패키지 관리자를 사용하여 환경 사용자 지정 - Amazon SageMaker
사용자 지정 환경 생성 및 활성화특정 Python 버전으로 conda 환경 생성특정 패키지 세트를 사용하여 conda 환경 생성기존 환경에서 conda 복제참조 YAML 파일에서 conda 복제

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패키지 관리자를 사용하여 환경 사용자 지정

pip 또는 conda를 사용하여 환경을 사용자 지정합니다. 수명 주기 구성 스크립트 대신 패키지 관리자를 사용하는 것이 좋습니다.

사용자 지정 환경 생성 및 활성화

이 섹션에서는 에서 환경을 구성할 수 있는 다양한 방법의 예를 제공합니다 JupyterLab.

기본 conda 환경에는 의 워크플로에 필요한 최소 패키지 수가 있습니다 SageMaker. 다음 템플릿을 사용하여 기본 conda 환경을 생성합니다.


# initialize conda for shell interaction
conda init

# create a new fresh environment
conda create --name test-env

# check if your new environment is created successfully
conda info --envs

# activate the new environment
conda activate test-env

# install packages in your new conda environment
conda install pip boto3 pandas ipykernel

# list all packages install in your new environment 
conda list

# parse env name information from your new environment
export CURRENT_ENV_NAME=$(conda info | grep "active environment" | cut -d : -f 2 | tr -d ' ')

# register your new environment as Jupyter Kernel for execution 
python3 -m ipykernel install --user --name $CURRENT_ENV_NAME --display-name "user-env:($CURRENT_ENV_NAME)"

# to exit your new environment
conda deactivate

다음 이미지는 생성한 환경의 위치를 보여줍니다.

Test-env 환경은 화면의 오른쪽 상단 모서리에 표시됩니다.

환경을 변경하려면 환경을 선택하고 드롭다운 메뉴에서 옵션을 선택합니다.

체크마크와 해당 텍스트는 이전에 생성한 예제 환경을 보여줍니다.

선택을 선택하여 환경의 커널을 선택합니다.

특정 Python 버전으로 conda 환경 생성

사용하지 않는 conda 환경을 정리하면 디스크 공간을 확보하고 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음 템플릿을 사용하여 conda 환경을 정리합니다.


# create a conda environment with a specific python version
conda create --name py38-test-env python=3.8.10

# activate and test your new python version
conda activate py38-test-env & python3 --version

# Install ipykernel to facilicate env registration
conda install ipykernel

# parse env name information from your new environment
export CURRENT_ENV_NAME=$(conda info | grep "active environment" | cut -d : -f 2 | tr -d ' ')

# register your new environment as Jupyter Kernel for execution 
python3 -m ipykernel install --user --name $CURRENT_ENV_NAME --display-name "user-env:($CURRENT_ENV_NAME)"

# deactivate your py38 test environment
conda deactivate

특정 패키지 세트를 사용하여 conda 환경 생성

다음 템플릿을 사용하여 특정 버전의 Python 및 패키지 세트로 conda 환경을 생성합니다.


# prefill your conda environment with a set of packages,
conda create --name py38-test-env python=3.8.10 pandas matplotlib=3.7 scipy ipykernel

# activate your conda environment and ensure these packages exist
conda activate py38-test-env

# check if these packages exist
conda list | grep -E 'pandas|matplotlib|scipy'

# parse env name information from your new environment
export CURRENT_ENV_NAME=$(conda info | grep "active environment" | cut -d : -f 2 | tr -d ' ')

# register your new environment as Jupyter Kernel for execution 
python3 -m ipykernel install --user --name $CURRENT_ENV_NAME --display-name "user-env:($CURRENT_ENV_NAME)"

# deactivate your conda environment
conda deactivate

기존 환경에서 conda 복제

conda 환경을 복제하여 작동 상태를 유지합니다. 테스트 환경에서 변경 사항 발생에 대해 걱정할 필요 없이 복제된 환경에서 실험합니다.

다음 명령을 사용하여 환경을 복제합니다.


# create a fresh env from a base environment 
conda create --name py310-base-ext --clone base # replace 'base' with another env

# activate your conda environment and ensure these packages exist
conda activate py310-base-ext

# install ipykernel to register your env
conda install ipykernel

# parse env name information from your new environment
export CURRENT_ENV_NAME=$(conda info | grep "active environment" | cut -d : -f 2 | tr -d ' ')

# register your new environment as Jupyter Kernel for execution 
python3 -m ipykernel install --user --name $CURRENT_ENV_NAME --display-name "user-env:($CURRENT_ENV_NAME)"

# deactivate your conda environment
conda deactivate

참조 YAML 파일에서 conda 복제

참조 YAML 파일에서 conda 환경을 생성합니다. 다음은 사용할 수 있는 YAML 파일의 예입니다.


# anatomy of a reference environment.yml
name: py311-new-env
channels:
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.11
  - numpy
  - pandas
  - scipy
  - matplotlib
  - pip
  - ipykernel
  - pip:
      - git+https://github.com/huggingface/transformers

에서는 conda에서 사용할 수 없는 종속성만 지정하는 pip것이 좋습니다.

다음 명령을 사용하여 YAML 파일에서 conda 환경을 생성합니다.


# create your conda environment 
conda env create -f environment.yml

# activate your env
conda activate py311-new-env