Conda aplinkos valdymas: vadovas moksliniams skaičiavimams

Mokslinių skaičiavimų ir duomenų mokslo srityje priklausomybių valdymas ir atkuriamumo užtikrinimas yra itin svarbūs. Conda – atvirojo kodo paketų, priklausomybių ir aplinkos valdymo sistema – tapo nepakeičiamu įrankiu kuriant izoliuotas, konkretiems projektams pritaikytas aplinkas. Šiame išsamiame vadove nagrinėsime Conda funkcijas, privalumus ir geriausias praktikas, kurios leis jums optimizuoti darbo eigą ir skatinti bendradarbiavimą vykdant mokslinius tyrimus. Aptarsime įvairius scenarijus, taikomus skirtingose geografinėse vietovėse ir mokslo srityse.

Kas yra Conda?

Conda yra daugiau nei tik paketų tvarkyklė, kaip pip; tai aplinkos tvarkyklė. Tai reiškia, kad ji leidžia jums sukurti izoliuotas erdves, kurių kiekviena turi savo Python versiją, įdiegtus paketus ir net operacinės sistemos lygio bibliotekas. Ši izoliacija apsaugo nuo konfliktų tarp projektų, kuriems reikalingos skirtingos to paties paketo versijos arba nesuderinamos priklausomybės. Įsivaizduokite, kad savo kompiuteryje turite kelias „smėlio dėžes“, kurių kiekvienoje yra unikalus įrankių rinkinys konkrečiai užduočiai atlikti.

Conda egzistuoja dviejose pagrindinėse distribucijose: Anaconda ir Miniconda. Anaconda apima didelę iš anksto įdiegtų paketų kolekciją, todėl ji tinka vartotojams, kuriems reikalinga visapusiška mokslinių skaičiavimų aplinka iš karto. Kita vertus, Miniconda suteikia minimalų Conda ir jos pagrindinių priklausomybių diegimą, leidžiantį jums susikurti aplinką nuo nulio. Miniconda paprastai rekomenduojama patyrusiems vartotojams arba tiems, kurie renkasi taupesnį požiūrį.

Kodėl naudoti Conda moksliniams skaičiavimams?

Conda siūlo keletą svarių privalumų moksliniams skaičiavimams:

• Priklausomybių valdymas: Conda efektyviai išsprendžia sudėtingas priklausomybių grandines, užtikrindama, kad visi reikalingi paketai ir jų priklausomybės būtų įdiegti teisingai. Tai pašalina baimę keliantį „priklausomybių pragarą“, kuris gali varginti mokslinius projektus, ypač tuos, kurie remiasi įvairiomis bibliotekomis, tokiomis kaip NumPy, SciPy, scikit-learn, TensorFlow ir PyTorch. Įsivaizduokite bioinformatikos projektą Vokietijoje, kuriam reikalinga konkreti Biopython versija genominiams duomenims analizuoti. Conda leidžia komandai sukurti aplinką, garantuojančią šią konkrečią versiją, nepriklausomai nuo pagrindinės operacinės sistemos ar kitų įdiegtų paketų.
• Aplinkos izoliacija: Conda sukuria izoliuotas aplinkas, užkertančias kelią konfliktams tarp projektų, kuriems reikalingos skirtingos to paties paketo versijos. Tai labai svarbu norint išlaikyti jūsų tyrimų vientisumą ir atkuriamumą. Pavyzdžiui, klimato modeliavimo projektui Australijoje gali prireikti senesnės netCDF bibliotekos versijos, kad būtų užtikrintas suderinamumas su senesniais duomenimis. Conda leidžia jiems sukurti specialią aplinką, nepaveikiant kitų projektų, kuriems gali prireikti naujesnės versijos.
• Suderinamumas tarp platformų: Conda palaiko Windows, macOS ir Linux, todėl galite dalintis savo aplinkomis ir projektais su bendradarbiais, nepriklausomai nuo jų operacinės sistemos. Tai ypač svarbu tarptautiniams moksliniams bendradarbiavimams, kai komandos nariai gali naudoti skirtingas platformas. Tyrimų komanda, išsiskirsčiusi po Jungtines Valstijas, Europą ir Aziją, gali lengvai pasidalinti savo Conda aplinkos specifikacija, užtikrindama, kad visi dirba su ta pačia programinės įrangos krūva.
• Atkuriamumas: Conda aplinkas galima lengvai atkartoti, užtikrinant, kad jūsų tyrimus galės atkurti ir kiti. Tai būtina moksliniam patvirtinimui ir bendradarbiavimui. Eksportuodami savo aplinką į YAML failą, galite pateikti išsamią visų įdiegtų paketų specifikaciją, leidžiančią kitiems atkurti lygiai tą pačią aplinką savo kompiuteriuose. Tai gyvybiškai svarbu publikuojant tyrimus ir užtikrinant, kad kiti galėtų atkartoti jūsų išvadas.
• Nepriklausoma nuo kalbos: Nors Conda daugiausia naudojama su Python, ji gali valdyti priklausomybes ir kitoms kalboms, tokioms kaip R, Java ir C/C++. Tai daro ją universaliu įrankiu įvairioms mokslinių skaičiavimų užduotims. Pavyzdžiui, medžiagų mokslo projektas gali naudoti Python duomenų analizei, tačiau reikalauti sukompiliuotų C++ bibliotekų simuliacijai. Conda gali valdyti tiek Python paketus, tiek reikiamą C++ kompiliatorių ir bibliotekas.

