ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ. ವಿವಿಧ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಂಗಳಲ್ಲಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಕ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಲಿಯಿರಿ.
ಕೊಂಡಾ ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್: ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಒಂದು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು (dependencies) ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು (reproducibility) ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯ. ಕೊಂಡಾ, ಒಂದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್, ಅವಲಂಬನೆ, ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನಿವಾರ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಕೊಂಡಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಪ್ರಯೋಜನಗಳು, ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಬೆಳೆಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನಾವು ವಿವಿಧ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳಗಳು ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ವಿವಿಧ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಕೊಂಡಾ ಎಂದರೇನು?
ಕೊಂಡಾ ಕೇವಲ ಪಿಪ್‌ನಂತಹ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ; ಅದೊಂದು ಪರಿಸರ ನಿರ್ವಾಹಕ (environment manager) ಕೂಡ. ಇದರರ್ಥ, ಇದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿ, ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್-ಮಟ್ಟದ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನ ವಿಭಿನ್ನ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಅವಲಂಬನೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ಈ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಹು ಸ್ಯಾಂಡ್‌ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಪರಿಕರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ಕೊಂಡಾ ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ವಿತರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ: ಅನಕೊಂಡಾ ಮತ್ತು ಮಿನಿಕೊಂಡಾ. ಅನಕೊಂಡಾ ಪೂರ್ವ-ಸ್ಥಾಪಿತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ಬಾಕ್ಸ್‌ನಿಂದಲೇ ಸಮಗ್ರ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪರಿಸರದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಮಿನಿಕೊಂಡಾ, ಕೊಂಡಾ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರಮುಖ ಅವಲಂಬನೆಗಳ ಕನಿಷ್ಠ ಇನ್ಸ್ಟಾಲೇಷನ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರವನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಅನುಭವಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಥವಾ ಹಗುರವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವವರಿಗೆ ಮಿನಿಕೊಂಡಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು?
ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಕೊಂಡಾ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ಅವಲಂಬನೆ ನಿರ್ವಹಣೆ (Dependency Management): ಕೊಂಡಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅವಲಂಬನೆಗಳ ಸರಪಳಿಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅವಲಂಬನೆಗಳು ಸರಿಯಾಗಿ ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಆಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಾಡುವ "ಅವಲಂಬನೆಯ ನರಕ"ವನ್ನು (dependency hell) ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ NumPy, SciPy, scikit-learn, TensorFlow, ಮತ್ತು PyTorch ನಂತಹ ವಿವಿಧ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ. ಜರ್ಮನಿಯಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು Biopythonನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆವೃತ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಥವಾ ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಆಗಿರುವ ಇತರ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕೊಂಡಾ ತಂಡಕ್ಕೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪರಿಸರ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ (Environment Isolation): ಕೊಂಡಾ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಒಂದೇ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನ ವಿಭಿನ್ನ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಮಗ್ರತೆ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾದಲ್ಲಿನ ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಹಳೆಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ netCDF ಲೈಬ್ರರಿಯ ಹಳೆಯ ಆವೃತ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು. ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಇತರ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರದಂತೆ ಮೀಸಲಾದ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕೊಂಡಾ ಅವರಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
- ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ (Cross-Platform Compatibility): ಕೊಂಡಾ ವಿಂಡೋಸ್, ಮ್ಯಾಕ್ಓಎಸ್, ಮತ್ತು ಲಿನಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಸಹಯೋಗಿಗಳು ಯಾವುದೇ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೂ ಅವರೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಹಯೋಗಗಳಿಗೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರಬಹುದು. ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್, ಯುರೋಪ್, ಮತ್ತು ಏಷ್ಯಾದಾದ್ಯಂತ ಹರಡಿರುವ ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡವು ತಮ್ಮ ಕೊಂಡಾ ಪರಿಸರದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಎಲ್ಲರೂ ಒಂದೇ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸ್ಟಾಕ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ (Reproducibility): ಕೊಂಡಾ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದು, ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಇತರರು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗಕ್ಕಾಗಿ ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರವನ್ನು YAML ಫೈಲ್‌ಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಇತರರು ತಮ್ಮ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅದೇ ಪರಿಸರವನ್ನು ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಇತರರು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
- ಭಾಷಾ ಅಜ್ಞೇಯ (Language Agnostic): ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಪೈಥಾನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಕೊಂಡಾ R, ಜಾವಾ, ಮತ್ತು C/C++ ನಂತಹ ಇತರ ಭಾಷೆಗಳ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು. ಇದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಒಂದು ಬಹುಮುಖ ಸಾಧನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೆಟೀರಿಯಲ್ ಸೈನ್ಸ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಆದರೆ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಿದ C++ ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು. ಕೊಂಡಾ ಪೈಥಾನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ C++ ಕಂಪೈಲರ್ ಮತ್ತು ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲದು.
ಕೊಂಡಾದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು
ಇನ್ಸ್ಟಾಲೇಷನ್ (Installation)
ಮೊದಲ ಹಂತವೆಂದರೆ ಅನಕೊಂಡಾ ಅಥವಾ ಮಿನಿಕೊಂಡಾವನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುವುದು. ಅದರ ಸಣ್ಣ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ನಾವು ಮಿನಿಕೊಂಡಾವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಅಧಿಕೃತ ಕೊಂಡಾ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನಿಂದ (conda.io) ನಿಮ್ಮ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಇನ್ಸ್ಟಾಲರ್ ಅನ್ನು ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಇನ್ಸ್ಟಾಲೇಷನ್ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ PATH ಪರಿಸರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗೆ ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಇದರಿಂದ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಟರ್ಮಿನಲ್‌ನಿಂದ `conda` ಕಮಾಂಡ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಮೂಲಭೂತ ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳು
ಕೆಲವು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಕೊಂಡಾ ಕಮಾಂಡ್‌ಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು (Creating an Environment): `conda create --name myenv python=3.9` ("myenv" ಎಂಬ ಹೆಸರಿನ ಪರಿಸರವನ್ನು ಪೈಥಾನ್ 3.9 ನೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸುತ್ತದೆ.)
- ಪರಿಸರವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು (Activating an Environment): `conda activate myenv` ("myenv" ಪರಿಸರವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸಕ್ರಿಯ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಟರ್ಮಿನಲ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.)
- ಪರಿಸರವನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು (Deactivating an Environment): `conda deactivate` (ಪ್ರಸ್ತುತ ಪರಿಸರವನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.)
- ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವುದು (Listing Environments): `conda env list` (ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಕೊಂಡಾ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.)
- ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುವುದು (Installing Packages): `conda install numpy pandas matplotlib` (ಸಕ್ರಿಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ NumPy, Pandas, ಮತ್ತು Matplotlib ಅನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.)
- ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವುದು (Listing Installed Packages): `conda list` (ಸಕ್ರಿಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.)
- ಪರಿಸರವನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡುವುದು (Exporting an Environment): `conda env export > environment.yml` (ಪ್ರಸ್ತುತ ಪರಿಸರವನ್ನು "environment.yml" ಎಂಬ ಹೆಸರಿನ YAML ಫೈಲ್‌ಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡುತ್ತದೆ.)
- YAML ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು (Creating an Environment from a YAML File): `conda env create -f environment.yml` ("environment.yml" ನಲ್ಲಿನ ವಿವರಣೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.)
- ಪರಿಸರವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು (Removing an Environment): `conda env remove --name myenv` ("myenv" ಎಂಬ ಪರಿಸರವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.)
ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು
ಹೊಸ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
ಹೊಸ ಕೊಂಡಾ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಲು, `conda create` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಒಂದು ಹೆಸರನ್ನು ಮತ್ತು ನೀವು ಬಳಸಲು ಬಯಸುವ ಪೈಥಾನ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "data_analysis" ಎಂಬ ಪರಿಸರವನ್ನು ಪೈಥಾನ್ 3.8 ನೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಲು, ನೀವು ಹೀಗೆ ರನ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ:
conda create --name data_analysis python=3.8
ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಯಾವ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಸಹ ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, NumPy, Pandas, ಮತ್ತು scikit-learn ನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಲು:
conda create --name data_analysis python=3.8 numpy pandas scikit-learn
ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು
ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಿದ ನಂತರ, ಅದನ್ನು ಬಳಸಲು ನೀವು ಅದನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬೇಕು. `conda activate` ಕಮಾಂಡ್ ಮತ್ತು ನಂತರ ಪರಿಸರದ ಹೆಸರನ್ನು ಬಳಸಿ:
conda activate data_analysis
ಪರಿಸರ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಟರ್ಮಿನಲ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಸರವನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು, `conda deactivate` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ:
conda deactivate
ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುವುದು
ಸಕ್ರಿಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲು, `conda install` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ. ನೀವು ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ಅನೇಕ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬಹುದು:
conda install numpy pandas matplotlib seaborn
ಕೊಂಡಾ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನೀವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳಿಂದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಕೊಂಡಾ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳು ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳಾಗಿವೆ. ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಚಾನೆಲ್ "defaults" ಆಗಿದೆ, ಆದರೆ ನೀವು "conda-forge" ನಂತಹ ಇತರ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಾನೆಲ್‌ನಿಂದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲು, `-c` ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಬಳಸಿ:
conda install -c conda-forge r-base r-essentials
ಈ ಕಮಾಂಡ್ conda-forge ಚಾನೆಲ್‌ನಿಂದ R ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ R ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ conda-forge ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಚಾನೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರದ ಹೆಚ್ಚು ನವೀಕೃತ ಅಥವಾ ವಿಶೇಷ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವುದು
ಸಕ್ರಿಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೋಡಲು, `conda list` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ:
conda list
ಇದು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು, ಅವುಗಳ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿದ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುವುದು
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಲು, `conda update` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ:
conda update numpy
ಪರಿಸರದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಲು, `--all` ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಬಳಸಿ:
conda update --all
ದೋಷ ಪರಿಹಾರಗಳು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಲು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುವುದು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಒಳ್ಳೆಯದು.
ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುವುದು
ಪರಿಸರವನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡುವುದು (Exporting an Environment)
ಕೊಂಡಾದ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ ಪರಿಸರವನ್ನು YAML ಫೈಲ್‌ಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಈ ಫೈಲ್ ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಇತರರು ತಮ್ಮ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅದೇ ಪರಿಸರವನ್ನು ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಸರವನ್ನು ರಫ್ತು ಮಾಡಲು, `conda env export` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ:
conda env export > environment.yml
ಈ ಕಮಾಂಡ್ ಪ್ರಸ್ತುತ ಡೈರೆಕ್ಟರಿಯಲ್ಲಿ "environment.yml" ಎಂಬ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಫೈಲ್ ಪರಿಸರದ ಹೆಸರು, ಬಳಸಿದ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
`conda env export` ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳ ನಿಖರವಾದ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ, ಬಿಟ್-ಫಾರ್-ಬಿಟ್ ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಇದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳ ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೂ ಸಹ ಇತರರು ನಿಮ್ಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಇದು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
YAML ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
YAML ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಹೊಸ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಲು, `conda env create` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ:
conda env create -f environment.yml
ಈ ಕಮಾಂಡ್ YAML ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಹೆಸರಿನೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಹೊಸ ಪರಿಸರವು ಮೂಲ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹಯೋಗಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಇದು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಕೇವಲ YAML ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಇತರರು ತಮ್ಮ ಯಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು.
ಪರಿಸರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು (Environment Variables) ಬಳಸುವುದು
ನಿಮ್ಮ ಕೊಂಡಾ ಪರಿಸರಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಪರಿಸರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. `conda env config vars set` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ ನೀವು ಪರಿಸರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಕ್ರಿಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ `MY_VARIABLE` ಪರಿಸರ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು "my_value" ಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು, ನೀವು ಹೀಗೆ ರನ್ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ:
conda env config vars set MY_VARIABLE=my_value
ನಂತರ ನೀವು `os.environ` ಡಿಕ್ಷನರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ಈ ಪರಿಸರ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು:
import os
my_variable = os.environ.get("MY_VARIABLE")
print(my_variable)
ಪರಿಸರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಪರಿಸರವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂಪರ್ಕ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳು, API ಕೀಗಳು, ಅಥವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಪರೀಕ್ಷೆ, ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾಗುವ ಇತರ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ನೀವು ಪರಿಸರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಕೆನಡಾದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ತಂಡವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಅವರು API ಕೀಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಪರಿಸರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.
