管理工作空間基礎環境

本頁說明如何在整個工作區建立和管理工作空間基底環境。 Workspace 基礎環境讓工作區管理員能為無伺服器筆記本建立並管理預先建置的快取環境。

這很重要

工作區基礎環境現在可與 使用環境管理相依性 搭配使用。

權限

  • 只有工作區管理員可以建立和管理工作區的基礎環境。
  • 所有工作區使用者都可以存取工作區的基本環境。
  • 所有工作區使用者都可以建立自訂無伺服器環境規格。

Azure Databricks 中工作區基座環境的運作方式

在 Azure Databricks 中，基礎環境是一個可共享的 YAML 規範，定義無伺服器環境版本及一組額外的 Python 相依。 工作區管理員建立和管理基本環境，以便使用者可以從一致的快取環境快速啟動，並選擇性地新增自己的程式庫。 使用者可從無伺服器筆記本及 管理環境相依的經典運算中選擇這些基礎環境。

Databricks 提供的基底環境

Databricks 提供預先建置的基礎環境，可設定為工作空間的預設：

  • 機器學習：一個基礎環境，預裝了 Databricks Runtime for 機器學習 的 Python 與系統套件。 利用此環境將經典的 Databricks 執行環境（用於 機器學習 工作負載）遷移到無伺服器運算。 請參見 機器學習基礎環境。
  • AI：一個由 AI 優化的基礎環境，內建機器學習（ML）函式庫。 此選項僅在選擇加速器（GPU）時出現。 參見 AI 環境。

使用工作區基礎環境

使用者可從環境側窗格的基礎環境下拉選單中選擇工作區的基礎環境。 Workspace 基礎環境會顯示在下拉選單中，與其他選項如 標準、 機器學習、 AI 和 自訂並列。

當選擇工作區基礎環境時，預先建置的快取環境會迅速載入，減少筆記本與工作的啟動時間。 對於工作來說，使用工作區的基準環境能提升效能，因為依賴關係已已經被快取。

關於如何在筆記本中設定基底環境的說明，請參見 「選擇基底環境」。 關於在工作中使用管理基底環境的說明，請參見 「工作任務配置環境」。 關於如何在經典運算中選擇管理與環境相依關係的基底環境的指引，請參見「 在筆記本中使用環境」。

建立和匯出環境規格

建立有效 YAML 規範最簡單的方法是先在 環境 側窗格建置環境，然後使用 匯出環境 按鈕下載該 YAML 檔案。

  1. 開啟筆記本並連線到無伺服器計算。
  2. 點擊筆記本側邊窗格中的 環境圖示。 按鈕。
  3. 在 基礎環境中，選擇 標準 或使用 更多 選擇特定環境版本。 Databricks 建議使用工作區支援的最新無伺服器環境版本。
  4. 在 [相依性 ] 欄位中，新增您想要基本環境的任何相依性。 輸入每個相依性後，按一下 新增相依性 。 如需新增相依性的更多指示，請參閱 將相依性新增至筆記本。
  5. 在環境面板底部點選 「套用 」以確保規範有效。
  6. 點選環境面板底部的烤肉選 單圖示 ，然後點 選「匯出環境」。
  7. 為 YAML 檔案命名，並新增至工作區資料夾或 Unity 目錄磁碟區。

範例環境規格

下列範例 YAML 是以 MLflow 專案環境規格為基礎。 它定義了一個具有一些庫依賴關係的基礎環境：

environment_version: '5'
dependencies:
  - --index-url https://pypi.org/simple
  - -r "/Workspace/Shared/requirements.txt"
  - my-library==6.1
  - /Workspace/Shared/Path/To/simplejson-3.19.3-py3-none-any.whl
  - git+https://github.com/databricks/databricks-cli

