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Instalación de bibliotecas y núcleos externos en Amazon SageMaker Studio Classic
importante
A partir del 30 de noviembre de 2023, la experiencia anterior de Amazon SageMaker Studio pasa a denominarse Amazon SageMaker Studio Classic. La siguiente sección es específica sobre el uso de la aplicación Studio Classic. Para obtener información sobre el uso de la experiencia de Studio actualizada, consulteAmazon SageMaker Studio.
Los blocs de notas Amazon SageMaker Studio Classic vienen con varias imágenes ya instaladas. Estas imágenes contienen núcleos y paquetes de Python, incluidos scikit-learn, Pandas,,, y NumPy. TensorFlow PyTorch MXNet También puede instalar sus propias imágenes que contienen la opción de los paquetes y kernels. Para obtener más información sobre cómo instalar su propia imagen, consulte Traiga su propia SageMaker imagen.
Los distintos núcleos de Jupyter de las libretas Amazon SageMaker Studio Classic son entornos conda independientes. Para obtener información acerca de los entornos Conda, consulte Managing environments
Herramientas de instalación de paquetes
importante
Actualmente, todos los paquetes de las SageMaker libretas de Amazon tienen licencia para su uso con Amazon SageMaker y no requieren licencias comerciales adicionales. Sin embargo, esto podría estar sujeto a cambios en el futuro, por lo que recomendamos revisar los términos de licencia con regularidad para ver si hay actualizaciones.
El método que se utiliza para instalar los paquetes de Python desde el terminal varía según la imagen. Studio Classic admite las siguientes herramientas de instalación de paquetes:
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Cuadernos: se admiten los siguientes comandos. Si una de las siguientes opciones no funciona en la imagen, pruebe con la otra.
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%conda install -
%pip install
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El terminal de Jupyter: puede instalar paquetes directamente con pip y conda. También se puede utilizar
apt-get installpara instalar paquetes del sistema desde la terminal.
nota
No recomendamos usar pip install -u opip install
--user, ya que esos comandos instalan paquetes en el EFS volumen de Amazon del usuario y pueden bloquear el reinicio de JupyterServer la aplicación. En lugar de ello, utilice una configuración del ciclo de vida para volver a instalar los paquetes necesarios al reiniciar la aplicación, como se muestra en Instalación de paquetes mediante las configuraciones del ciclo de vida.
Recomendamos usar %pip y %conda para instalar los paquetes desde un cuaderno, ya que tienen en cuenta correctamente el entorno activo o el intérprete que se está utilizando. Para obtener más información, consulte Añadir las funciones mágicas %pip y %conda!pip install y !conda install.
Conda
Conda es un sistema de administración de paquetes y un sistema de administración de entornos de código abierto que puede instalar paquetes y sus dependencias. SageMaker admite el uso de conda con el canal conda-forge. Para obtener más información, consulte Conda channels
nota
La instalación de paquetes desde conda-forge puede tardar hasta 10 minutos. El tiempo está relacionado con la forma en que conda resuelve el gráfico de dependencias.
Todos los entornos SageMaker proporcionados son funcionales. Es posible que los paquetes instalados por el usuario no funcionen correctamente.
Conda tiene dos métodos para activar entornos: conda activate, y source activate. Para obtener más información, consulte Administración del entorno
Operaciones conda admitidas
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conda installde un paquete en un solo entorno -
conda installde un paquete en todos los entornos -
Instalación de un paquete desde el repositorio principal de conda
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Instalación de un paquete desde conda-forge
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Cambiar la ubicación de instalación de conda para usar Amazon EBS
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Compatible con
conda activateysource activate
Pip
Pip es la herramienta para instalar y administrar paquetes de Python. De forma predeterminada, Pip busca paquetes en el Índice de paquetes de Python (PyPI). A diferencia de conda, pip no tiene soporte de entorno integrado. Por lo tanto, pip no es tan exhaustivo como conda en relación con los paquetes con dependencias nativas o de bibliotecas del sistema. Pip se puede usar para instalar paquetes en entornos conda. Puede usar repositorios de paquetes alternativos con pip en lugar de PyPI.
Operaciones pip admitidas
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Uso de pip para instalar un paquete sin un entorno conda activo
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Uso de pip para instalar un paquete en un entorno conda
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Uso de pip para instalar un paquete en todos los entornos conda
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Cambiar la ubicación de instalación de pip para usar Amazon EBS
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Uso de un repositorio alternativo para instalar paquetes con pip
No se admite
SageMaker tiene como objetivo admitir tantas operaciones de instalación de paquetes como sea posible. Sin embargo, si los paquetes los instaló SageMaker y utiliza las siguientes operaciones en ellos, es posible que el entorno se vuelva inestable:
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Desinstalación
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Degradación
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Mejora
Debido a posibles problemas con las condiciones o configuraciones de la red, o con la disponibilidad de conda o los paquetes PyPi, es posible que no se instalen en un período de tiempo fijo o determinista.
nota
Si se intenta instalar un paquete en un entorno con dependencias incompatibles, se puede producir un error. Si se producen problemas, puede ponerse en contacto con el responsable de la biblioteca para actualizar las dependencias del paquete. Al modificar el entorno, por ejemplo, al eliminar o actualizar los paquetes existentes, puede provocar inestabilidad en ese entorno.
Instalación de paquetes mediante las configuraciones del ciclo de vida
Instala imágenes y núcleos personalizados en el EBS volumen Amazon de la instancia de Studio Classic para que persistan cuando detengas y reinicies el bloc de notas, y para que las bibliotecas externas que instales no se actualicen. SageMaker Para ello, utilice una configuración del ciclo de vida que incluya un script que se ejecute al crear el cuaderno (on-create)) y un script que se ejecute cada vez que se reinicie el cuaderno (on-start). Para obtener más información sobre el uso de las configuraciones del ciclo de vida con Studio Classic, consulteUtilice las configuraciones del ciclo de vida para personalizar Studio Classic. Para ver ejemplos de scripts de configuración del ciclo de vida, consulte Ejemplos de configuración del ciclo de vida de SageMaker Studio Classic
