翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# パッケージマネージャーを使用して環境をカスタマイズする
<a name="studio-updated-jl-user-guide-customize-package-manager"></a>

pip または conda を使用して環境をカスタマイズします。ライフサイクル設定スクリプトの代わりにパッケージマネージャーを使用することをお勧めします。

## カスタム環境を作成してアクティブ化する
<a name="studio-updated-jl-create-basic-conda"></a>

このセクションでは、JupyterLab で環境を設定するさまざまな方法の例を示します。

基本的な conda 環境には、SageMaker AI のワークフローに必要最小限の数のパッケージが提供されています。次のテンプレートを使用して、基本的な conda 環境を作成します。

```
# initialize conda for shell interaction
conda init

# create a new fresh environment
conda create --name test-env

# check if your new environment is created successfully
conda info --envs

# activate the new environment
conda activate test-env

# install packages in your new conda environment
conda install pip boto3 pandas ipykernel

# list all packages install in your new environment 
conda list

# parse env name information from your new environment
export CURRENT_ENV_NAME=$(conda info | grep "active environment" | cut -d : -f 2 | tr -d ' ')

# register your new environment as Jupyter Kernel for execution 
python3 -m ipykernel install --user --name $CURRENT_ENV_NAME --display-name "user-env:($CURRENT_ENV_NAME)"

# to exit your new environment
conda deactivate
```

次の図は、作成した環境の場所を示しています。

![\[test-env 環境は、画面の右上隅に表示されます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/juptyer-notebook-environment-location.png)


環境を変更するには、その環境を選択し、ドロップダウンメニューからオプションを選択します。

![\[チェックマークとそれに対応するテキストは、以前に作成した環境の例を示しています。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/jupyter-notebook-select-env.png)


**[選択]** を選択して、環境のカーネルを選択します。

## 特定の Python バージョンで conda 環境を作成する
<a name="studio-updated-jl-create-conda-version"></a>

使用していない conda 環境をクリーンアップすると、ディスク容量が解放され、パフォーマンスが向上します。次のテンプレートを使用して、conda 環境をクリーンアップします。

```
# create a conda environment with a specific python version
conda create --name py38-test-env python=3.8.10

# activate and test your new python version
conda activate py38-test-env & python3 --version

# Install ipykernel to facilicate env registration
conda install ipykernel

# parse env name information from your new environment
export CURRENT_ENV_NAME=$(conda info | grep "active environment" | cut -d : -f 2 | tr -d ' ')

# register your new environment as Jupyter Kernel for execution 
python3 -m ipykernel install --user --name $CURRENT_ENV_NAME --display-name "user-env:($CURRENT_ENV_NAME)"

# deactivate your py38 test environment
conda deactivate
```

## 特定のパッケージセットを使用して conda 環境を作成する
<a name="studio-updated-jl-create-conda-specific-packages"></a>

次のテンプレートを使用して、特定のバージョンの Python と一連のパッケージを持つ conda 環境を作成します。

```
# prefill your conda environment with a set of packages,
conda create --name py38-test-env python=3.8.10 pandas matplotlib=3.7 scipy ipykernel

# activate your conda environment and ensure these packages exist
conda activate py38-test-env

# check if these packages exist
conda list | grep -E 'pandas|matplotlib|scipy'

# parse env name information from your new environment
export CURRENT_ENV_NAME=$(conda info | grep "active environment" | cut -d : -f 2 | tr -d ' ')

# register your new environment as Jupyter Kernel for execution 
python3 -m ipykernel install --user --name $CURRENT_ENV_NAME --display-name "user-env:($CURRENT_ENV_NAME)"

# deactivate your conda environment
conda deactivate
```

## 既存の環境から conda をクローンする
<a name="studio-updated-jl-create-conda-clone"></a>

conda 環境をクローンして、動作状態を維持します。テスト環境に重大な変更を加えることを心配することなく、クローン環境で実験することができます。

以下のコマンドを実行して、環境をクローンします。

```
# create a fresh env from a base environment 
conda create --name py310-base-ext --clone base # replace 'base' with another env

# activate your conda environment and ensure these packages exist
conda activate py310-base-ext

# install ipykernel to register your env
conda install ipykernel

# parse env name information from your new environment
export CURRENT_ENV_NAME=$(conda info | grep "active environment" | cut -d : -f 2 | tr -d ' ')

# register your new environment as Jupyter Kernel for execution 
python3 -m ipykernel install --user --name $CURRENT_ENV_NAME --display-name "user-env:($CURRENT_ENV_NAME)"

# deactivate your conda environment
conda deactivate
```

## 参照 YAML ファイルから conda をクローンする
<a name="studio-updated-jl-create-conda-yaml"></a>

参照 YAML ファイルから conda 環境を作成します。次は、使用できる YAML ファイルの例です。

```
# anatomy of a reference environment.yml
name: py311-new-env
channels:
  - conda-forge
dependencies:
  - python=3.11
  - numpy
  - pandas
  - scipy
  - matplotlib
  - pip
  - ipykernel
  - pip:
      - git+https://github.com/huggingface/transformers
```

`pip` では、conda で使用できない依存関係のみ指定することをお勧めします。

次のコマンドを使用して、YAML ファイルから conda 環境を作成します。

```
# create your conda environment 
conda env create -f environment.yml

# activate your env
conda activate py311-new-env
```