ノートブックの依存関係をインストールする
Python環境 サイドパネルを使用して、 serverless デルの 依存関係をインストールできます。このパネルは、ノートブックのライブラリ要件を編集、表示、エクスポートするための単一の場所を提供します。 これらの依存関係は、基本環境を使用して追加することも、個別に追加することもできます。
![サーバレス環境パネル](../../_images/serverless-notebook-environment.png)
ノートブック以外のタスクについては、 「ノートブック以外のタスクの環境と依存関係を構成する」を参照してください。
重要
PySparkまたはPySparkをインストールするライブラリをサーバーレス ノートブックへの依存関係としてインストールしないでください。 これを行うと、セッションが停止し、エラーが発生します。 このような場合は、環境をリセットしてください。
基本環境を構成する
ベース環境は、ワークスペース ファイルとして、またはUnity Catalogボリューム上に保存される、追加の環境依存関係を指定する YAML ファイルです。 基本環境はノートブック間で共有できます。 基本環境を構成するには:
Python 仮想環境の設定を定義する YAML ファイルを作成します。 MLflow プロジェクト環境仕様に基づく次の YAML の例では、いくつかのライブラリ依存関係を持つ基本環境を定義しています。
client: "1" dependencies: - --index-url https://pypi.org/simple - -r "/Workspace/Shared/requirements.txt" - cowsay==6.1
YAML ファイルをワークスペース ファイルとして、または Unity Catalog ボリュームにアップロードします。 「ファイルのインポート」または「Unity Catalog ボリュームへのファイルのアップロード」を参照してください。
ノートブックの右側にある
ボタンをクリックして環境パネルを展開します。 このボタンは、コンピュータがサーバレス コンピュートに接続されている場合にのみ表示されます。
[Base Environment] フィールドに、アップロードした YAML ファイルのパスを入力するか、そのファイルに移動して選択します。
[適用] をクリックします。これにより、ノートブックの仮想環境に依存関係がインストールされ、Python プロセスが再起動されます。
ユーザーは、依存関係を個別にインストールすることで、基本環境で指定された依存関係をオーバーライドできます。
依存関係を個別に追加する
環境パネルの依存関係タブを使用して、サーバレス コンピュートに接続されたコンピュータに依存関係をインストールすることもできます。
ノートブックの右側にある
ボタンをクリックして環境パネルを展開します。 このボタンは、コンピュータがサーバレス コンピュートに接続されている場合にのみ表示されます。
「依存関係」セクションで、 「依存関係の追加」をクリックし、フィールドにライブラリ依存関係のパスを入力します。 依存関係は、 requirements.txt ファイルで有効な任意の形式で指定できます。
[適用] をクリックします。これにより、ノートブックの仮想環境に依存関係がインストールされ、Python プロセスが再起動されます。
注:
サーバレス コンピュートを使用するジョブは、ノートブックのコードを実行する前にノートブックの環境仕様をインストールします。 つまり、ノートブックをジョブとしてスケジュールするときに依存関係を追加する必要がありません。 「環境と依存関係の構成」を参照してください。
インストールされている依存関係と pip ログを表示する
インストールされている依存関係を表示するには、ノートブックの[環境]サイド パネルで[インストール済み] をクリックします。 パネルの下部にある「Pip ログ」をクリックすると、ノートブック環境の Pip インストール ログも表示されます。
環境をリセットする
ノートブックがサーバーレス コンピュート に接続されている場合、 Databricksノートブックの仮想環境のコンテンツを自動的にキャッシュします。 つまり、既存のノートブックを開いたときに、非アクティブのために切断されている場合でも、環境パネルで指定された Python 依存関係を再インストールする必要は通常ありません。
Python 仮想環境のキャッシュはジョブにも適用されます。 つまり、必要な依存関係がすでに利用可能であるため、後続のジョブの実行が高速になります。
注:
サーバレスのジョブで使用されるカスタムPythonパッケージの実装を変更する場合は、ジョブが最新の実装を取得できるように、そのバージョン番号も更新する必要があります。
環境キャッシュをクリアし、サーバレス コンピュートに接続されたコンピュータの環境パネルで指定された依存関係の新規インストールを実行するには、 [適用]の横にある矢印をクリックし、 [環境のリセット]をクリックします。
注:
コアノートブックまたは Apache Spark 環境を破壊または変更するパッケージをインストールする場合は、仮想環境をリセットします。 コンピュータをサーバレス コンピュートから切り離して再度接続しても、必ずしも環境キャッシュ全体がクリアされるわけではありません。
ノートブック以外のタスクの環境と依存関係を構成する
Pythonスクリプト、 Python wheel 、 dbtタスクなど、サポートされているその他のタスク タイプの場合、デフォルト 環境にインストールされたPythonライブラリが含まれます。 インストールされているライブラリの一覧を確認するには、サーバーレス ワークフロー デプロイメントのベースとなる バージョンのリリース ノートの Python「インストールされている ライブラリ」 セクションを参照してください。Databricks Runtimeワークフローで使用されている現在のDatabricks Runtimeバージョンを確認するには、サーバレス コンピュート リリースノートを参照してください。 タスクにインストールされていないPythonライブラリが必要な場合は、ワークスペースファイル、 Unity Catalogボリューム、またはパブリックパッケージリポジトリからライブラリをインストールできます。 タスクを作成または編集するときにライブラリを追加するには:
環境とライブラリのドロップダウンメニューで、
デフォルト環境の横にある をクリックするか、 + 新しい環境を追加 をクリックします。
環境の設定ダイアログで、 + ライブラリの追加をクリックします。
ライブラリの下のドロップダウン メニューから依存関係のタイプを選択します。
[ファイル パス]テキスト ボックスに、ライブラリへのパスを入力します。
ワークスペース ファイル内のPython wheelの場合、パスは絶対パスで、
/Workspace/
で始まる必要があります。Python wheelボリューム内のUnity Catalog の場合、パスは
/Volumes/<catalog>/<schema>/<volume>/<path>.whl
である必要があります。requirements.txt
ファイルの場合は、「 PyPi 」を選択し、「-r /path/to/requirements.txt
」と入力します。
別のライブラリを追加するには、 「確認」または「 + ライブラリの追加」をクリックします。
タスクを追加する場合は、 「タスクの作成」をクリックします。 タスクを編集している場合は、 「タスクを保存」をクリックします。