Vorinstallierte Studio Lab-Umgebungen
Amazon SageMaker Studio Lab verwendet Conda-Umgebungen, um Pakete (oder Bibliotheken) für Ihre Projekte zu verwalten. In diesem Handbuch wird erklärt, was Conda-Umgebungen sind, wie man mit ihnen interagiert und welche verschiedenen vorinstallierten Umgebungen in Studio Lab verfügbar sind.
Eine Conda-Umgebung ist ein Verzeichnis, das eine Sammlung von Paketen enthält, die Sie installiert haben. Sie ermöglicht Ihnen, isolierte Umgebungen mit spezifischen Paketversionen zu erstellen, wodurch Konflikte zwischen Projekten mit unterschiedlichen Abhängigkeiten vermieden werden.
Sie können mit Conda-Umgebungen in Studio Lab auf zwei Arten interagieren:
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Terminal: Verwenden Sie das Terminal, um Umgebungen zu erstellen, zu aktivieren und zu verwalten.
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JupyterLab-Notebook: Wenn Sie ein JupyterLab-Notebook öffnen, wählen Sie den Kernel mit dem Namen der Umgebung aus, die Sie verwenden möchten, um die in dieser Umgebung installierten Pakete zu nutzen.
Eine schrittweise Anleitung zur Verwaltung Ihrer Umgebungen finden Sie unter Verwalten Sie Ihre Umgebung.
Studio Lab verfügt über mehrere vorinstallierte Umgebungen, die entweder persistente oder nicht persistente Speicherumgebungen sind. Alle Änderungen, die an Umgebungen mit persistentem Speicher vorgenommen wurden, bleiben für Ihre nächste Sitzung bestehen. Alle Änderungen an nicht persistenten Speicherumgebungen bleiben für Ihre nächsten Sitzungen bestehen, aber die darin enthaltenen Pakete werden von Amazon SageMaker AI aktualisiert und auf Kompatibilität getestet. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht über jede Umgebung und ihren Anwendungsfall:
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sagemaker-distribution: Eine nicht persistente Umgebung, die von Amazon SageMaker AI verwaltet wird. Sie enthält beliebte Pakete für Machine Learning, Datenwissenschaft und Visualisierung. Diese Umgebung wird regelmäßig aktualisiert und auf Kompatibilität getestet. Verwenden Sie diese Umgebung, wenn Sie eine vollständig verwaltete Konfiguration mit vorinstallierten gängigen Paketen wünschen.Die
sagemaker-distribution-Umgebung ist eng mit der in Amazon SageMaker Studio Classic verwendeten Umgebung verbunden, sodass die Notebooks nach dem Übergang von Studio Lab zu Studio Classic ähnlich funktionieren sollten. Informationen zum Exportieren Ihrer Umgebung von Studio Lab nach Studio Classic finden Sie unter Exportieren einer Umgebung von Amazon SageMaker Studio Lab in Amazon SageMaker Studio Classic. -
default: Eine persistente Umgebung mit nur wenigen vorinstallierten Paketen. Verwenden Sie diese Umgebung, wenn Sie sie durch die Installation zusätzlicher Pakete erheblich anpassen möchten. -
studiolab: Eine persistente Umgebung, in der JupyterLab und andere verwandte Pakete installiert sind. Verwenden Sie diese Umgebung, um die Benutzeroberfläche von JupyterLab zu konfigurieren und Jupyter-Servererweiterungen zu installieren. -
studiolab-safemode: Eine nicht persistente Umgebung, die automatisch aktiviert wird, wenn ein Problem mit der Laufzeit Ihres Projekts auftritt. Verwenden Sie diese Umgebung zur Fehlerbehebung. Weitere Informationen zur Fehlerbehebung finden Sie unter Fehlerbehebung. -
base: Eine nicht persistente Umgebung, die für Systemtools verwendet wird. Diese Umgebung ist nicht für die Verwendung durch Kunden vorgesehen.
Führen Sie den Befehl conda list aus, damit die Pakete in einer Umgebung angezeigt werden.
Weitere Informationen zur Installation von Paketen in Ihrer Umgebung finden Sie unter Passen Sie Ihre Umgebung an.
Wenn Sie von Studio Lab zu Amazon SageMaker Studio Classic wechseln möchten, finden Sie weitere Informationen unter Exportieren einer Umgebung von Amazon SageMaker Studio Lab in Amazon SageMaker Studio Classic.
Informationen zu SageMaker-Images und ihren Versionen finden Sie unter Amazon-SageMaker-Images, die für die Verwendung mit Notebooks von Studio Classic verfügbar sind.
