Compartir a través de

访问工作区中的计算实例终端

  • Artículo

访问工作区中的计算实例的终端，以执行以下操作：

  • 使用 Git 中的文件以及对文件进行版本控制。 这些文件存储在你的工作区文件系统中，而非限定于单个计算实例。
  • 在计算实例上安装程序包。
  • 在计算实例上创建额外的内核。

先决条件

访问终端

访问终端的步骤：

  1. 在 Azure 机器学习工作室中打开工作区。

  2. 在左侧选择“笔记本”。

  3. 选择“打开终端”图像。

    打开终端窗口

  4. 如果有某个计算实例正在运行时，则将显示该计算实例的终端窗口。

  5. 如果没有任何计算实例正在运行，请使用“计算”部分启动或创建一个计算实例。 启动或创建计算实例

除了前面的步骤之外，还可以通过以下项来访问终端：

  • 在 VS Code 中：从菜单中选择“终端”>“新终端”。 该菜单项可能隐藏在菜单中的 ... 后面。 若要详细了解如何从 VS Code 连接到工作区，请参阅在远程连接到计算实例的 VS Code 中工作。
  • RStudio 或 Posit Workbench（以前称为 RStudio Workbench）（请参阅添加诸如 RStudio 或 Posit Workbench 的自定义应用程序）：选择左上角的“终端”选项卡。
  • Jupyter 实验室：在“启动程序”选项卡的“其他”标题下选择“终端”磁贴。
  • Jupyter：在“文件”选项卡的右上角选择“新建”>“终端”。
  • 如果在创建计算实例时启用了 SSH 访问，则使用 SSH 连接到计算机。 如果计算实例位于托管虚拟网络中，并且没有公共 IP 地址，请使用 az ml compute connect-ssh 命令连接到计算实例。

在终端中复制和粘贴

在“笔记本”部分中，你可以在终端与笔记本单元格之间复制和粘贴文本。

  • Windows：使用 Ctrl-c 进行复制，使用 Ctrl-v、Ctrl-Shift-v 或 Shift-Insert 进行粘贴。
  • Mac OS：使用 Cmd-c 复制，使用 Cmd-v 粘贴。
  • FireFox 和 Internet Explorer 可能不能正确支持剪贴板权限。

使用 Git 中的文件以及对文件进行版本控制

从终端访问所有 Git 操作。 所有 Git 文件和文件夹都存储在工作区文件系统中。 此存储允许你从工作区中的任何计算实例使用这些文件。

注意

将文件和文件夹添加到 ~/cloudfiles/code/Users 文件夹下的任意位置，使其在所有 Jupyter 环境中都可见。

若要将 Git 与 Azure 机器学习工作区集成，请参阅 Azure 机器学习的 Git 集成。

安装包

从终端窗口安装程序包。 将包安装到要用于运行笔记本的内核中。 默认内核为 python310-sdkv2。

另外，也可以直接在 Jupyter Notebook、RStudio 或 Posit Workbench（以前称为 RStudio Workbench）中安装包：

注意

对于 Python 笔记本中的包管理，请使用 %pip 或 %conda magic 函数将包自动安装到当前正在运行的内核，而不是安装到引用所有包（包括当前正在运行的内核之外的包）的 !pip 或 !conda

添加新内核

警告

自定义计算实例时，请确保不会删除未创建的 conda 环境或 jupyter 内核。 这样做可能会破坏 Jupyter/JupyterLab 功能。

若要向计算实例添加新 Jupyter 内核，请执行以下步骤：

  1. 使用终端窗口创建新环境。 例如，以下命令创建 newenv：

    conda create --name newenv

  2. 激活该环境。 例如，创建 newenv 的结果如下：

    conda activate newenv

  3. 在新环境中安装 pip 和 ipykernel 包，并为该 conda 环境创建内核

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

可以安装任何可用的 Jupyter 内核。

若要向计算实例添加新的 R 内核，请执行以下步骤：

  1. 使用终端窗口创建新环境。 例如，以下命令创建 r_env：

    conda create -n r_env r-essentials r-base

  2. 激活该环境。 例如，创建 r_env 的结果如下：

    conda activate r_env

  3. 在新环境中运行 R：

    R

  4. 在 R 提示符下，运行 IRkernel：

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

  5. 退出 R 会话。

    q()

需要过几分钟时间，新的 R 内核才可供使用。 如果收到错误，指出它无效，请等待然后重试。

有关 conda 的详细信息，请参阅将 R 语言与 Anaconda 配合使用。 有关 IRkernel 的详细信息，请参阅 Jupyter 的本机 R 内核。

移除添加的内核

警告

自定义计算实例时，请确保不会删除未创建的 conda 环境或 jupyter 内核。

若要从计算实例中移除添加的 Jupyter 内核，必须移除 kernelspec 和（可选）conda 环境。 还可以选择保留 conda 环境。 必须移除 kernelspec，否则仍可以选择内核并可能导致意外行为。

移除 kernelspec：

  1. 使用终端窗口列出并查找 kernelspec：

    jupyter kernelspec list

  2. 移除 kernelspec，将 UNWANTED_KERNEL 替换为要移除的内核：

    jupyter kernelspec uninstall UNWANTED_KERNEL

同时移除 conda 环境：

  1. 使用终端窗口列出并查找 conda 环境：

    conda env list

  2. 移除 conda 环境，将 ENV_NAME 替换为要移除的 conda 环境：

    conda env remove -n ENV_NAME

刷新后，笔记本视图中的内核列表应该会反映所做的更改。

管理终端会话

如果未正确关闭终端选项卡，终端会话可能会保持活动状态。 过多的活动终端会话可能会影响计算实例的性能。

选择终端工具栏中的“管理活动会话”，查看所有活动终端会话的列表，并关闭不再需要的会话。

若要详细了解如何管理计算上运行的会话，请参阅管理笔记本和终端会话。

警告

请确保关闭不再需要的任何会话，以保留计算实例的资源并优化性能。

相关内容