如何在AWS SageMaker无服务器计算中保障软件包版本一致性及解决版本警告？

先直接给你答案：在SageMaker环境中，基础软件包的核心版本由AWS维护，但你作为用户，完全有权（也常常需要）根据自己的需求管理、更新或自定义依赖版本——这和它是“无服务器计算环境”并不冲突，因为SageMaker的无服务器更多是指你不用管底层机器的运维，而非完全剥夺你对运行环境的控制权。

下面针对你的两个具体问题展开：

一、conda更新警告：是否需要自行处理？ #

你看到的conda版本警告，是因为SageMaker Notebook实例默认搭载的conda版本可能不是最新的。这里要明确：

• SageMaker的Notebook实例本质是运行在EC2上的持久化环境，你对环境做的任何修改（比如更新conda、安装包）都会被保留，除非你删除并重新创建实例。
• 所以如果你需要使用新版conda的功能，完全可以运行提示的命令：

  conda update -n base conda
  

  这不会破坏你的环境，反而能获得更好的包管理体验。当然，如果你的工作不需要新版conda的特性，也可以忽略这个警告，不影响核心功能。

二、消除软件包版本不匹配的警告 #

你遇到的两个警告，本质都是依赖版本兼容性问题，解决方法如下：

1. TensorFlow与Python版本不匹配警告 #

你的环境是Python 3.6，但TensorFlow 1.4.0是基于Python 3.5编译的，所以出现版本不匹配的RuntimeWarning。解决办法：

• 升级TensorFlow到兼容Python 3.6的版本，比如选择1.x系列的稳定版：

  pip install --upgrade tensorflow==1.15.0
  

  或者如果你的代码兼容2.x，可以直接升级到最新稳定版：

  pip install --upgrade tensorflow
  

  注意：升级前可以先备份当前环境，或者创建一个新的conda环境来测试，避免影响现有代码。

2. h5py的FutureWarning #

这个警告是因为旧版本的h5py与numpy的新版本不兼容。只需要升级h5py即可：

pip install --upgrade h5py

三、确保软件包版本一致性的最佳实践 #

为了避免类似的版本问题，推荐这些做法：

• 使用自定义conda环境：不要直接修改默认环境，而是创建自己的conda环境，在里面安装指定版本的依赖，比如：

  conda create -n my_ml_env python=3.6 tensorflow=1.15 h5py=3.10
  

  这样可以完全隔离你的依赖，避免和默认环境冲突。
• 用requirements.txt管理依赖：把需要的包和版本写在requirements.txt里，然后运行pip install -r requirements.txt，确保每次安装的版本一致。
• 训练任务使用自定义镜像：如果你的代码要用于SageMaker训练，最好把所有依赖打包成Docker镜像，这样训练环境和Notebook环境完全一致，彻底解决版本一致性问题。
• 使用SageMaker最新内置容器：AWS会定期更新内置的Notebook和训练容器，里面的包版本都是经过兼容性测试的，如果你不需要特殊的旧版本，直接选择最新的环境（比如tensorflow_p38）就能减少很多版本问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者David293836