Darbo su Conda pradžia

Diegimas

Pirmas žingsnis – įdiegti Anaconda arba Miniconda. Mes rekomenduojame Miniconda dėl mažesnio dydžio ir didesnės aplinkos kontrolės. Atitinkamą diegimo programą savo operacinei sistemai galite atsisiųsti iš oficialios Conda svetainės (conda.io). Vykdykite savo platformai skirtas diegimo instrukcijas. Įsitikinkite, kad pridėjote Conda prie savo sistemos PATH aplinkos kintamojo, kad galėtumėte pasiekti `conda` komandą iš savo terminalo.

Pagrindinės komandos

Štai keletas esminių Conda komandų:

• Aplinkos kūrimas: `conda create --name myenv python=3.9` (Sukuria aplinką pavadinimu „myenv“ su Python 3.9.)
• Aplinkos aktyvavimas: `conda activate myenv` (Aktyvuoja aplinką „myenv“. Jūsų terminalo eilutė pasikeis, rodydama aktyvią aplinką.)
• Aplinkos deaktyvavimas: `conda deactivate` (Deaktyvuoja dabartinę aplinką.)
• Aplinkų sąrašas: `conda env list` (Pateikia visų Conda aplinkų jūsų sistemoje sąrašą.)
• Paketų diegimas: `conda install numpy pandas matplotlib` (Įdiegia NumPy, Pandas ir Matplotlib aktyvioje aplinkoje.)
• Įdiegtų paketų sąrašas: `conda list` (Pateikia visų aktyvioje aplinkoje įdiegtų paketų sąrašą.)
• Aplinkos eksportavimas: `conda env export > environment.yml` (Eksportuoja dabartinę aplinką į YAML failą, pavadintą „environment.yml“.)
• Aplinkos kūrimas iš YAML failo: `conda env create -f environment.yml` (Sukuria naują aplinką pagal specifikacijas, esančias „environment.yml“.)
• Aplinkos šalinimas: `conda env remove --name myenv` (Pašalina aplinką „myenv“.)

