Számítási példányok termináljának elérése a munkaterületén

A munkaterület egyik számítási példányának termináljához a következő módon férhet hozzá:

• Git-fájlok és verziófájlok használata. Ezek a fájlok a munkaterület fájlrendszerében vannak tárolva, és nem korlátozódnak egyetlen számítási példányra.
• Telepítse a csomagokat a számítási példányra.
• Hozzon létre további kerneleket a számítási példányon.

Előfeltételek

• Azure-előfizetés. Ha még nincs Azure-előfizetése, kezdés előtt hozzon létre egy ingyenes fiókot.
• Egy Machine Learning-munkaterület. Lásd: Munkaterület-erőforrások létrehozása.

Egy terminál elérése

A terminál elérése:

1. Nyissa meg a munkaterületét az Azure Machine Learning Studióban.

2. A bal oldalon válassza a Jegyzetfüzetek lehetőséget.

3. Válassza a Terminálkép megnyitása lehetőséget.

   

4. Amikor egy számítási példány fut, megjelenik az adott számítási példány terminálablaka.

5. Ha nem fut számítási példány, a Számítási szakasz használatával indítsa el vagy hozza létre a számítási példányt.

Az előző lépéseken kívül a terminált a következő forrásból is elérheti:

• A VS Code-ban: Válassza ki az Új terminál terminált > a menüből. A bejegyzés lehet rejtett mögött ... a menüben. Ha többet szeretne megtudni a munkaterülethez a VS Code-ból való csatlakozásról, olvassa el a számítási példányhoz távolról csatlakoztatott VS Code-ban végzett munkát ismertető témakört.
• RStudio vagy Posit Workbench (korábbi nevén RStudio Workbench) (Lásd : Egyéni alkalmazások hozzáadása, például RStudio vagy Posit Workbench)): Válassza a bal felső sarokban található Terminál lapot.
• Jupyter Lab: Válassza ki a Terminál csempét a Launcher lap Egyéb fejléce alatt.
• Jupyter: Válassza az Új>terminál lehetőséget a Fájlok lap jobb felső részén.
• SSH a géphez, ha engedélyezte az SSH-hozzáférést a számítási példány létrehozásakor. Ha a számítási példány felügyelt virtuális hálózaton található, és nem rendelkezik nyilvános IP-címmel, a az ml compute connect-ssh parancs használatával csatlakozzon a számítási példányhoz.

Másolás és beillesztés a terminálban

A Jegyzetfüzetek szakaszban szöveget másolhat és illeszthet be a terminál és a jegyzetfüzetcellák között.

• Windows: Ctrl-c másoláshoz és használathoz Ctrl-v vagy Shift-Insert Ctrl-Shift-v beillesztéshez.
• Mac OS: Cmd-c másolás és Cmd-v beillesztés.
• Előfordulhat, hogy a FireFox és az Internet Explorer nem támogatja megfelelően a vágólap engedélyeit.

Git-fájlok és verziófájlok használata

Az összes Git-művelet elérése a terminálról. Az összes Git-fájlt és mappát a munkaterület fájlrendszere tárolja. Ez a tároló lehetővé teszi, hogy ezeket a fájlokat a munkaterület bármely számítási példányából használja.

Feljegyzés

Adja hozzá a fájlokat és mappákat a ~/cloudfiles/code/Users mappához, hogy az összes Jupyter-környezetben láthatóak legyenek.

Ha integrálni szeretné a Gitet az Azure Machine Learning-munkaterülettel, tekintse meg az Azure Machine Learning Git-integrációját.

Csomagok telepítése

Csomagok telepítése terminálablakból. Telepítsen csomagokat a jegyzetfüzetek futtatásához használni kívánt kernelbe. Az alapértelmezett kernel python310-sdkv2.

Vagy közvetlenül a Jupyter Notebook, az RStudio vagy a Posit Workbench (korábbi nevén RStudio Workbench) csomagjaiba is telepítheti a csomagokat:

• RStudio vagy Posit Workbench (lásd : Egyéni alkalmazások hozzáadása, például RStudio vagy Posit Workbench): Használja a jobb alsó sarokban lévő Csomagok lapot, vagy a bal felső sarokban található Konzol lapot.
• Python: Telepítse a kódot, és hajtsa végre egy Jupyter Notebook-cellában.

