本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 管理您的環境
<a name="studio-lab-use-manage"></a>

Amazon SageMaker Studio Lab 為您的 Studio Lab 筆記本執行個體提供預先安裝的環境。環境允許您以希望使用的套件啟動 Studio Lab 筆記本執行個體。在環境中安裝套件，然後選取該環境做為核心即可達成此目標。

Studio Lab 已為您預先安裝各種環境。如果希望使用已包含許多機器學習 (ML) 工程師和資料科學家常用熱門套件的全受管環境，您通常會想要使用 `sagemaker-distribution` 環境。否則，如果您想要環境的持久性自訂項目，您可以使用 `default` 環境。如需預先安裝的 Studio Lab 可用環境的詳細資訊，請參閱[Studio Lab 預先安裝環境](studio-lab-environments.md)。

您可以透過在環境中新增套件 (或程式庫) 來自訂環境。您還可以從 Studio Lab 建立新環境、匯入相容環境、重設環境以建立空間等等。

下列命令適用於在 Studio Lab 終端機中執行。不過，在安裝套件時，強烈建議您將其安裝在 Studio Lab Jupyter 筆記本內。這可確保套件安裝在預期環境中。若要在 Jupyter 筆記本中執行命令，請在執行儲存格前，為命令加上 `%` 字首。例如，終端機中的程式碼片段 `pip list` 與 Jupyter 筆記本中的 `%pip list` 相同。

下列各節提供 `default` Conda 環境、如何自訂，以及如何新增和移除 Conda 環境的相關資訊。如需可安裝到 Studio Lab 中的範例環境清單，請參閱[建立自訂 Conda 環境](https://github.com/aws/studio-lab-examples/tree/main/custom-environments)。要將這些範例環境 YAML 文件與 Studio Lab 搭配使用，請參閱[步驟 4：在 Studio Classic 中安裝您的 Studio Lab Conda 環境](studio-lab-use-migrate.md#studio-lab-use-migrate-step4)。

**Topics**
+ [您的預設環境](#studio-lab-use-manage-conda-default)
+ [檢視環境](#studio-lab-use-view-conda-envs)
+ [建立、啟用和使用新的 Conda 環境](#studio-lab-use-manage-conda-new-conda)
+ [使用範例 Studio Lab 環境](#studio-lab-use-manage-conda-sample)
+ [自訂您的環境](#studio-lab-use-manage-conda-default-customize)
+ [重新整理 Studio Lab](#studio-lab-use-manage-conda-reset)

## 您的預設環境
<a name="studio-lab-use-manage-conda-default"></a>

Studio Lab 使用 Conda 環境來封裝執行筆記本所需的軟體套件。您的專案包含名為 `default` 的預設 conda 環境，並使用 [IPython 核心](https://ipython.readthedocs.io/en/stable/)。此環境可做為 Jupyter 筆記本的預設核心。

## 檢視環境
<a name="studio-lab-use-view-conda-envs"></a>

若要檢視 Studio Lab 中的環境，您可以使用終端機或 Jupyter 筆記本。下列命令將適用於 Studio Lab 終端機。如果您想要在 Jupyter 筆記本中執行對應的命令，請參閱[管理您的環境](#studio-lab-use-manage)。

開啟**檔案瀏覽器**面板 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png))，選擇檔案瀏覽器頂端選單中的加號 (**\$1**) 以開啟**啟動器**，然後選擇**終端機**，即可開啟 Studio Lab。從 Studio Lab 終端機，透過執行下列命令列出 Conda 環境。

```
conda env list
```

此命令會輸出 Conda 環境及其在檔案系統中的位置清單。當您登入 Studio Lab 時，將會自動啟動 `studiolab` Conda 環境。下列是您登入後所列出環境的範例。

```
# conda environments:
#
default                  /home/studio-lab-user/.conda/envs/default
studiolab             *  /home/studio-lab-user/.conda/envs/studiolab
studiolab-safemode       /opt/amazon/sagemaker/safemode-home/.conda/envs/studiolab-safemode
base                     /opt/conda
sagemaker-distribution     /opt/conda/envs/sagemaker-distribution
```

`*` 會標記已啟用的環境。

## 建立、啟用和使用新的 Conda 環境
<a name="studio-lab-use-manage-conda-new-conda"></a>

如果想要針對不同的使用案例維護多個環境，您可以在專案中建立新的 Conda 環境。下列各節示範如何建立和啟用新的 Conda 環境。有關顯示如何建立自訂環境的 Jupyter 筆記本，請參閱[在 SageMaker 工作室實驗室中設置自訂環境](https://github.com/aws/studio-lab-examples/blob/main/custom-environments/custom_environment.ipynb)。

**注意**  
維護多個環境會根據可用的 Studio Lab 記憶體進行計數。

 **建立 Conda 環境** 

若要建立 Conda 環境，請從終端機執行下列 Conda 命令。此範例使用 Python 3.9 建立新環境。

```
conda create --name <ENVIRONMENT_NAME> python=3.9
```

建立 Conda 環境後，您可以在環境清單中檢視環境。如需如何檢視環境清單的更多資訊，請參閱[檢視環境](#studio-lab-use-view-conda-envs)。

 **啟用 Conda 環境** 

若要啟用任何 Conda 環境，請在終端機中執行下列命令。

```
conda activate <ENVIRONMENT_NAME>
```

執行此命令時，任何使用 Conda 或 pip 安裝的套件皆已安裝在環境中。如需安裝套件的跟多資訊，請參閱[自訂您的環境](#studio-lab-use-manage-conda-default-customize)。

