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Gestisci il tuo ambiente

Amazon SageMaker Studio Lab fornisce ambienti preinstallati per le istanze di notebook Studio Lab. Gli ambienti consentono di avviare un'istanza del notebook Studio Lab con i pacchetti che si desidera utilizzare. Questo viene fatto installando i pacchetti nell'ambiente e quindi selezionando l'ambiente come kernel.

Studio Lab ha diversi ambienti preinstallati per te. In genere è preferibile utilizzare l'ambiente sagemaker-distribution se desideri utilizzare un ambiente completamente gestito che contenga già molti pacchetti popolari utilizzati dagli ingegneri del machine learning (ML) e dai data scientist. Altrimenti puoi usare l'ambiente default se desideri una personalizzazione persistente per il tuo ambiente. Per ulteriori informazioni sugli ambienti Studio Lab preinstallati disponibili, consulta Ambienti Studio Lab preinstallati.

È possibile personalizzare l'ambiente aggiungendovi nuovi pacchetti (o librerie). Puoi anche creare nuovi ambienti da Studio Lab, importare ambienti compatibili, reimpostare l'ambiente per creare spazio e altro ancora.

I seguenti comandi sono destinati all'esecuzione in un terminale di Studio Lab. Tuttavia, durante l'installazione dei pacchetti, si consiglia vivamente di installarli sul notebook Studio Lab Jupyter. Ciò garantisce che i pacchetti siano installati nell'ambiente previsto. Per eseguire i comandi in un notebook Jupyter, inserisci un prefisso % per il comando prima di eseguire la cella. Ad esempio, il frammento di codice pip list in un terminale è lo stesso di %pip list in un notebook Jupyter.

Le sezioni seguenti forniscono informazioni sull'ambiente conda default, su come personalizzarlo e su come aggiungere e rimuovere ambienti conda. Per un elenco di ambienti di esempio che è possibile installare in Studio Lab, consulta Creazione di ambienti conda personalizzati. Per utilizzare questi file YAML di ambiente di esempio con Studio Lab, consulta Passaggio 4: installa gli ambienti conda di Studio Lab in Studio Classic.

Il tuo ambiente predefinito

Studio Lab utilizza ambienti conda per incapsulare i pacchetti software necessari per eseguire i notebook. Il progetto contiene un ambiente conda predefinito, denominatodefault, con il IPython kernel. Questo ambiente funge da kernel predefinito per i notebook Jupyter.

Visualizza gli ambienti

Per visualizzare gli ambienti in Studio Lab puoi utilizzare un terminale o un notebook Jupyter. Il comando seguente sarà per un terminale Studio Lab. Se desideri eseguire i comandi corrispondenti in un notebook Jupyter, consulta Gestisci il tuo ambiente.

Apri il terminale Studio Lab aprendo il pannello File Browser ( ), scegli il segno più (+) nel menu nella parte superiore del browser di file per aprire il programma di avvio, quindi scegli Terminale. Dal terminale Studio Lab, elenca gli ambienti conda eseguendo quanto segue.

conda env list

Questo comando restituisce un elenco degli ambienti conda e delle loro posizioni nel file system. Quando esegui l’integrazione in Studio Lab, attivi automaticamente l'ambiente conda studiolab. Di seguito è riportato un esempio degli ambienti elencati dopo l’integrazione.

# 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

* indica l'ambiente attivato.

Crea, attiva e utilizza nuovi ambienti conda

Se desideri mantenere più ambienti per diversi casi d'uso, puoi creare nuovi ambienti conda nel tuo progetto. Nelle sezioni seguenti viene descritto come creare e attivare nuovi ambienti conda. Per un notebook Jupyter che mostra come creare un ambiente personalizzato, vedi Configurazione di un ambiente personalizzato in Studio Lab. SageMaker

Crea un ambiente conda

Per creare un ambiente conda, esegui il seguente comando conda dal tuo terminale. Questo esempio crea un nuovo ambiente con Python 3.9.

conda create --name <ENVIRONMENT_NAME> python=3.9

Una volta creato l'ambiente conda, puoi visualizzare l'ambiente nell'elenco degli ambienti. Per ulteriori informazioni su come visualizzare l'elenco degli ambienti, consulta Visualizza gli ambienti.

Attiva un ambiente Conda

Per attivare qualsiasi ambiente conda, esegui il comando seguente nel terminale.

conda activate <ENVIRONMENT_NAME>

Quando esegui questo comando, tutti i pacchetti installati utilizzando conda o pip vengono installati nell'ambiente. Per ulteriori informazioni sull'installazione dei pacchetti, consulta Personalizza il tuo ambiente.

Usa un ambiente conda

Utilizzo di ambienti Studio Lab di esempio

Studio Lab fornisce esempi di ambienti personalizzati tramite il repository SageMaker Studio Lab Examples. Di seguito viene illustrato come clonare e creare tali ambienti.

Personalizza il tuo ambiente

Puoi personalizzare l'ambiente installando e rimuovendo estensioni e pacchetti in base alle esigenze. Studio Lab include ambienti con pacchetti preinstallati e l'utilizzo di un ambiente esistente può far risparmiare tempo e memoria, poiché i pacchetti preinstallati non contano sulla memoria di Studio Lab disponibile. Per ulteriori informazioni sugli ambienti Studio Lab preinstallati disponibili, consulta Ambienti Studio Lab preinstallati.

Tutte le estensioni e i pacchetti installati default nell'ambiente persisteranno nel progetto. Cioè, non è necessario installare i pacchetti per ogni sessione di runtime del progetto. Tuttavia, le estensioni e i pacchetti installati nell'ambiente sagemaker-distribution non persisteranno, quindi sarà necessario installare nuovi pacchetti durante la sessione successiva. Pertanto, si consiglia vivamente di installare i pacchetti sul notebook per assicurarsi che siano installati nell'ambiente previsto.

Per visualizzare i tuoi ambienti, esegui il comando conda env list.

Per attivare l'ambiente, esegui il comando conda activate <ENVIRONMENT_NAME>.

Per visualizzare i pacchetti in un ambiente, esegui il comando conda list.

Installa i pacchetti

Si consiglia vivamente di installare i pacchetti sul notebook Jupyter per assicurarsi che siano installati nell'ambiente previsto. Per installare pacchetti aggiuntivi nell'ambiente da un notebook Jupyter, esegui uno dei seguenti comandi in una cella del notebook Jupyter. Questi comandi installano i pacchetti nell'ambiente attualmente attivato.

Non è consigliabile utilizzare i comandi !pip o !conda perché possono comportarsi in modi imprevisti quando si hanno più ambienti.

Dopo aver installato nuovi pacchetti nell'ambiente, potrebbe essere necessario riavviare il kernel per assicurarsi che i pacchetti funzionino sul notebook. Questo può essere fatto scegliendo Amazon SageMaker Studio Lab nel menu in alto del progetto aperto di Studio Lab e scegliendo Riavvia JupyterLab... .

Rimuovi i pacchetti

Per rimuovere un pacchetto, esegui il comando

%conda remove <PACKAGE_NAME>

Questo comando rimuoverà anche qualsiasi pacchetto che dipende da <PACKAGE_NAME>, a meno che non sia possibile trovarne uno sostitutivo senza tale dipendenza.

Per rimuovere tutti i pacchetti in un ambiente, esegui il comando

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

Aggiorna Studio Lab

Per aggiornare Studio Lab, rimuovi tutti gli ambienti e i file.