Reinstalar dependencias de cuaderno

Puede instalar dependencias de Python para cuadernos sin servidor utilizando el panel lateral Entorno. Este panel proporciona un único lugar para editar, ver y exportar los requisitos de biblioteca de un cuaderno. Estas dependencias se pueden agregar mediante un entorno base o individualmente.

Para las tareas que no son de cuaderno, consulte Configuración de entornos y dependencias para tareas que no son de cuaderno.

Importante

No instale PySpark ni ninguna biblioteca que instale PySpark como dependencia en los cuadernos sin servidor. Si lo hace, se detendrá la sesión y se producirá un error. Si esto ocurre, restablezca el entorno.

Configuración de un entorno base

Un entorno base es un archivo YAML almacenado como un archivo de área de trabajo o en un volumen de catálogo de Unity que especifica dependencias de entorno adicionales. Los entornos base se pueden compartir entre cuadernos. Para configurar un entorno base:

1. Cree un archivo YAML que defina la configuración de un entorno virtual de Python. En el ejemplo siguiente, YAML, que se basa en la especificación del entorno de proyectos de MLflow, se define un entorno base con algunas dependencias de biblioteca:

   client: "1"
   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
   

2. Cargue el archivo YAML como un archivo de área de trabajo o en un volumen de catálogo de Unity. Consulte Importación de un archivo o Carga de archivos en un volumen del Catálogo de Unity.

3. A la derecha del cuaderno, haga clic en el botón para expandir el panel Entorno. Este botón solo aparece cuando un cuaderno está conectado al proceso sin servidor.

4. En el campo Entorno base, escriba la ruta de acceso del archivo YAML cargado o navegue hasta él y selecciónelo.

5. Haga clic en Aplicar. Esto instala las dependencias en el entorno virtual del cuaderno y reinicia el proceso de Python.

Los usuarios pueden invalidar las dependencias especificadas en el entorno base instalando las dependencias individualmente.

Configuración del entorno del cuaderno

También puede instalar dependencias en un cuaderno conectado a proceso sin servidor mediante la pestaña Dependencias del panel Entorno:

1. A la derecha del cuaderno, haga clic en el botón para expandir el panel Entorno. Este botón solo aparece cuando un cuaderno está conectado al proceso sin servidor.
2. Seleccione la imagen de cliente en la lista desplegable Versión del cliente. Consulte Imágenes de cliente sin servidor. Databricks recomienda elegir la versión más reciente para obtener las características más actualizadas del cuaderno.
3. En la sección Dependencias, haga clic en Agregar dependencia y escriba la ruta de acceso de la dependencia de biblioteca en el campo. Puede especificar una dependencia en cualquier formato que sea válido en un archivo requirements.txt.
4. Haga clic en Aplicar. Esto instala las dependencias en el entorno virtual del cuaderno y reinicia el proceso de Python.

Nota:

Un trabajo con proceso sin servidor instalará la especificación del entorno del cuaderno antes de ejecutar el código del cuaderno. Esto significa que no es necesario agregar dependencias al programar cuadernos como trabajos. Consulte Configuración de entornos y dependencias.

Visualización de dependencias instaladas y registros de pip

Para ver las dependencias instaladas, haga clic en Instalado en el panel lateral Entornos de un cuaderno. Los registros de instalación de PIP para el entorno del cuaderno también están disponibles haciendo clic en Registros de Pip en la parte inferior del panel.

Restablecimiento del entorno

Si el cuaderno está conectado al proceso sin servidor, Databricks almacena automáticamente en caché el contenido del entorno virtual del cuaderno. Esto significa que, por lo general, no es necesario volver a instalar las dependencias de Python especificadas en el panel Entorno al abrir un cuaderno existente, incluso si se ha desconectado debido a la inactividad.

El almacenamiento en caché del entorno virtual de Python también se aplica a los trabajos. Esto significa que las ejecuciones posteriores de trabajos son más rápidas, ya que las dependencias necesarias ya están disponibles.

Nota:

Si cambia la implementación de un paquete de Python personalizado usado en un trabajo sin servidor, también debe actualizar su número de versión para que los trabajos puedan seleccionar la implementación más reciente.

Para borrar la memoria caché del entorno y realizar una instalación nueva de las dependencias especificadas en el panel Entorno de un cuaderno conectado al proceso sin servidor, haga clic en la flecha situada junto a Aplicar y, a continuación, haga clic en Restablecer entorno.

Nota:

Restablezca el entorno virtual si instala paquetes que interrumpen o cambian el cuaderno principal o el entorno de Apache Spark. Desasociar el cuaderno del proceso sin servidor y volver a asociarlo no necesariamente borra toda la memoria caché del entorno.

Configuración de entornos y dependencias para tareas que no son de cuaderno

Para otros tipos de tareas admitidos, como script de Python, rueda de Python o tareas dbt, un entorno predeterminado incluye bibliotecas de Python instaladas. Para ver la lista de bibliotecas instaladas, consulte la sección Bibliotecas de Python instaladas de la versión de cliente que usa. Consulte Imágenes de cliente sin servidor. Si una tarea requiere una biblioteca de Python que no está instalada, puede instalar la biblioteca desde archivos del área de trabajo, volúmenes de Unity Catalog o repositorios de paquetes públicos. Para agregar una biblioteca al crear o editar una tarea:

1. En el menú Desplegable entorno y bibliotecas, haga clic en junto al entorno Predeterminado o haga clic en + Agregar nuevo entorno.

   

2. Seleccione la imagen de cliente en la lista desplegable Versión del cliente. Consulte Imágenes de cliente sin servidor. Databricks recomienda seleccionar la versión más reciente para obtener las características más actualizadas.

3. En el cuadro de diálogo Configurar entorno, haga clic en + Agregar biblioteca.

4. Seleccione el tipo de dependencia en el menú desplegable en Bibliotecas.

5. En el cuadro de texto Ruta de acceso de archivo, escriba la ruta de acceso a la biblioteca.

• Para una rueda de Python en un archivo de área de trabajo, la ruta de acceso debe ser absoluta e iniciar con /Workspace/.

• Para un Python Wheel en un volumen Unity Catalog, la ruta debe ser /Volumes/<catalog>/<schema>/<volume>/<path>.whl.

• Para un archivo requirements.txt, seleccione PyPi y escriba -r /path/to/requirements.txt.

  

1. Haga clic en Confirmar o + Agregar biblioteca para agregar otra biblioteca.
2. Si va a agregar una tarea, haga clic en Crear tarea. Si va a editar una tarea, haga clic en Guardar tarea.