Aplinkų kūrimas ir valdymas

Naujos aplinkos kūrimas

Norėdami sukurti naują Conda aplinką, naudokite `conda create` komandą. Nurodykite savo aplinkos pavadinimą ir norimą naudoti Python versiją. Pavyzdžiui, norėdami sukurti aplinką pavadinimu „data_analysis“ su Python 3.8, paleistumėte:

            conda create --name data_analysis python=3.8
            

              
                Copy
              
            
          

Taip pat galite nurodyti, kuriuos paketus įdiegti kuriant aplinką. Pavyzdžiui, norėdami sukurti aplinką su NumPy, Pandas ir scikit-learn:

            conda create --name data_analysis python=3.8 numpy pandas scikit-learn
            

              
                Copy
              
            
          

Aplinkų aktyvavimas ir deaktyvavimas

Sukūrus aplinką, ją reikia aktyvuoti, kad galėtumėte pradėti naudoti. Naudokite `conda activate` komandą, po kurios nurodykite aplinkos pavadinimą:

            conda activate data_analysis
            

              
                Copy
              
            
          

Jūsų terminalo eilutė pasikeis, nurodydama, kad aplinka yra aktyvi. Norėdami deaktyvuoti aplinką, naudokite `conda deactivate` komandą:

            conda deactivate
            

              
                Copy
              
            
          

Paketų diegimas

Norėdami įdiegti paketus aktyvioje aplinkoje, naudokite `conda install` komandą. Galite nurodyti kelis paketus vienu metu:

            conda install numpy pandas matplotlib seaborn
            

              
                Copy
              
            
          

Conda išspręs priklausomybes ir įdiegs nurodytus paketus bei jų priklausomybes.

Taip pat galite diegti paketus iš konkrečių kanalų. Conda kanalai yra saugyklos, kuriose saugomi paketai. Numatytasis kanalas yra „defaults“, tačiau galite naudoti kitus kanalus, pvz., „conda-forge“, kuriame pateikiamas platesnis paketų asortimentas. Norėdami įdiegti paketą iš konkretaus kanalo, naudokite `-c` vėliavėlę:

            conda install -c conda-forge r-base r-essentials
            

              
                Copy
              
            
          

Ši komanda įdiegia R programavimo kalbą ir esminius R paketus iš conda-forge kanalo. Tai ypač naudinga, nes conda-forge dažnai turi naujesnių ar specializuotų paketų, kurių nėra numatytajame kanale.

Įdiegtų paketų sąrašas

Norėdami pamatyti visų aktyvioje aplinkoje įdiegtų paketų sąrašą, naudokite `conda list` komandą:

            conda list
            

              
                Copy
              
            
          

Tai parodys įdiegtų paketų, jų versijų ir kanalų, iš kurių jie buvo įdiegti, lentelę.

Paketų atnaujinimas

Norėdami atnaujinti konkretų paketą, naudokite `conda update` komandą:

            conda update numpy
            

              
                Copy
              
            
          

Norėdami atnaujinti visus paketus aplinkoje, naudokite `--all` vėliavėlę:

            conda update --all
            

              
                Copy
              
            
          

Paprastai rekomenduojama reguliariai atnaujinti paketus, kad pasinaudotumėte klaidų ištaisymais, našumo patobulinimais ir naujomis funkcijomis. Tačiau atminkite, kad paketų atnaujinimas kartais gali sukelti suderinamumo problemų, todėl po atnaujinimo visada gera praktika yra patikrinti savo kodą.

Dalijimasis aplinkomis ir jų atkūrimas

Aplinkos eksportavimas

Viena galingiausių Conda funkcijų yra galimybė eksportuoti aplinką į YAML failą. Šiame faile yra išsami visų įdiegtų paketų ir jų versijų specifikacija, leidžianti kitiems atkurti lygiai tą pačią aplinką savo kompiuteriuose. Norėdami eksportuoti aplinką, naudokite `conda env export` komandą:

            conda env export > environment.yml
            

              
                Copy
              
            
          

Ši komanda sukuria failą pavadinimu „environment.yml“ dabartiniame kataloge. Faile bus aplinkos pavadinimas, naudojami kanalai ir visų įdiegtų paketų bei jų versijų sąrašas.

Svarbu pažymėti, kad `conda env export` užfiksuoja tikslias paketų versijas, užtikrindama bitų tikslumo atkuriamumą. Tai labai svarbu moksliniam patvirtinimui, nes garantuoja, kad kiti galės atkartoti jūsų rezultatus, net jei yra prieinamos naujesnės paketų versijos.

