga que reiniciar el núcleo para asegurarse de que los paquetes funcionan en su portátil. Para ello, selecciona Amazon SageMaker Studio Lab en el menú superior de Studio Lab y selecciona Reiniciar JupyterLab... .

Eliminar paquetes

Para eliminar un paquete, ejecute el comando

%conda remove <PACKAGE_NAME>

Este comando también eliminará cualquier paquete del que dependa<PACKAGE_NAME>, a menos que se pueda encontrar un reemplazo sin esa dependencia.

Para eliminar todos los paquetes de un entorno, ejecute el comando

conda deactivate
&& conda env remove --name
<ENVIRONMENT_NAME>

Actualice Studio Lab

Para actualizar Studio Lab, elimine todos los entornos y archivos.