在 Amazon SageMaker Studio Classic 中安装外部库和内核 - 亚马逊 SageMaker AI
软件包安装工具使用生命周期配置安装软件包

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在 Amazon SageMaker Studio Classic 中安装外部库和内核

重要

截至 2023 年 11 月 30 日，之前的亚马逊 SageMaker Studio 体验现在被命名为 Amazon St SageMaker udio Classic。以下部分专门介绍如何使用 Studio Classic 应用程序。有关使用更新的 Studio 体验的信息，请参阅 亚马逊 SageMaker Studio。

Studio Classic 仍针对现有工作负载进行维护，但不再可供入门使用。您只能停止或删除现有的 Studio Classic 应用程序，不能创建新的应用程序。我们建议您将工作负载迁移到全新 Studio 体验。

Amazon SageMaker Studio Classic 笔记本电脑已经安装了多张图片。这些图像包含内核和 Python 包，包括 scikit-learn、Pandas、、、 NumPy和。 TensorFlow PyTorch MXNet您也可以安装自己的包含所选软件包和内核的映像。有关安装您自己的映像的更多信息，请参阅 亚马逊 SageMaker Studio 经典版中的自定义图片。

Amazon SageMaker Studio Classic 笔记本电脑中不同的 Jupyter 内核是独立的 conda 环境。有关 conda 环境的信息，请参阅管理环境。

软件包安装工具

重要

目前，亚马逊 SageMaker 笔记本电脑中的所有软件包均已获得与 Amazon A SageMaker I 配合使用的许可，不需要额外的商业许可。但是，这可能会在未来发生变化，我们建议定期查看许可条款以了解任何更新。

从终端安装 Python 软件包时使用的方法因映像不同而异。Studio Classic 支持以下软件包安装工具：

  • 笔记本 – 支持以下命令。如果下面的一条命令对映像不起作用，请尝试另一条命令。

    • %conda install

    • %pip install

  • Jupyter 终端 – 您可以直接使用 pip 和 conda 安装软件包。您也可以使用 apt-get install 从终端安装系统软件包。

注意

我们不建议使用pip install -u或pip install --user，因为这些命令会在用户的 Amazon EFS 卷上安装软件包，并且可能会阻止 JupyterServer 应用程序重启。可以改用生命周期配置在应用程序重启时重新安装所需的软件包，如 使用生命周期配置安装软件包 中所示。

我们建议使用 %pip 和 %conda 从笔记本中安装软件包，因为这些函数正确考虑了正在使用的活动环境或解释器。有关更多信息，请参阅添加 %pip 和 %conda 魔术函数。您也可以使用系统命令语法（以 ! 开头的行）安装软件包。例如，!pip install 和 !conda install。

Conda

Conda 是一个开源软件包管理系统和环境管理系统，可以安装软件包及其依赖项。 SageMaker 人工智能支持在 conda-forge 频道中使用 conda。有关更多信息，请参阅 Conda 通道。conda-forge 通道是一个社区通道，贡献者可以在这里上传软件包。

注意

从 conda-forge 安装软件包最多可能需要 10 分钟时间。计时与 conda 解析依赖关系图的方式有关。

所有 A SageMaker I 提供的环境均可正常运行。用户安装的软件包可能无法正常运行。

Conda 有两种激活环境的方法：conda activate 和 source activate。有关更多信息，请参阅管理环境。

支持的 conda 操作

  • 在单个环境中 conda install 软件包

  • 在所有环境中 conda install 软件包

  • 从主 conda 存储库安装软件包

  • 从 conda-forge 安装软件包

  • 更改 conda 安装位置以使用 Amazon EBS

  • 支持 conda activate 和 source activate

Pip

Pip 是用于安装和管理 Python 软件包的工具。默认情况下，Pip 在 Python 软件包索引 (PyPI) 上搜索软件包。与 conda 不同，Pip 没有内置的环境支持。因此，Pip 在处理依赖本机库或系统库的软件包时，不如 conda 那么彻底。Pip 可以用来在 Conda 环境中安装软件包。您可以将替代软件包存储库与 Pip 一起使用，而不是 PyPI。

支持的 Pip 操作

  • 使用 Pip 在没有活动 conda 环境的情况下安装软件包

  • 使用 Pip 在 conda 环境中安装软件包

  • 使用 Pip 在所有 conda 环境中安装软件包

  • 更改 Pip 安装位置以使用 Amazon EBS

  • 使用 Pip 安装软件包时使用替代存储库

不支持

SageMaker AI 旨在支持尽可能多的软件包安装操作。但是，如果这些软件包是由 SageMaker AI 安装的，并且您对这些软件包使用了以下操作，则可能会使您的环境变得不稳定：

  • 卸载

  • 降级

  • Upgrading

由于网络条件或配置的潜在问题，或者 conda 或的可用性 PyPi，软件包可能无法在固定或确定的时间内安装。

注意

尝试在依赖关系不兼容的环境中安装软件包可能会导致安装失败。如果出现问题，您可以联系库维护者以更新软件包依赖关系。修改环境（例如删除或更新现有软件包）时，可能会导致该环境不稳定。

使用生命周期配置安装软件包

在 Studio Classic 实例的 Amazon EBS 卷上安装自定义映像和内核，这样当你停止和重启笔记本时，它们就会持续存在，并且你安装的任何外部库都不会被 SageMaker AI 更新。为此，请使用生命周期配置，其中包括创建笔记本 (on-create)) 时运行的脚本和每次重启笔记本 (on-start) 时运行的脚本。有关在 Studio Classic 中使用生命周期配置的更多信息，请参阅 使用生命周期配置自定义 Amazon SageMaker Studio 经典版。有关生命周期配置脚本的示例，请参阅 SageMaker AI Studio 经典生命周期配置示例。