Aplinkos kūrimas iš YAML failo

Norėdami sukurti naują aplinką iš YAML failo, naudokite `conda env create` komandą:

            conda env create -f environment.yml
            

              
                Copy
              
            
          

Ši komanda sukuria naują aplinką su YAML faile nurodytu pavadinimu ir įdiegia visus faile išvardytus paketus. Tai užtikrina, kad nauja aplinka yra identiška originaliai aplinkai, nepriklausomai nuo operacinės sistemos ar esamų paketų.

Tai neįtikėtinai naudinga dalijantis projektais su bendradarbiais ar diegiant kodą į skirtingas aplinkas. Galite tiesiog pateikti YAML failą, o kiti galės lengvai atkurti aplinką savo kompiuteriuose.

Aplinkos kintamųjų naudojimas

Aplinkos kintamieji gali būti naudojami Conda aplinkų elgsenai pritaikyti. Galite nustatyti aplinkos kintamuosius naudodami `conda env config vars set` komandą. Pavyzdžiui, norėdami nustatyti `MY_VARIABLE` aplinkos kintamąjį į „my_value“ aktyvioje aplinkoje, paleistumėte:

            conda env config vars set MY_VARIABLE=my_value
            

              
                Copy
              
            
          

Tada galite pasiekti šį aplinkos kintamąjį iš savo Python kodo naudodami `os.environ` žodyną:

            
import os

my_variable = os.environ.get("MY_VARIABLE")
print(my_variable)

            

              
                Copy
              
            
          

Aplinkos kintamieji ypač naudingi konfigūruojant kodą pagal aplinką, kurioje jis veikia. Pavyzdžiui, galite naudoti aplinkos kintamuosius, norėdami nurodyti duomenų bazės prisijungimo eilutes, API raktus ar kitus konfigūracijos parametrus, kurie skiriasi tarp kūrimo, testavimo ir produkcinės aplinkos. Apsvarstykite duomenų mokslo komandą Kanadoje, dirbančią su jautriu medicininių duomenų rinkiniu. Jie gali naudoti aplinkos kintamuosius API raktams ar duomenų bazės prisijungimo duomenims saugoti atskirai nuo kodo, užtikrindami atitiktį privatumo taisyklėms.

Pažangus Conda naudojimas

`conda-lock` naudojimas pagerintam atkuriamumui

Nors `conda env export` yra naudinga, ji negarantuoja tikrai atkuriamų versijų skirtingose platformose ir architektūrose. Taip yra todėl, kad Conda remiasi aplinkos sprendimu tikslinėje platformoje, o tai gali lemti šiek tiek skirtingus paketų pasirinkimus dėl subtilių skirtumų tarp prieinamų paketų ar sprendėjo elgsenos. `conda-lock` išsprendžia šią problemą sukurdama nuo platformos nepriklausomą „užrakto“ failą, kuriame nurodomi tikslūs paketai ir jų priklausomybės, užtikrinant nuoseklias versijas skirtingose aplinkose.

Norėdami naudoti `conda-lock`, pirmiausia turite jį įdiegti:

            conda install -c conda-forge conda-lock
            

              
                Copy
              
            
          

Tada galite sukurti „užrakto“ failą iš savo aplinkos naudodami `conda-lock` komandą:

            conda-lock
            

              
                Copy
              
            
          

Tai sukurs `conda-lock.yml` failą, kuriame bus tikslios jūsų aplinkos specifikacijos. Norėdami atkurti aplinką iš „užrakto“ failo, naudokite `conda create --file conda-lock.yml` komandą. Tai užtikrins, kad gausite lygiai tuos pačius paketus ir priklausomybes, nepriklausomai nuo jūsų platformos.

Conda ir Pip maišymas

Nors Conda yra galinga paketų tvarkyklė, kai kurie paketai gali būti prieinami tik per pip. Tokiais atvejais galite maišyti Conda ir pip toje pačioje aplinkoje. Tačiau paprastai rekomenduojama kuo daugiau paketų įdiegti naudojant Conda, nes ji užtikrina geresnį priklausomybių sprendimą ir konfliktų valdymą.

Norėdami įdiegti paketą su pip Conda aplinkoje, pirmiausia aktyvuokite aplinką, o tada naudokite `pip install` komandą:

            conda activate myenv
pip install mypackage
            

              
                Copy
              
            
          

Eksportuojant aplinką į YAML failą, Conda automatiškai įtrauks su pip įdiegtus paketus į atskirą skyrių. Tai leidžia kitiems atkurti aplinką, įskaitant su pip įdiegtus paketus.

Conda naudojimas nuolatinei integracijai / nuolatiniam diegimui (CI/CD)

Conda yra puikus pasirinkimas priklausomybėms valdyti CI/CD konvejeriuose. Galite naudoti Conda, kad sukurtumėte nuoseklias ir atkuriamas kūrimo aplinkas savo projektams. Savo CI/CD konfigūracijos faile galite sukurti Conda aplinką iš YAML failo, įdiegti visas reikalingas priklausomybes, o tada paleisti testus ar kurti savo programą. Tai užtikrina, kad jūsų kodas yra kuriamas ir testuojamas nuoseklioje aplinkoje, nepriklausomai nuo CI/CD platformos.

Conda-Forge kanalo panaudojimas

Conda-Forge yra bendruomenės valdoma Conda receptų kolekcija, teikianti platų paketų asortimentą, dažnai įskaitant naujausias versijas ir paketus, kurių nėra numatytajame Anaconda kanale. Labai rekomenduojama naudoti Conda-Forge kaip pagrindinį kanalą savo Conda aplinkoms. Norėdami pridėti Conda-Forge kaip numatytąjį kanalą, galite pakeisti savo Conda konfigūraciją:

            conda config --add channels conda-forge
conda config --set channel_priority strict
            

              
                Copy
              
            
          

`channel_priority: strict` nustatymas užtikrina, kad Conda teiks pirmenybę paketams iš Conda-Forge kanalo, o ne numatytiesiems kanalams, taip sumažinant priklausomybių konfliktų riziką. Tai labai svarbu norint pasiekti pažangiausias mokslines bibliotekas ir užtikrinti suderinamumą tarp skirtingų platformų. Pavyzdžiui, tyrimų komanda Japonijoje, dirbanti su natūralios kalbos apdorojimu, gali pasikliauti `spacy` biblioteka, kuri dažnai atnaujinama Conda-Forge kanale su naujausiais kalbos modeliais. Naudojant `channel_priority: strict` užtikrinama, kad jie visada gaus naujausią ir optimizuotą versiją.

