如何在AzureML Studio计算实例的JupyterLab中使用自定义环境运行笔记本？

我们已通过Azure ML Studio的「environments」标签页，使用GUI成功创建了名为「pangeo」的自定义conda环境：

由于计算实例创建GUI中的环境选择选项已消失，以下是两种直接让新启动的计算实例使用该自定义环境的方法：

方法1：通过Azure CLI创建绑定自定义环境的计算实例 #

• 确保已安装Azure CLI并完成登录，若未安装azure-cli-ml扩展，先执行：

  az extension add -n ml
  

• 运行以下命令创建计算实例，替换占位符为实际信息：

  az ml compute create --name <你的计算实例名称> --type ComputeInstance --size <虚拟机规格，如Standard_DS3_v2> --environment-name pangeo --environment-version <pangeo环境的版本号>
  

  环境版本号可在Azure ML Studio的「environments」标签页中，找到「pangeo」环境后查看对应版本。

方法2：使用ARM模板部署绑定自定义环境的计算实例 #

• 编写ARM模板时，在计算实例的配置中指定自定义环境的资源ID，示例模板如下：

  {
    "$schema": "https://schema.management.azure.com/schemas/2019-04-01/deploymentTemplate.json#",
    "contentVersion": "1.0.0.0",
    "resources": [
      {
        "type": "Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/computes",
        "apiVersion": "2023-04-01",
        "name": "<你的工作区名称>/<你的计算实例名称>",
        "location": "<你的区域，如eastus>",
        "properties": {
          "computeType": "ComputeInstance",
          "properties": {
            "vmSize": "<虚拟机规格>",
            "environment": {
              "environmentId": "/subscriptions/<你的订阅ID>/resourceGroups/<你的资源组名称>/providers/Microsoft.MachineLearningServices/workspaces/<你的工作区名称>/environments/pangeo/versions/<版本号>"
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
  

• 通过Azure CLI或Azure门户部署该模板，完成后创建的计算实例将自动加载「pangeo」环境。

验证方式 #

计算实例启动后，打开JupyterLab，新建笔记本时可直接选择「pangeo」对应的内核，无需手动创建自定义内核。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rich Signell