Feljegyzés

A Python-jegyzetfüzetek csomagkezeléséhez használja a %pip vagy a %conda magic függvényt, hogy automatikusan telepítse a csomagokat a jelenleg futó kernelbe a !pip vagy a !conda helyett, amely az összes csomagra vonatkozik (beleértve a jelenleg futó kernelen kívüli csomagokat is)

Új kernelek hozzáadása

Figyelmeztetés

A számítási példány testreszabása közben győződjön meg arról, hogy nem törli a nem létrehozott Conda-környezeteket vagy jupyter-kerneleket. Ez károsíthatja a Jupyter/JupyterLab funkcióit.

Új Jupyter-kernel hozzáadása a számítási példányhoz:

1. Új környezet létrehozásához használja a terminálablakot. A következő parancs például a következőt hozza létre newenv:

   conda create --name newenv
   

2. Aktiválja a környezetet. Például a létrehozás newenvután:

   conda activate newenv
   

3. Telepítse a pip- és ipykernel-csomagot az új környezetbe, és hozzon létre egy kernelt a conda env számára

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

Az elérhető Jupyter Kernelek bármelyike telepíthető.

Új R-kernel hozzáadása a számítási példányhoz:

1. Új környezet létrehozásához használja a terminálablakot. A következő parancs például a következőt hozza létre r_env:

   conda create -n r_env r-essentials r-base
   

2. Aktiválja a környezetet. Például a létrehozás r_envután:

   conda activate r_env
   

3. Futtassa az R-t az új környezetben:

   R
   

4. Az R-parancssorban futtassa a következőt IRkernel:

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

5. Lépjen ki az R-munkamenetből.

   q()
   

Néhány percig tart, amíg az új R-kernel használatra kész lesz. Ha hibaüzenet jelenik meg, amely szerint érvénytelen, várjon, majd próbálkozzon újra.

További információ a condáról: Az R nyelv használata az Anacondával. Az IRkernelről további információt a Jupyter natív R kernelében talál.

Hozzáadott kernelek eltávolítása

Figyelmeztetés

A számítási példány testreszabása közben győződjön meg arról, hogy nem törli a nem létrehozott Conda-környezeteket vagy jupyter-kerneleket.

Ha el szeretne távolítani egy hozzáadott Jupyter-kernelt a számítási példányból, el kell távolítania a kernelspecet és (opcionálisan) a conda környezetet. Dönthet úgy is, hogy megtartja a conda környezetet. El kell távolítania a kernelspec fájlt, vagy a rendszermag továbbra is kiválasztható, és váratlan viselkedést okozhat.

A kernelspec eltávolítása:

1. A terminálablakban listázhatja és megkeresheti a kernelspecet:

   jupyter kernelspec list
   

2. Távolítsa el a kernelspecet, és cserélje le a UNWANTED_KERNEL az eltávolítani kívánt kernelre:

   jupyter kernelspec uninstall UNWANTED_KERNEL
   

A Conda-környezet eltávolítása is:

1. A terminálablakban listázhatja és megkeresheti a conda környezetet:

   conda env list
   

2. Távolítsa el a conda környezetet, és cserélje le a ENV_NAME az eltávolítani kívánt Conda-környezetre:

   conda env remove -n ENV_NAME
   

Frissítéskor a jegyzetfüzetek nézetben lévő kernellistának tükröznie kell a végrehajtott módosításokat.

Terminálalapú munkamenetek kezelése

A terminál munkamenetei aktívak maradhatnak, ha a terminálfülek nincsenek megfelelően bezárva. Túl sok aktív terminálmunkamenet befolyásolhatja a számítási példány teljesítményét.

Válassza az Aktív munkamenetek kezelése lehetőséget a terminál eszköztárán az összes aktív terminál munkamenet listájának megtekintéséhez és a már nem szükséges munkamenetek leállításához.

További információ a számításon futó munkamenetek kezeléséről a jegyzetfüzetek és terminál-munkamenetek kezelésekor.

Figyelmeztetés

Győződjön meg arról, hogy bezárja azokat a munkameneteket, amelyekre már nincs szüksége a számítási példány erőforrásainak megőrzéséhez és a teljesítmény optimalizálásához.

Kapcsolódó tartalom

• Jegyzetfüzet- és terminál-munkamenetek kezelése
• Git-integráció az Azure Machine Learninghez
• Számítási példányhoz távolról csatlakoztatott VS Code-ban végzett munka