ಸುಧಾರಿತ ಕೊಂಡಾ ಬಳಕೆ
ಹೆಚ್ಚಿದ ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ `conda-lock` ಬಳಸುವುದು
`conda env export` ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ನಿರ್ಮಾಣಗಳನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಏಕೆಂದರೆ ಕೊಂಡಾ ಗುರಿ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ, ಇದು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಹಾರಕ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಂದಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆಯ್ಕೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. `conda-lock` ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್-ಅಜ್ಞೇಯ ಲಾಕ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿಖರವಾದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾದ ನಿರ್ಮಾಣಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
`conda-lock` ಅನ್ನು ಬಳಸಲು, ನೀವು ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ:
conda install -c conda-forge conda-lock
ನಂತರ, `conda-lock` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರದಿಂದ ಲಾಕ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು:
conda-lock
ಇದು `conda-lock.yml` ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರಕ್ಕಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ವಿಶೇಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಲಾಕ್ ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಪರಿಸರವನ್ನು ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಲು, `conda create --file conda-lock.yml` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ನೀವು ನಿಖರವಾಗಿ ಅದೇ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೊಂಡಾ ಮತ್ತು ಪಿಪ್ ಮಿಶ್ರಣ
ಕೊಂಡಾ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಆಗಿದ್ದರೂ, ಕೆಲವು ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಕೇವಲ ಪಿಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರಬಹುದು. ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನೀವು ಒಂದೇ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕೊಂಡಾ ಮತ್ತು ಪಿಪ್ ಅನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಕೊಂಡಾದೊಂದಿಗೆ ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಉತ್ತಮ ಅವಲಂಬನೆ ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಸಂಘರ್ಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೊಂಡಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪಿಪ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲು, ಮೊದಲು ಪರಿಸರವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ನಂತರ `pip install` ಕಮಾಂಡ್ ಬಳಸಿ:
conda activate myenv
pip install mypackage
ಪರಿಸರವನ್ನು YAML ಫೈಲ್‌ಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡುವಾಗ, ಕೊಂಡಾ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪಿಪ್-ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಇತರರಿಗೆ ಪರಿಸರವನ್ನು ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಪಿಪ್-ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ.
ನಿರಂತರ ಏಕೀಕರಣ/ನಿರಂತರ ನಿಯೋಜನೆ (CI/CD) ಗಾಗಿ ಕೊಂಡಾ ಬಳಸುವುದು
CI/CD ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕೊಂಡಾ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ನಿರ್ಮಾಣ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ CI/CD ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ, ನೀವು YAML ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಕೊಂಡಾ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಇದು CI/CD ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೊಂಡಾ-ಫೋರ್ಜ್ ಚಾನೆಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಕೊಂಡಾ-ಫೋರ್ಜ್ ಎನ್ನುವುದು ಕೊಂಡಾ ರೆಸಿಪಿಗಳ ಸಮುದಾಯ-ನೇತೃತ್ವದ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ, ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಅನಕೊಂಡಾ ಚಾನೆಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಸೇರಿವೆ. ನಿಮ್ಮ ಕೊಂಡಾ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಕೊಂಡಾ-ಫೋರ್ಜ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಚಾನೆಲ್ ಆಗಿ ಬಳಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಕೊಂಡಾ-ಫೋರ್ಜ್ ಅನ್ನು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಚಾನೆಲ್ ಆಗಿ ಸೇರಿಸಲು, ನಿಮ್ಮ ಕೊಂಡಾ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು:
conda config --add channels conda-forge
conda config --set channel_priority strict
`channel_priority: strict` ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಕೊಂಡಾವು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಕೊಂಡಾ-ಫೋರ್ಜ್ ಚಾನೆಲ್‌ನ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅವಲಂಬನೆ ಸಂಘರ್ಷಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜಪಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡವು `spacy` ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಕೊಂಡಾ-ಫೋರ್ಜ್‌ನಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. `channel_priority: strict` ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅವರು ಯಾವಾಗಲೂ ಅತ್ಯಂತ ಇತ್ತೀಚಿನ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೊಂಡಾ ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್‌ನ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು
- ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಸರದ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ: ಪರಿಸರದ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸೂಚಿಸುವ ಪರಿಸರದ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಇದು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "env1" ಬದಲು "machine_learning_project" ಅಥವಾ "bioinformatics_analysis" ಬಳಸಿ.
- ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿಡಿ: ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ. ಇದು ಅವಲಂಬನೆ ಸಂಘರ್ಷಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಬೇಕಾಗದಿದ್ದರೆ ಅನಕೊಂಡಾದಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಮೆಟಾ-ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
- ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ YAML ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇತರರು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು YAML ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡಿ. YAML ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ನ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಿ.
- ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಿ: ದೋಷ ಪರಿಹಾರಗಳು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಲು ನಿಮ್ಮ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ನವೀಕೃತವಾಗಿರಿಸಿ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುವುದು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
- ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪಿನ್ ಮಾಡಿ: ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮ್ಮ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪಿನ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನವೀಕರಣಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ YAML ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀವು ನಿಖರವಾದ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬಹುದು (ಉದಾ., `numpy=1.23.0`).
- ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ. ಅವಲಂಬನೆ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿಡಲು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಲ್ಲಿ README ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ, ಅದು ಪರಿಸರದ ಉದ್ದೇಶ, ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಇತರರಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಿದ ನಂತರ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ನಂತರ, ಅದು ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ. ಇದು ಯಾವುದೇ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಅವಲಂಬನೆ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಪರಿಸರ ರಚನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಆಟೊಮೇಷನ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಇದು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ದೋಷಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. `tox` ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಬಹು ಕೊಂಡಾ ಪರಿಸರಗಳ ವಿರುದ್ಧ ನಿಮ್ಮ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷನಿವಾರಣೆ
- ಅವಲಂಬನೆ ಸಂಘರ್ಷಗಳು (Dependency Conflicts): ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ಅವಲಂಬನೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಅವಲಂಬನೆ ಸಂಘರ್ಷಗಳು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಕೊಂಡಾ ಈ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ನೀವು ಅವಲಂಬನೆ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಿದರೆ, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ:
- ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಿ: `conda update conda`
- ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಅವಲಂಬನೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಲು `--no-deps` ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಬಳಸಿ (ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಸಿ).
- ನಿಮ್ಮ YAML ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ.
- `conda-forge` ಚಾನೆಲ್ ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ನವೀಕೃತ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
- ಮೊದಲಿನಿಂದ ಹೊಸ ಪರಿಸರವನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಂಘರ್ಷದ ಮೂಲವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ.
- ನಿಧಾನವಾದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಇನ್ಸ್ಟಾಲೇಷನ್: ಕೊಂಡಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅವಲಂಬನೆ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾದರೆ ಅಥವಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದ್ದರೆ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಇನ್ಸ್ಟಾಲೇಷನ್ ನಿಧಾನವಾಗಬಹುದು. ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ:
- ಕೊಂಡಾ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ಯಾಶ್ ಮಾಡುವ ಸಮಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು `--repodata-ttl` ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಬಳಸಿ.
- ಕೊಂಡಾಗೆ ವೇಗವಾದ ಪರ್ಯಾಯವಾದ `mamba` ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಇದನ್ನು `conda install -c conda-forge mamba` ನೊಂದಿಗೆ ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ.
- ವೇಗವಾದ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಿ.
