Come configurare uno specifico ambiente Python con Jupyter Notebook?
La configurazione di un ambiente Python specifico da utilizzare con Jupyter Notebook è una pratica fondamentale nei flussi di lavoro di data science, machine learning e intelligenza artificiale, in particolare quando si sfruttano le risorse di Google Cloud Machine Learning (AI Platform). Questo processo garantisce riproducibilità, gestione delle dipendenze e isolamento degli ambienti di progetto. La seguente guida completa illustra i passaggi di configurazione, le motivazioni e le best practice per la creazione e l'integrazione di un ambiente Python con Jupyter Notebook, con particolare attenzione all'applicazione pratica nel contesto del machine learning su infrastrutture basate su cloud.
1. Comprendere gli ambienti Python
Un ambiente Python è uno spazio di lavoro isolato che consente agli utenti di installare e gestire i pacchetti indipendentemente dall'installazione di Python a livello di sistema. Questo isolamento è fondamentale per gestire le dipendenze tra progetti diversi, evitare conflitti di versione e garantire la coerenza tra gli ambienti di sviluppo e di produzione.
Gli strumenti più comuni per la creazione di ambienti Python isolati includono:
- virtualenv: Crea ambienti Python leggeri.
- venv: Il modulo della libreria standard per la creazione di ambienti virtuali (Python 3.3+).
- contea: Un gestore di pacchetti, dipendenze e ambienti che supporta più linguaggi.
Per i progetti di apprendimento automatico su Google Cloud, `virtualenv` e `conda` sono ampiamente utilizzati, con `conda` spesso preferito per la sua facilità nella gestione delle dipendenze Python e non Python.
2. Creazione di un ambiente Python
Utilizzando virtualenv
1. Installa virtualenv (se non presente):
bash pip install virtualenv
2. Crea un nuovo ambiente:
bash virtualenv my_ml_env
3. Attiva l'ambiente:
– Su Linux/macOS:
bash
source my_ml_env/bin/activate
- Su Windows:
bash
my_ml_env\Scripts\activate
4. Verifica attivazione:
Il prompt della shell cambia per indicare l'ambiente attivo (ad esempio, `(my_ml_env)`).
Utilizzo di conda
1. Crea un nuovo ambiente con una versione specifica di Python:
bash conda create -n my_ml_env python=3.10
2. Attiva l'ambiente:
bash conda activate my_ml_env
3. Elenca gli ambienti (facoltativo):
{{EJS35}}3. Installazione dei pacchetti richiesti
Dopo aver attivato l'ambiente desiderato, installare i pacchetti necessari, come `jupyter`, le librerie di apprendimento automatico (`scikit-learn`, `tensorflow`, `pandas`, ecc.) e qualsiasi altra dipendenza.
Esempio con pip:
bash
pip install jupyter numpy pandas scikit-learn matplotlib
Esempio con conda:
bash
conda install jupyter numpy pandas scikit-learn matplotlib
Per il supporto GPU (ad esempio, TensorFlow-GPU), specificare le versioni appropriate:
{{EJS38}}4. Integrazione dell'ambiente con Jupyter Notebook
Per utilizzare l'ambiente appena creato come kernel Jupyter, è necessario installare il pacchetto `ipykernel` al suo interno. Questo permette a Jupyter Notebook di riconoscere e avviare i kernel con le dipendenze esatte e la versione di Python specificate. 1. Installa ipykernel nell'ambiente attivo:
bash
pip install ipykernel
or
bash
conda install ipykernel
2. Crea un nuovo kernel Jupyter per l'ambiente:
bash
python -m ipykernel install --user --name my_ml_env --display-name "Python (my_ml_env)"
- `--user`: installa il kernel per l'utente corrente.
- `--name`: Identificatore interno del kernel.
- `--display-name`: il nome mostrato nel menu di selezione del kernel di Jupyter Notebook.
3. Verifica l'installazione del kernel:
Avvia Jupyter Notebook:
bash
jupyter notebook
In "Kernel" > "Cambia kernel", dovrebbe apparire come opzione "Python (my_ml_env)".
5. Esempio di flusso di lavoro
Passaggio 1: creare e attivare l'ambiente
{{EJS43}}Passaggio 2: installa i pacchetti
{{EJS44}}Passaggio 3: aggiungere l'ambiente come kernel Jupyter
{{EJS45}}Passaggio 4: avviare Jupyter Notebook e selezionare il kernel
bash
jupyter notebook
- Nell'interfaccia del notebook, seleziona "Kernel" > "Cambia Kernel" > "Python (GCP ML Env)".