將基礎環境新增至您的工作區

若要將環境規格新增為基礎環境至工作區：

  1. 在工作區中，移至 [設定]。
  2. 在 [工作區管理員] 底下，選取 [計算]。
  3. 在 無伺服器運算的基底環境旁邊，按一下 管理。
  4. 點擊 建立。
  5. 為您的基礎環境命名。 這是使用者將在 「基礎環境 」下拉式功能表中看到的名稱。
  6. 使用檔案選擇器選取環境規格 YAML 檔案。 您可以瀏覽工作區檔案或 Unity 目錄磁碟區。
  7. 選擇是否將基礎環境設為所有新筆記本的預設。
  8. （可選）要設定自訂基地環境 ID，請展開 「進階 」並在 基礎環境 ID 中輸入一個值。 ID 必須只包含小寫字母、數字和連字號，且不得有前後連字號。 如果你沒有提供 ID，Azure Databricks 會自動產生一個。 建立基礎環境後，ID 無法再編輯。
  9. 點擊 建立。

基礎環境將開始建置。 檢查基礎環境清單中的 狀態 欄。 準備就緒後，它將變更為 「準備就緒 」。

為無伺服器 GPU 計算 (AI 執行環境) 構建

這很重要

這項功能目前處於 公開預覽版。

建立基礎環境時，你可以選擇啟用 「為無伺服器建置 GPU 運算」 勾選框，來建立 GPU 工作負載的環境。 這會建立一個與 GPU 相容的基礎環境版本，並會出現在 GPU 分頁中。

基地環境管理頁面有兩個分頁：

  • CPU：列出無伺服器運算（非 GPU 工作負載）的基礎環境。
  • GPU：列出 AI 執行環境的基礎環境。 這個分頁也會顯示對應於 AI 基礎環境的 AI 環境列。 欲了解更多資訊，請參閱 Databricks AI 環境。

Standard Latest 指的是 Databricks 提供的最新穩定標準基礎環境版本。

備註

與建置及重新整理基本環境相關聯的使用記錄，billing_origin_product欄位設為 BASE_ENVIRONMENTS。 此外，特定的基本環境識別碼會填入資料行 usage_metadata.base_environment_id 中。

設定工作區的預設基礎環境

根據預設，工作區中的無伺服器筆記本不會使用基底環境。 工作區管理員可以選取預設要套用至所有新筆記本的基本環境。

  1. 在工作區中，移至 [設定]。
  2. 在 [工作區管理員] 底下，選取 [計算]。
  3. 在 無伺服器運算的基底環境旁邊，按一下 管理。
  4. 按一下基礎環境旁邊的星形圖示，將其設定為預設值。

所有新的無伺服器筆記本現在都會預設為選取的基底環境。

更新基礎環境

您可能想要編輯基底環境檔案，以更新版本號碼，或新增或移除相依性。 若要更改環境版本或相依性，請直接編輯原始碼 YAML 檔案。

在基礎環境清單中，按一下您要更新之基礎環境的 YAML 檔案路徑。 這會在新分頁中開啟檔案。您可以在那裡檢閱或更新檔案內容。 變更會自動儲存。

更新 YAML 規格之後，您必須重新整理基本環境，以便 Jupyter 筆記本和工作載入最新的配置設定。

  1. 在您要重新整理的基本環境旁邊，按一下烤肉串功能表圖示 烤肉串功能表圖示。然後選取 重新整理。
  2. 按一下 [確認]。

新工作階段現在使用更新的基礎環境。 必須重新啟動現有的筆記本工作階段才能取得更新。

局限性

基地環境有以下限制：

  • 作業中的基礎環境僅支援筆記本、Python 腳本和 Python 輪式任務類型。 其他任務類型則不支援。 工作區基礎環境的支援目前仍處於 Beta 階段。
  • 湖流管線不支援基底環境。
  • 在程式執行時，只會安裝依賴清單中的 Python 相依項目。
  • 不支援無伺服器環境第 1 版。 使用版本 2 或更高版本。
  • 基本環境可供所有工作區使用者使用。
  • 工作區限制為 10 個基本環境。
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