- ಪರಿಸರ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು: ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಶೆಲ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿದ್ದರೆ ಪರಿಸರ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ:
- ಕೊಂಡಾವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ PATH ಪರಿಸರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- `conda init
` ನೊಂದಿಗೆ ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಮರು-ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. - ಯಾವುದೇ ಸಂಘರ್ಷದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಶೆಲ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
ಕೊಂಡಾ vs. ಇತರ ಪರಿಸರ ನಿರ್ವಹಣಾ ಪರಿಕರಗಳು (venv, ಡಾಕರ್)
ಕೊಂಡಾ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಪರಿಸರ ನಿರ್ವಹಣಾ ಸಾಧನವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದನ್ನು venv ಮತ್ತು ಡಾಕರ್‌ನಂತಹ ಇತರ ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯ.
- venv: venv ಪೈಥಾನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬರುವ ಒಂದು ಹಗುರವಾದ ಪರಿಸರ ನಿರ್ವಾಹಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಪೈಥಾನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸರಳ ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, venv ಪೈಥಾನ್-ಅಲ್ಲದ ಅವಲಂಬನೆಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಕೊಂಡಾದಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
- ಡಾಕರ್ (Docker): ಡಾಕರ್ ಒಂದು ಕಂಟೇನರೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದ್ದು, ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಘಟಕವಾಗಿ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಕೊಂಡಾ ಅಥವಾ venv ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಅಥವಾ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ ನಿಜವಾದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಡಾಕರ್ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
ಕೊಂಡಾ ಸರಳತೆ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯ ನಡುವೆ ಉತ್ತಮ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅವಲಂಬನೆ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಬಳಸಲು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸರಳ ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ, venv ಸಾಕಾಗಬಹುದು. ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗಾಗಿ, ಡಾಕರ್ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿರಬಹುದು.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಕೆಲವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್ ಸಂಶೋಧನೆ: ಯುನೈಟೆಡ್ ಕಿಂಗ್‌ಡಮ್‌ನಲ್ಲಿನ ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯವು ತಮ್ಮ ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. samtools, bcftools, ಮತ್ತು bedtools ನಂತಹ ಅಗತ್ಯ ಸಾಧನಗಳ ಸರಿಯಾದ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವರು ಪ್ರತಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿ: ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿ ಗುಂಪು ತಮ್ಮ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ತಮ್ಮ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು YAML ಫೈಲ್‌ಗಳಿಗೆ ರಫ್ತು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಇತರ ಸಂಶೋಧಕರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಎಲ್ಲರೂ ಒಂದೇ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
- ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್: ಭಾರತದಲ್ಲಿನ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ತಂಡವು ತಮ್ಮ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. TensorFlow, PyTorch, ಮತ್ತು ಇತರ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಅವರು ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನೆ: ಸ್ವಿಟ್ಜರ್ಲೆಂಡ್‌ನಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಫಾರ್ಮಾಸ್ಯುಟಿಕಲ್ ಕಂಪನಿಯು ತಮ್ಮ ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅವರ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಮಗ್ರತೆ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ನಿಯಂತ್ರಕ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
- ಖಗೋಳಶಾಸ್ತ್ರ: ಖಗೋಳಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಹಯೋಗವು ಜೇಮ್ಸ್ ವೆಬ್ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ದೂರದರ್ಶಕದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಕಡಿತ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗೆ ನಿಖರವಾದ ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ, ಇದನ್ನು ಕೊಂಡಾ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಯಾವುದೇ ವಿಜ್ಞಾನಿ, ಸಂಶೋಧಕ, ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಕೊಂಡಾ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಅವಲಂಬನೆ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗವನ್ನು ಬೆಳೆಸುತ್ತದೆ. ಕೊಂಡಾವನ್ನು ಕರಗತ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉತ್ತಮ ಪರಿಸರ ನೈರ್ಮಲ್ಯವನ್ನು ಅಭ್ಯಾಸ ಮಾಡಲು ಮರೆಯದಿರಿ, ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿಡಿ, ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಾಗಿ YAML ಫೈಲ್‌ಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಈ ಅಭ್ಯಾಸಗಳೊಂದಿಗೆ, ಕೊಂಡಾ ನಿಮ್ಮ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಟೂಲ್‌ಕಿಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಆಸ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ.