Доступ к терминалу вычислительной машины

Терминал вычислительного экземпляра в рабочей области Машинного обучения Azure можно использовать для доступа к операциям Git, установке пакетов и добавлению ядер в экземпляр.

Предварительные требования

• Подписка Azure. Вы можете создать бесплатную учетную запись.
• Рабочая область Машинного обучения Azure. Дополнительные сведения см. в разделе Создание ресурсов рабочей области.

Доступ к терминалу

Чтобы получить доступ к терминалу из рабочей области в Студии машинного обучения Azure, выполните следующие действия.

1. Выберите записные книжки в меню слева.

2. Щелкните значок терминала в верхней части экрана.

   

3. Если вычислительный экземпляр запущен, откроется окно терминала для этого экземпляра. Если вычислительный экземпляр не запущен, щелкните значок "Пуск " или "Создать " рядом с полем "Вычисления ", чтобы запустить или создать вычислительный экземпляр.

   

Другие способы доступа к терминалу

Вы также можете получить доступ к терминалу вычислительного узла следующим образом:

• В Visual Studio Code выберите терминал>"Новый терминал " в верхнем меню. Дополнительные сведения о подключении к рабочей области из Visual Studio Code см. в разделе "Работа в Visual Studio Code с удаленным подключением к вычислительному экземпляру".
• В RStudio или Posit Workbench выберите вкладку терминала в верхнем левом углу. Дополнительные сведения см. в разделе "Добавление пользовательских приложений", таких как RStudio или Posit Workbench.
• В JupyterLab выберите плитку Терминал в разделе "Другие" в Средстве запуска.
• В Jupyter выберите Файл>Новый>Терминал в верхнем меню.
• Если в вычислительном экземпляре включен доступ по SSH, подключитесь к компьютеру через SSH. Если вычислительные ресурсы находится в управляемой виртуальной сети и не имеют общедоступного IP-адреса, используйте az ml compute connect-ssh команду для подключения.

Копирование и вставка в терминале

Вы можете скопировать и вставить текст между ячейками записной книжки студии машинного обучения Azure и терминалом. Для Windows используйте Ctrl+C для копирования и Ctrl+V, Ctrl+Shift+V или Shift+Insert для вставки. Для macOS используйте cmd+ для копирования и вставки Cmd+V.

Доступ к операциям и файлам Git

Доступ ко всем операциям Git можно получить из терминала. Все файлы и папки Git хранятся в файловой системе рабочей области, чтобы их можно было использовать из любого вычислительного экземпляра в рабочей области.

Чтобы интегрировать Git с рабочей областью Azure Machine Learning, ознакомьтесь с интеграцией Git для Azure Machine Learning.

Установка пакетов

Окно терминала можно использовать для установки пакетов в ядро, которое вы хотите использовать для записной книжки. Ядро по умолчанию — python310-sdkv2.

Для Python можно добавить и выполнить код установки пакета в ячейку записной книжки. Для управления пакетами в записной книжке Python используйте %pip или %conda волшебные функции для автоматической установки пакетов в текущее работающее ядро. Не используйте !pip и !conda, которые ссылаются на все пакеты, включая пакеты за пределами текущего работающего ядра.

Вы также можете установить пакеты непосредственно в Jupyter Notebook, RStudio или Posit Workbench. Перейдите на вкладку "Пакеты" в правом нижнем углу или на вкладке консоли в левом верхнем углу. Дополнительные сведения см. в разделе "Добавление пользовательских приложений", таких как RStudio или Posit Workbench.

Добавление новых ядер

Вы можете запустить код в окне терминала, чтобы добавить новые ядра в вычислительный экземпляр.

В следующих примерах кода устанавливается новое ядро Jupyter. Вы можете установить любой из доступных ядер Jupyter.

1. Выполните следующую команду, чтобы создать новую среду с именем newenv.

   conda create --name newenv
   

2. Активируйте среду.

   conda activate newenv
   

3. Установите пакеты pip и ipykernel и создайте ядро для новой среды Conda.

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

Чтобы добавить новое ядро R в вычислительный экземпляр, выполните следующие действия.

1. Создайте новую среду с помощью терминала. Следующая команда создает r_env.

   conda create -n r_env -c conda-forge r-essentials r-base
   

2. Активируйте среду.

   conda activate r_env
   

3. Запустите R в новой среде.

   R
   

4. В командной строке R выполните команду IRkernel , чтобы создать новое ядро с именем irenv.

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

5. Закройте сеанс R.

   q()
   

Новое ядро R может занять несколько минут, чтобы быть готовым к использованию. Если отображается сообщение об ошибке, указывая, что ядро недопустимо, подождите несколько минут и повторите попытку.

• Дополнительные сведения о Conda см. в разделе Использование языка R с Anaconda.
• Дополнительные сведения см. в IRkernelразделе "Машинное ядро R" для Jupyter.

Удалите добавленные ядра

Чтобы удалить добавленное ядро Jupyter из вычислительного экземпляра, необходимо удалить kernelspec, а при необходимости удалить среду Conda. Вы также можете сохранить среду Conda. Необходимо удалить kernelspec, чтобы предотвратить возможность выбора ядра и избежать непредвиденного поведения.

Чтобы удалить kernelspec:

1. Используйте окно терминала, чтобы перечислить и найти kernelspec.

   jupyter kernelspec list
   

2. Удалите kernelspec, заменив <UNWANTED_KERNEL> на ядро, которое нужно удалить.

   jupyter kernelspec uninstall <UNWANTED_KERNEL>
   

Чтобы также удалить среду Conda, выполните следующие действия.

1. Используйте окно терминала для перечисления и поиска среды Conda.

   conda env list
   

2. Удалите среду Conda, заменив <ENV_NAME> на ту среду Conda, которую вы хотите удалить.

   conda env remove -n ENV_NAME
   

При обновлении страницы список ядер в виде записных книжек должен отражать изменения.

Управление сеансами терминала

Сеансы терминала могут оставаться активными, если вы не закрываете вкладки терминала правильно. Слишком много активных сеансов терминала может повлиять на производительность вычислительного экземпляра. Не забудьте закрыть сеансы, которые больше не нужны, чтобы сохранить ресурсы вычислительного экземпляра и оптимизировать производительность.

Чтобы просмотреть список всех активных сеансов терминала, щелкните значок "Управление активными сеансами " в правом углу панели инструментов терминала. Завершите ненужные сеансы.

Дополнительные сведения об управлении сеансами, выполняемыми в вычислительных средах, см. в статье "Управление записными книжками и сеансами терминала".

Связанный контент

• Управление сеансами записной книжки и терминала
• Интеграция Git с Azure Machine Learning
• Работа в Visual Studio Code с удалённым подключением к экземпляру вычислений