ワークスペースでコンピューティング インスタンスのターミナルにアクセスする

  • [アーティクル]

自分のワークスペースでコンピューティング インスタンスのターミナルにアクセスして、次の操作を行います。

  • Git のファイルを使用してファイルのバージョン管理を行う。 これらのファイルは、1 つのコンピューティング インスタンスに限定されるのではなく、自分のワークスペース ファイル システムに格納されます。
  • コンピューティング インスタンスにパッケージをインストールする。
  • コンピューティング インスタンスに追加のカーネルを作成する。

前提条件

ターミナルにアクセスする

ターミナルにアクセスするには:

  1. Azure Machine Learning Studio で、ワークスペースを開きます。

  2. 左側にある [Notebooks](ノートブック) を選択します。

  3. [Open terminal](ターミナルを開く) イメージを選択します。

    ターミナル ウィンドウを開く

  4. コンピューティング インスタンスが実行されている場合、そのコンピューティング インスタンス用のターミナル ウィンドウが表示されます。

  5. コンピューティング インスタンスが実行されていない場合は、右側の [コンピューティング] セクションを使用して、コンピューティング インスタンスを開始または作成します。 コンピューティング インスタンスの開始または作成

上記の手順に加えて、次のようにしてターミナルにアクセスすることもできます。

  • RStudio または Posit Workbench (旧称 RStudio Workbench) (RStudio や Posit Workbench などのカスタム アプリケーションの追加に関する記事を参照): 左上にある [ターミナル] タブを選択します。
  • Jupyter ラボ: [Launcher] タブの見出し [Other] の下にある [Terminal] タイルを選択します。
  • Jupyter: [Files] タブの右上にある [New] > [Terminal] を選択します。
  • コンピューティング インスタンスの作成時に SSH アクセスを有効にした場合は、マシンに SSH 接続します。

ターミナルでのコピーと貼り付け

  • Windows: コピーの場合は Ctrl-Insert、貼り付けの場合は Ctrl-Shift-v または Shift-Insert を使用します。
  • Mac OS: コピーの場合は Cmd-c、貼り付けの場合は Cmd-v を使用します。
  • Firefox や IE ではクリップボードのアクセス許可が正しくサポートされない場合があります。

Git のファイルを使用してファイルのバージョン管理を行う

ターミナルからすべての Git 操作にアクセスします。 すべての Git ファイルとフォルダーは、ワークスペース ファイル システムに格納されます。 このストレージでは、自分のワークスペース内の任意のコンピューティング インスタンスからこれらのファイルを使用できます。

注意

すべての Jupyter 環境で表示されるように、 ~/cloudfiles/code/Users フォルダー以下の任意の場所にファイルとフォルダーを追加します。

Git を Azure Machine Learning ワークスペースと統合するには、「Azure Machine Learning との Git 統合」を参照してください。

パッケージをインストールする

ターミナル ウィンドウからパッケージをインストールします。 Python パッケージを Python 3.8 - AzureML 環境にインストールします。 R パッケージを R 環境にインストールします。

または、Jupyter Notebook、RStudio、または Posit Workbench (旧称 RStudio Workbench) にパッケージを直接インストールすることもできます。

注意

Notebook 内のパッケージ管理については、すべてのパッケージ (現在実行されているカーネルの外部のパッケージを含む) を参照する !pip または !conda ではなく、 %pip または %conda マジック関数を使用して、現在実行中のカーネルにパッケージを自動的にインストールします

新しいカーネルを追加する

警告

コンピューティング インスタンスをカスタマイズしている間は、azureml_py36 または azureml_py38 Conda 環境を削除しないでください。 また、Python 3.6 - AzureML または Python 3.8 - AzureML カーネルも削除しないでください。 これらは、Jupyter/JupyterLab の機能に必要です。

新しい Jupyter カーネルをコンピューティング インスタンスに追加するには、次のようにします。

  1. ターミナル ウィンドウを使用して、新しい環境を作成します。 たとえば、次のコードでは newenv が作成されます。

    conda create --name newenv

  2. 環境をアクティブにします。 newenv を作成した後の例を次に示します。

    conda activate newenv

  3. pip と ipykernel パッケージを新しい環境にインストールし、その conda 環境用のカーネルを作成します

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

任意の使用可能な Jupyter カーネルをインストールできます。

追加されたカーネルを削除する

警告

コンピューティング インスタンスをカスタマイズしている間は、azureml_py36 または azureml_py38 Conda 環境を削除しないでください。 また、Python 3.6 - AzureML または Python 3.8 - AzureML カーネルも削除しないでください。 これらは、Jupyter/JupyterLab の機能に必要です。

追加された Jupyter カーネルをコンピューティング インスタンスから削除するには、kernelspec と (必要に応じて) conda 環境を削除する必要があります。 また、conda 環境を保持することも選択できます。 kernelspec は削除する必要があります。さもないと、カーネルが引き続き選択可能になり、予期しない動作が発生します。

kernelspec を削除するには:

  1. ターミナル ウィンドウを使用して、kernelspec を一覧表示して見つけます。

    jupyter kernelspec list

  2. kernelspec を削除し、UNWANTED_KERNEL を削除するカーネルに置き換えます。

    jupyter kernelspec uninstall UNWANTED_KERNEL

conda 環境も削除するには:

  1. ターミナル ウィンドウを使用して、conda 環境を一覧表示して見つけます。

    conda env list

  2. conda 環境を削除し、ENV_NAME を削除する conda 環境に置き換えます。

    conda env remove -n ENV_NAME

更新すると、行った変更がノートブックのビューにあるカーネルの一覧に反映されます。

ターミナル セッションを管理する

ターミナル ツール バーの [アクティブなセッションの表示] を選択して、アクティブなすべてのターミナル セッションの一覧を表示します。 アクティブなセッションがない場合、このタブは無効になります。

警告

未使用のセッションをすべて終了して、コンピューティング インスタンスのリソースを保持します。 アイドル状態のターミナルは、コンピューティング インスタンスのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。