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更新时间：2024-10-28 GMT+08:00
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在Notebook中添加自定义IPython Kernel

使用场景

当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。

操作步骤

  1. 创建conda env。

    在Notebook的Terminal中执行如下命令。其中，my-env是虚拟环境名称，用户可自定义。conda详细参数可参考conda官网。

    conda create --quiet --yes -n my-env python=3.6.5

    创建完成后，执行conda info --envs命令查看现有的虚拟环境列表，可以看到my-env虚拟环境：

    sh-4.4$conda info --envs
# conda environments:
#
base                  *  /home/ma-user/anaconda3
TensorFlow-2.1           /home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1
my-env                   /home/ma-user/anaconda3/envs/my-env
python-3.7.10            /home/ma-user/anaconda3/envs/python-3.7.10                  /opt/conda/envs/my-env
  2. 执行如下命令进入conda env。 
    source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate /home/ma-user/anaconda3/envs/my-env
  3. 执行如下命令在my env里安装如下依赖包。 
    pip install jupyter
pip install jupyter_core==5.3.0 
pip install jupyter_client==8.2.0 
pip install ipython==8.10.0
pip install ipykernel==6.23.1
  4. 执行下述命令添加虚拟环境为IPython Kernel。

    其中--name的值可自定义。

    python3 -m ipykernel install --user --name "my-py3-tensorflow-env"

    执行完毕后，可以看到下述提示信息。

    (my-env) sh-4.4$python3 -m ipykernel install --user --name "my-py3-tensorflow-env"
Installed kernelspec my-py3-tensorflow-env in /home/ma-user/.local/share/jupyter/kernels/my-py3-tensorflow-env
  5. 自定义虚拟环境Kernel的环境变量。

    执行cat /home/ma-user/.local/share/jupyter/kernels/my-py3-tensorflow-env/kernel.json，可以看到默认配置如下：

    {
 "argv": [
  "/home/ma-user/anaconda3/envs/my-env/bin/python3",
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "display_name": "my-py3-tensorflow-env",
 "language": "python"
}

    按需添加env字段的值，可参考下述配置。其中，PATH中增加了该虚拟环境python包所在路径：

    {
 "argv": [
  "/home/ma-user/anaconda3/envs/my-env/bin/python3",
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "display_name": "my-py3-tensorflow-env",
 "language": "python",
 "env": {
      "PATH": "/home/ma-user/anaconda3/envs/my-env/bin:/opt/conda/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/home/ma-user/modelarts/ma-cli/bin",
      "http_proxy": "http://proxy-notebook.modelarts-dev-proxy.com:8083",
      "https_proxy": "http://proxy-notebook.modelarts-dev-proxy.com:8083",
      "ftp_proxy": "http://proxy-notebook.modelarts-dev-proxy.com:8083",
      "HTTP_PROXY": "http://proxy-notebook.modelarts-dev-proxy.com:8083",
      "HTTPS_PROXY": "http://proxy-notebook.modelarts-dev-proxy.com:8083",
      "FTP_PROXY": "http://proxy-notebook.modelarts-dev-proxy.com:8083"
 }
}
  6. 进入虚拟环境的IPython Kernel。

    刷新JupyterLab页面，可以看到自定义的虚拟环境Kernel。如下所示：

    单击my-py3-tensorflow-env图标，验证是否为当前环境，如下所示：

  7. 清理环境。

    删除虚拟环境的IPython Kernel。

    jupyter kernelspec uninstall my-py3-tensorflow-env

    删除虚拟环境。

    conda env remove -n my-env
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