 **使用 Conda 環境** 

1. 若要將新的 Conda 環境與筆記本搭配使用，請確保環境中已安裝 `ipykernel` 套件。

   ```
   conda install ipykernel
   ```

1. 環境中已安裝 `ipykernel` 套件後，您可以選取該環境做為筆記本的核心。

   您可能需要重新啟動 JupyterLab，才能查看以核心形式提供的環境。這可以透過在 Studio Lab 開啟專案的頂端功能表中選擇 **Amazon SageMaker Studio Lab**，然後選擇**重新啟動 JupyterLab…** 來完成。

1. 您可以為現有筆記本或在建立新筆記本時選擇核心。
   + 對於現有的筆記本：開啟筆記本，然後從頂端功能表右側選擇目前的核心。您可以從下拉式功能表中選擇要使用的核心。
   + 對於新的筆記本：開啟 Studio Lab 啟動器，然後在**筆記本**下選擇核心。這將開啟筆記本，其中包含您選擇的核心。

     如需 Studio Lab 使用者介面的概觀，請參閱[Amazon SageMaker Studio Lab 使用者介面概觀](studio-lab-use-ui.md)。

## 使用範例 Studio Lab 環境
<a name="studio-lab-use-manage-conda-sample"></a>

Studio Lab 透過 [SageMaker Studio Lab 範例](https://github.com/aws/studio-lab-examples)儲存庫提供範例自訂環境。以下示範如何複製和建置這些環境。

1. 依照[使用 GitHub 資源](studio-lab-use-external.md#studio-lab-use-external-clone-github)中的指示，複製 SageMaker Studio實驗室範例 GitHub 儲存庫。

1. 在 Studio Lab 中，選擇左側選單中的**檔案瀏覽器**圖示 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png))，讓**檔案瀏覽器**面板在左側顯示。

1. 導覽至檔案瀏覽器中的 `studio-lab-examples/custom-environments` 目錄。

1. 開啟您想要建置的環境目錄。

1. 在資料夾中的 `.yml` 檔案上按一下滑鼠右鍵，然後選取**建置 Conda 環境**。

1. Conda 環境已完成建置後，您現在可以將該環境做為核心使用。如需如何使用現有環境做為核心的指示，請參閱[建立、啟用和使用新的 Conda 環境](#studio-lab-use-manage-conda-new-conda)

## 自訂您的環境
<a name="studio-lab-use-manage-conda-default-customize"></a>

您可以視需要安裝和移除擴充功能及套件，以自訂您的環境。Studio Lab 隨附已預先安裝套件的環境，並使用可節省時間和記憶體的現有環境，因為預先安裝的套件不會計入可用的 Studio Lab 記憶體中。如需預先安裝的 Studio Lab 可用環境的詳細資訊，請參閱[Studio Lab 預先安裝環境](studio-lab-environments.md)。

`default` 環境上安裝的任何延伸模組和套件都會在您的專案中持續存在。也就是說，您不需要為每個專案執行時期工作階段安裝套件。但是，已安裝在 `sagemaker-distribution` 環境中的擴充功能和套件將不會持續存在，您將需要在下一個工作階段期間安裝新套件。因此，強烈建議您在筆記本中安裝套件，以確保套件安裝在預期環境中。

若要檢視您的環境，請執行命令 `conda env list`。

若要啟用您的環境，請執行命令 `conda activate <ENVIRONMENT_NAME>`。

若要檢視環境中的套件，請執行命令 `conda list`。

 **安裝套件** 

強烈建議在 Jupyter 筆記本中安裝套件，以確保您的套件安裝在預期環境中。若要從 Jupyter 筆記本將其他套件安裝至您的環境中，請在 Jupyter 筆記本的儲存格中執行下列其中一個命令。這些命令會在目前已啟用的環境中安裝套件。
+  `%conda install <PACKAGE>` 
+  `%pip install <PACKAGE>` 

我們不建議使用 `!pip` 或 `!conda` 命令，因為當您有多個環境時，它們可能會以非預期的方式運作。

在環境中安裝新套件後，您可能需要重新啟動核心，以確保套件可在筆記本中正常運作。這可以透過在 Studio Lab 開啟專案的頂端功能表中選擇 **Amazon SageMaker Studio Lab**，然後選擇**重新啟動 JupyterLab…** 來完成。

 **移除套件** 

若要移除套件，請執行命令

```
%conda remove <PACKAGE_NAME>
```

此命令同樣將移除任何遵循 `<PACKAGE_NAME>` 的套件，除非可以在沒有相依項的情況下找到替代套件。

若要移除環境中的所有套件，請執行命令

```
conda deactivate
&& conda env remove --name
<ENVIRONMENT_NAME>
```

## 重新整理 Studio Lab
<a name="studio-lab-use-manage-conda-reset"></a>

若要重新整理 Studio Lab，請移除所有環境和檔案。

1. 列出所有 Conda 環境。

   ```
   conda env list
   ```

1. 啟動基礎環境。

   ```
   conda activate base
   ```

1. 除了基礎之外，請移除 Conda 環境清單中的每個環境。

   ```
   conda remove --name <ENVIRONMENT_NAME> --all
   ```

1. 刪除 Studio Lab 中的所有檔案。

   ```
   rm -rf *.*
   ```