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# 使用套件管理員自訂您的環境
使用 pip 或 conda 自訂您的環境。建議使用套件管理員，而非生命週期組態指令碼。
## 建立和啟用您的自訂環境
本節提供您可以在 JupyterLab 中設定環境的不同方式範例。
基本 conda 環境具有 SageMaker AI 中工作流程所需的套件數量下限。使用下列範本建立基本 conda 環境：
```
# 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
```
下圖顯示您已建立的環境位置。
![\[test-env 環境會顯示在畫面的右上角。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/juptyer-notebook-environment-location.png)
若要變更您的環境，請選擇它，然後從下拉式功能表中選取選項。
![\[核取記號及其對應文字會顯示您先前建立的範例環境。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/jupyter-notebook-select-env.png)
選擇**選取**以選取環境的核心。
## 使用特定 Python 版本建立 conda 環境
清除您未使用的 conda 環境，有助於釋放磁碟空間並改善效能。使用下列範本清除 conda 環境：
```
# 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
```
## 使用一組特定套件建立 conda 環境
使用下列範本搭配特定 Python 版本和一組套件來建立 conda 環境：
```
# 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
```
## 從現有環境複製 conda
複製您的 conda 環境以保留其運作狀態。您可以在複製的環境中進行實驗，而不必擔心在測試環境中引入重大變更。
使用下列命令來複製環境。
```
# 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
```
## 從參考 YAML 檔案複製 conda
從參考 YAML 檔案建立 conda 環境。以下是您可以使用的 YAML 檔案範例。
```
# 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
```
在 `pip` 下，我們建議只指定無法與 Conda 搭配使用的相依性。
使用下列命令從 YAML 檔案建立 conda 環境。
```
# create your conda environment
conda env create -f environment.yml
# activate your env
conda activate py311-new-env
```