Přístup k terminálu výpočetní instance ve vlastním pracovním prostoru

  • Článek

Přístup k terminálu výpočetní instance v pracovním prostoru vám umožní:

  • Používejte soubory ze souborů Gitu a verzí. Tyto soubory jsou uložené ve vašem systému souborů pracovního prostoru, nikoli pouze na jednu výpočetní instanci.
  • Nainstalujte balíčky do výpočetní instance.
  • Vytvořte v výpočetní instanci další jádra.

Požadavky

Přístup k terminálu

Přístup k terminálu:

  1. Otevřete svůj pracovní prostor ve studiu Azure Machine Learning.

  2. Na levé straně vyberte Poznámkové bloky.

  3. Vyberte obrázek otevřít terminál.

    Open terminal window

  4. Když je spuštěná výpočetní instance, zobrazí se okno terminálu pro danou výpočetní instanci.

  5. Pokud není spuštěná žádná výpočetní instance, spusťte nebo vytvořte výpočetní instanci pomocí oddílu Compute na pravé straně. Start or create a compute instance

Kromě výše uvedených kroků můžete také získat přístup k terminálu z:

  • RStudio nebo Posit Workbench (dříve RStudio Workbench) (viz Přidání vlastních aplikací, jako je RStudio nebo Posit Workbench)): Vyberte kartu Terminál vlevo nahoře.
  • Jupyter Lab: Vyberte dlaždici Terminálu pod nadpisem Další na kartě Spouštěč.
  • Jupyter: V pravém horním rohu na kartě Soubory vyberte Nový>terminál .
  • SSH k počítači, pokud jste povolili přístup SSH při vytvoření výpočetní instance.

Kopírování a vkládání v terminálu

  • Windows: Ctrl-Insert kopírování a použití Ctrl-Shift-v nebo Shift-Insert vložení.
  • Mac OS: Cmd-c kopírování a Cmd-v vkládání.
  • FireFox/IE nemusí správně podporovat oprávnění schránky.

Použití souborů ze souborů Gitu a verzí

Přístup ke všem operacím Gitu z terminálu Všechny soubory a složky Gitu budou uloženy ve vašem systému souborů pracovního prostoru. Toto úložiště umožňuje používat tyto soubory z libovolné výpočetní instance ve vašem pracovním prostoru.

Poznámka:

Přidejte vaše soubory a složky do složky ~/cloudfiles/code/Users, aby se zobrazovaly ve všech vašich prostředích Jupyter.

Informace o integraci Gitu s pracovním prostorem Azure Machine Učení najdete v tématu Integrace Gitu pro Učení Azure Machine.

Instalace balíčků

Nainstalujte balíčky z okna terminálu. Nainstalujte balíčky do jádra, které chcete použít ke spuštění poznámkových bloků. Výchozí jádro je python310-sdkv2.

Nebo můžete balíčky nainstalovat přímo v Aplikaci Jupyter Notebook, RStudio nebo Posit Workbench (dříve RStudio Workbench):

Poznámka:

Pro správu balíčků v poznámkovém bloku Pythonu použijte funkce magic %pip nebo %conda k automatické instalaci balíčků do aktuálně spuštěného jádra, nikoli !pip nebo !conda, které odkazují na všechny balíčky (včetně balíčků mimo aktuálně spuštěné jádro).

Přidání nových jader

Upozorňující

Při přizpůsobení výpočetní instance se ujistěte, že neodstraňujete prostředí Conda ani jádra jupyter, která jste nevytvořili. Tím může dojít k poškození funkčnosti Jupyter/JupyterLab.

Přidání nového jádra Jupyter do výpočetní instance:

  1. Pomocí okna terminálu vytvořte nové prostředí. Například následující kód vytvoří newenv:

    conda create --name newenv

  2. Aktivujte prostředí. Například po vytvoření newenv:

    conda activate newenv

  3. Instalace balíčku pip a ipykernel do nového prostředí a vytvoření jádra pro danou sadu conda env

    conda install pip
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name newenv --display-name "Python (newenv)"

Můžete nainstalovat libovolná dostupná jádra Jupyter.

Přidání nového jádra R do výpočetní instance:

  1. Pomocí okna terminálu vytvořte nové prostředí. Například následující kód vytvoří r_env:

    conda create -n r_env r-essentials r-base

  2. Aktivujte prostředí. Například po vytvoření r_env:

    conda activate r_env

  3. Spusťte R v novém prostředí:

    R

  4. Na příkazovém řádku jazyka R spusťte IRkernel:

    IRkernel::installspec(name = 'irenv', displayname = 'New R Env')

  5. Ukončete relaci jazyka R.

    q()

Než bude nové jádro R připravené k použití, bude to několik minut trvat. Pokud se zobrazí chyba s informací, že je neplatná, počkejte a zkuste to znovu.

Další informace o conda naleznete v tématu Použití jazyka R s Anaconda. Další informace o IRkernelu naleznete v tématu Nativní jádro R pro Jupyter.

Odebrání přidaných jader

Upozorňující

Při přizpůsobení výpočetní instance se ujistěte, že neodstraňujete prostředí Conda ani jádra jupyter, která jste nevytvořili.

Pokud chcete z výpočetní instance odebrat přidané jádro Jupyter, musíte odebrat jádro jádra a (volitelně) prostředí conda. Můžete také zvolit, že chcete zachovat prostředí Conda. Musíte odebrat jádro, jinak bude vaše jádro stále možné vybrat a způsobit neočekávané chování.

Odebrání jádra:

  1. Pomocí okna terminálu vypíšete a vyhledáte jádro:

    jupyter kernelspec list

  2. Odeberte soubor kernelspec a nahraďte UNWANTED_KERNEL jádrem, které chcete odebrat:

    jupyter kernelspec uninstall UNWANTED_KERNEL

Odebrání prostředí Conda:

  1. Pomocí okna terminálu vypíšete a vyhledáte prostředí Conda:

    conda env list

  2. Odeberte prostředí conda a nahraďte ENV_NAME prostředím conda, které chcete odebrat:

    conda env remove -n ENV_NAME

Po aktualizaci by měl seznam jader v zobrazení poznámkových bloků odrážet provedené změny.

Správa relací terminálu

Relace terminálu můžou zůstat aktivní, pokud nejsou karty terminálu správně zavřené. Příliš mnoho aktivních relací terminálu může ovlivnit výkon výpočetní instance.

Výběrem možnosti Spravovat aktivní relace na panelu nástrojů terminálu zobrazíte seznam všech aktivních relací terminálu a vypnete relace, které už nepotřebujete.

Další informace o správě relací spuštěných na výpočetních prostředcích najdete v tématu Správa poznámkových bloků a terminálových relací.

Upozorňující

Ujistěte se, že zavřete všechny relace, které už nepotřebujete zachovat prostředky výpočetní instance a optimalizovat výkon.