Geriausios Conda aplinkos valdymo praktikos

• Naudokite aprašomuosius aplinkų pavadinimus: Rinkitės aplinkų pavadinimus, kurie aiškiai nurodo aplinkos paskirtį. Tai palengvina aplinkų valdymą ir priežiūrą laikui bėgant. Pavyzdžiui, vietoj „env1“ naudokite „machine_learning_project“ arba „bioinformatics_analysis“.
• Išlaikykite aplinkas mažas: Diekite tik tuos paketus, kurie yra griežtai reikalingi jūsų projektui. Tai sumažina priklausomybių konfliktų riziką ir palengvina aplinkų valdymą. Venkite diegti didelius meta-paketus, tokius kaip Anaconda, nebent jums reikia daugumos įtrauktų paketų.
• Naudokite YAML failus atkuriamumui: Visada eksportuokite savo aplinkas į YAML failus, kad užtikrintumėte, jog jūsų projektus galės lengvai atkurti kiti. Įtraukite YAML failą į savo projekto saugyklą.
• Reguliariai atnaujinkite paketus: Atnaujinkite savo paketus, kad pasinaudotumėte klaidų ištaisymais, našumo patobulinimais ir naujomis funkcijomis. Tačiau atminkite, kad paketų atnaujinimas kartais gali sukelti suderinamumo problemų, todėl po atnaujinimo visada patikrinkite savo kodą.
• Užfiksuokite paketų versijas: Svarbiems projektams apsvarstykite galimybę užfiksuoti savo paketų versijas, kad užtikrintumėte, jog jūsų aplinka išliks nuosekli laikui bėgant. Tai apsaugo nuo netikėto elgesio, kurį sukelia automatiniai atnaujinimai. Galite nurodyti tikslias versijas savo YAML faile (pvz., `numpy=1.23.0`).
• Naudokite atskiras aplinkas skirtingiems projektams: Venkite diegti visus savo paketus vienoje aplinkoje. Sukurkite atskiras aplinkas kiekvienam projektui, kad išvengtumėte priklausomybių konfliktų ir išlaikytumėte projektus izoliuotus.
• Dokumentuokite savo aplinkas: Į savo projekto saugyklą įtraukite README failą, kuriame aprašoma aplinkos paskirtis, įdiegti paketai ir bet kokie konkretūs reikalingi konfigūracijos žingsniai. Tai palengvina kitiems suprasti ir naudoti jūsų aplinką.
• Testuokite savo aplinkas: Sukūrę ar pakeitę aplinką, visada patikrinkite savo kodą, kad įsitikintumėte, jog jis veikia kaip tikėtasi. Tai padeda anksti nustatyti bet kokias suderinamumo problemas ar priklausomybių konfliktus.
• Automatizuokite aplinkos kūrimą: Apsvarstykite galimybę naudoti scenarijus ar automatizavimo įrankius savo aplinkoms kurti ir valdyti. Tai gali sutaupyti laiko ir sumažinti klaidų riziką. Įrankiai, tokie kaip `tox`, gali automatizuoti jūsų paketo testavimą keliose Conda aplinkose.

Dažniausios problemos ir jų sprendimas

• Priklausomybių konfliktai: Priklausomybių konfliktai gali kilti, kai du ar daugiau paketų reikalauja nesuderinamų to paties priklausomo paketo versijų. Conda bandys šiuos konfliktus išspręsti automatiškai, tačiau kartais tai gali nepavykti. Jei susiduriate su priklausomybių konfliktais, išbandykite šiuos veiksmus:
  • Atnaujinkite Conda: `conda update conda`
  • Naudokite `--no-deps` vėliavėlę, kad įdiegtumėte paketą be jo priklausomybių (naudokite atsargiai).
  • Nurodykite aiškias paketų versijas savo YAML faile.
  • Pabandykite naudoti `conda-forge` kanalą, nes jame dažnai yra naujesnių ir labiau suderinamų paketų.
  • Sukurkite naują aplinką nuo nulio ir diekite paketus po vieną, kad nustatytumėte konflikto šaltinį.
• Lėtas paketų diegimas: Paketų diegimas gali būti lėtas, jei Conda turi išspręsti sudėtingą priklausomybių grandinę arba jei paketas yra didelis. Išbandykite šiuos veiksmus:
  • Naudokite `--repodata-ttl` vėliavėlę, kad padidintumėte laiką, kurį Conda saugo paketų metaduomenis talpykloje.
  • Naudokite `mamba` paketų tvarkyklę, kuri yra greitesnė alternatyva Conda. Įdiekite ją su `conda install -c conda-forge mamba`.
  • Naudokite greitesnį interneto ryšį.
  • Jei įmanoma, diekite paketus iš vietinio failo.
• Aplinkos aktyvavimo problemos: Aplinkos aktyvavimas gali nepavykti, jei Conda nėra tinkamai sukonfigūruota arba jei yra problemų su jūsų apvalkalo (shell) konfigūracija. Išbandykite šiuos veiksmus:
  • Įsitikinkite, kad Conda yra pridėta prie jūsų sistemos PATH aplinkos kintamojo.
  • Iš naujo inicializuokite Conda su `conda init `.
  • Patikrinkite savo apvalkalo (shell) konfigūracijos failus, ar nėra prieštaringų nustatymų.

Conda palyginimas su kitais aplinkos valdymo įrankiais (venv, Docker)

Nors Conda yra galingas aplinkos valdymo įrankis, svarbu suprasti, kaip jis lyginasi su kitomis populiariomis galimybėmis, tokiomis kaip venv ir Docker.