Passaggio 5: eseguire il codice nell'ambiente isolato
python
import sys
import tensorflow as tf
print(sys.executable)
print(tf.__version__)
- In questo modo si verifica che il notebook sia in esecuzione nell'ambiente previsto e con le versioni del pacchetto appropriate.
6. Gestione di più ambienti
Quando si lavora su più progetti di machine learning con dipendenze o versioni di Python diverse, ripetere la procedura descritta sopra per ciascun progetto. Ogni ambiente deve essere creato, attivato e registrato in modo indipendente come kernel Jupyter.
Per rimuovere un kernel Jupyter:
bash
jupyter kernelspec uninstall <kernel_name>
Per rimuovere un ambiente conda:
{{EJS49}}7. Utilizzo di ambienti con Google Cloud Machine Learning
I Notebook AI Platform di Google Cloud consentono agli utenti di avviare server JupyterLab o Jupyter Notebook su istanze di macchine virtuali personalizzabili. Queste istanze possono essere ulteriormente configurate tramite SSH o accesso tramite terminale per creare e gestire ambienti Python personalizzati, come descritto in precedenza.
La migliore pratica:
- Utilizzare script di avvio o contenitori Docker per automatizzare la configurazione dell'ambiente sulle istanze di Google Cloud per una riproducibilità coerente. - Per un isolamento avanzato, valutare l'utilizzo di contenitori Docker con Jupyter Notebook e l'ambiente richiesto preinstallato.
8. Esportazione e condivisione di ambienti
Per condividere ambienti o garantire la riproducibilità:
Con pip (virtualenv o venv)
Esportare:
bash
pip freeze > requirements.txt
Importare:
{{EJS51}}Con conda
Esportare:
bash
conda env export > environment.yml
Importare:
bash
conda env create -f environment.yml
La condivisione del file `requirements.txt` o `environment.yml` insieme ai notebook Jupyter consente ai collaboratori di ricreare l'ambiente esatto.
9. Risoluzione dei problemi comuni
- Kernel non visualizzato: Assicurarsi che `ipykernel` sia installato nell'ambiente attivo e che sia stato eseguito `python -m ipykernel install`.
- Conflitti di dipendenza: Per evitare incongruenze di versione, utilizzare ambienti virtuali o ambienti conda.
- Supporto GPU: Installare le versioni corrette delle librerie (ad esempio, TensorFlow-GPU) e verificare l'installazione di CUDA/cuDNN.
- Autorizzazioni cloud: Quando lavori su Google Cloud, assicurati di avere autorizzazioni sufficienti per installare pacchetti e creare ambienti.
10. Buone pratiche e raccomandazioni
- Isolare gli ambienti per progetto per prevenire conflitti di dipendenza e migliorare la riproducibilità.
- Versioni del pacchetto Pin nei file dell'ambiente per una replica esatta.
- Aggiornare regolarmente gli ambienti e testalo con il tuo codice per garantirne la compatibilità.
- Impostazione dell'ambiente del documento fasi della documentazione del progetto.
11. Esempio: configurazione completa su Google Cloud AI Platform Notebook
Supponiamo che un utente stia lavorando a un progetto di machine learning che richiede TensorFlow 2.9, scikit-learn 1.1 e pandas 1.4, e che il progetto sia ospitato su un notebook di Google Cloud AI Platform. I passaggi potrebbero essere:
1. Aprire un terminale nell'interfaccia JupyterLab.
2. Crea un nuovo ambiente conda:
bash
conda create -n mygcpml python=3.8
conda activate mygcpml
3. Installa i pacchetti richiesti:
bash
conda install tensorflow=2.9 scikit-learn=1.1 pandas=1.4 ipykernel
4. Aggiungere l'ambiente come kernel Jupyter:
bash
python -m ipykernel install --user --name mygcpml --display-name "Python (My GCP ML)"
5. Riavviare JupyterLab/Notebook e selezionare il nuovo kernel.
6. Verifica l'ambiente:
python
import tensorflow as tf
import sklearn
import pandas as pd
print(tf.__version__, sklearn.__version__, pd.__version__)
Questo approccio garantisce che esperimenti, modelli e analisi dei dati vengano eseguiti in un ambiente controllato, riproducibile e isolato, riducendo al minimo la probabilità di problemi di tipo "funziona sul mio computer" e facilitando la collaborazione basata sul cloud.
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