• venv: venv yra lengvasvorė aplinkos tvarkyklė, kuri pateikiama kartu su Python. Ji daugiausia skirta Python paketų izoliavimui ir yra geras pasirinkimas paprastiems Python projektams. Tačiau venv nevaldo ne Python priklausomybių ar suderinamumo tarp platformų taip gerai, kaip Conda.
• Docker: Docker yra konfigūravimo technologija, leidžianti supakuoti jūsų programą ir jos priklausomybes į savarankišką vienetą. Tai suteikia aukštą izoliacijos ir atkuriamumo lygį, tačiau taip pat reikalauja daugiau resursų nei Conda ar venv. Docker yra geras pasirinkimas diegiant sudėtingas programas arba kuriant tikrai izoliuotas aplinkas, kurias galima lengvai dalintis ir diegti skirtingose platformose.

Conda siūlo gerą pusiausvyrą tarp paprastumo ir galios, todėl yra tinkamas pasirinkimas įvairioms mokslinių skaičiavimų užduotims. Ji užtikrina puikų priklausomybių valdymą, suderinamumą tarp platformų ir atkuriamumą, o kartu yra gana paprasta naudoti. Tačiau paprastiems Python projektams gali pakakti venv. O sudėtingiems diegimams Docker gali būti geresnis pasirinkimas.

Pavyzdžiai iš realaus pasaulio

Štai keletas realaus pasaulio pavyzdžių, kaip Conda naudojama moksliniuose skaičiavimuose:

• Genomikos tyrimai: Genomikos tyrimų laboratorija Jungtinėje Karalystėje naudoja Conda savo bioinformatikos konvejerių priklausomybėms valdyti. Jie sukuria atskiras aplinkas kiekvienam konvejeriui, kad užtikrintų, jog naudoja teisingas būtinų įrankių, tokių kaip samtools, bcftools ir bedtools, versijas.
• Klimato modeliavimas: Klimato modeliavimo grupė Jungtinėse Valstijose naudoja Conda, kad sukurtų atkuriamas aplinkas savo simuliacijoms. Jie eksportuoja savo aplinkas į YAML failus ir dalijasi jais su kitais tyrėjais, užtikrindami, kad visi naudoja tą pačią programinės įrangos krūvą.
• Mašininis mokymasis: Mašininio mokymosi komanda Indijoje naudoja Conda savo giluminio mokymosi modelių priklausomybėms valdyti. Jie sukuria atskiras aplinkas kiekvienam modeliui, kad išvengtų konfliktų tarp skirtingų TensorFlow, PyTorch ir kitų mašininio mokymosi bibliotekų versijų.
• Vaistų atradimas: Farmacijos įmonė Šveicarijoje naudoja Conda, kad sukurtų izoliuotas aplinkas savo vaistų atradimo projektams. Tai leidžia jiems išlaikyti savo tyrimų vientisumą ir atkuriamumą, kartu užtikrinant atitiktį reguliavimo reikalavimams.
• Astronomija: Tarptautinis astronomų bendradarbiavimas naudoja Conda programinės įrangos priklausomybėms, skirtoms analizuoti duomenis iš James Webb kosminio teleskopo, valdyti. Duomenų redukavimo konvejerių sudėtingumas reikalauja tikslios versijų kontrolės, kurią Conda efektyviai palengvina.

Išvada

Conda yra esminis įrankis bet kuriam mokslininkui, tyrėjui ar duomenų profesionalui, dirbančiam skaičiavimo aplinkoje. Ji supaprastina priklausomybių valdymą, skatina atkuriamumą ir puoselėja bendradarbiavimą. Įvaldę Conda, galite žymiai padidinti savo produktyvumą ir užtikrinti savo mokslinių pastangų patikimumą. Nepamirškite laikytis geros aplinkos higienos, išlaikyti aplinkas sutelktas ir pasinaudoti YAML failų galia dalijimuisi ir atkartojimui. Laikantis šių praktikų, Conda taps neįkainojamu turtu jūsų mokslinių skaičiavimų įrankių rinkinyje.