Conda Omgevingsbeheer: Een Gids voor Wetenschappelijke Berekeningen

In de wereld van wetenschappelijke berekeningen en data science zijn het beheren van afhankelijkheden en het waarborgen van reproduceerbaarheid van het grootste belang. Conda, een open-source systeem voor pakket-, afhankelijkheids- en omgevingsbeheer, is een onmisbaar hulpmiddel geworden voor het creëren van geïsoleerde omgevingen, toegespitst op specifieke projecten. Deze uitgebreide gids verkent de functies, voordelen en best practices van Conda, zodat u uw workflow kunt stroomlijnen en samenwerking binnen uw onderzoeksactiviteiten kunt bevorderen. We behandelen verschillende scenario's die van toepassing zijn in verschillende geografische locaties en wetenschappelijke disciplines.

Wat is Conda?

Conda is meer dan alleen een pakketbeheerder zoals pip; het is een omgevingsbeheerder. Dit betekent dat het u toestaat geïsoleerde ruimtes te creëren, elk met zijn eigen Python-versie, geïnstalleerde pakketten en zelfs bibliotheken op besturingssysteemniveau. Deze isolatie voorkomt conflicten tussen projecten die verschillende versies van hetzelfde pakket of incompatibele afhankelijkheden vereisen. Zie het als het hebben van meerdere zandbakken op uw computer, elk met een unieke set tools voor een specifieke taak.

Conda bestaat in twee hoofdverdelingen: Anaconda en Miniconda. Anaconda bevat een uitgebreide verzameling vooraf geïnstalleerde pakketten, waardoor het geschikt is voor gebruikers die direct een complete wetenschappelijke computeromgeving nodig hebben. Miniconda daarentegen biedt een minimale installatie van Conda en de kernafhankelijkheden, waardoor u uw omgeving vanaf nul kunt opbouwen. Miniconda wordt over het algemeen aanbevolen voor ervaren gebruikers of degenen die de voorkeur geven aan een slankere aanpak.

Waarom Conda gebruiken voor Wetenschappelijke Berekeningen?

Conda biedt verschillende dwingende voordelen voor wetenschappelijke berekeningen:

• Afhankelijkheidsbeheer: Conda lost effectief complexe afhankelijkheidsketens op, waardoor wordt gegarandeerd dat alle vereiste pakketten en hun afhankelijkheden correct worden geïnstalleerd. Dit elimineert de gevreesde "dependency hell" die wetenschappelijke projecten kan teisteren, met name die welke afhankelijk zijn van een divers scala aan bibliotheken zoals NumPy, SciPy, scikit-learn, TensorFlow en PyTorch. Stel je een bioinformatica-project in Duitsland voor dat een specifieke versie van Biopython nodig heeft om genomische gegevens te analyseren. Conda stelt het team in staat een omgeving te creëren die deze specifieke versie garandeert, ongeacht het onderliggende besturingssysteem of andere geïnstalleerde pakketten.
• Omgevingsisolatie: Conda creëert geïsoleerde omgevingen, waardoor conflicten worden voorkomen tussen projecten die verschillende versies van hetzelfde pakket vereisen. Dit is cruciaal voor het handhaven van de integriteit en reproduceerbaarheid van uw onderzoek. Een klimaatmodelleringproject in Australië kan bijvoorbeeld een oudere versie van een netCDF-bibliotheek vereisen voor compatibiliteit met legacy-gegevens. Conda staat hen toe een speciale omgeving te creëren zonder andere projecten te beïnvloeden die mogelijk een nieuwere versie nodig hebben.
• Cross-Platform Compatibiliteit: Conda ondersteunt Windows, macOS en Linux, waardoor u uw omgevingen en projecten kunt delen met samenwerkingspartners, ongeacht hun besturingssysteem. Dit is met name belangrijk voor internationale onderzoekssamenwerkingen, waarbij teamleden mogelijk verschillende platforms gebruiken. Een onderzoeksteam verspreid over de Verenigde Staten, Europa en Azië kan eenvoudig hun Conda-omgevingsspecificatie delen, zodat iedereen met dezelfde software-stack werkt.
• Reproduceerbaarheid: Conda-omgevingen kunnen eenvoudig worden gerepliceerd, zodat uw onderzoek door anderen kan worden gereproduceerd. Dit is essentieel voor wetenschappelijke validatie en samenwerking. Door uw omgeving naar een YAML-bestand te exporteren, kunt u een volledige specificatie van alle geïnstalleerde pakketten leveren, waardoor anderen de exacte omgeving op hun machines kunnen recreëren. Dit is van vitaal belang voor het publiceren van onderzoek en het waarborgen dat anderen uw bevindingen kunnen repliceren.
• Taal-Agnostisch: Hoewel voornamelijk gebruikt met Python, kan Conda afhankelijkheden voor andere talen zoals R, Java en C/C++ beheren. Dit maakt het een veelzijdig hulpmiddel voor een breed scala aan wetenschappelijke computeractiviteiten. Een materiaalkunde project bijvoorbeeld, kan Python gebruiken voor gegevensanalyse, maar gecompileerde C++ bibliotheken vereisen voor simulatie. Conda kan zowel de Python-pakketten als de benodigde C++ compiler en bibliotheken beheren.

Aan de slag met Conda

Installatie

De eerste stap is om ofwel Anaconda of Miniconda te installeren. We raden Miniconda aan vanwege de kleinere omvang en de grotere controle over uw omgeving. U kunt de juiste installer voor uw besturingssysteem downloaden van de officiële Conda-website (conda.io). Volg de installatie-instructies die specifiek zijn voor uw platform. Zorg ervoor dat u Conda toevoegt aan de PATH-omgevingsvariabele van uw systeem, zodat u het `conda`-commando vanuit uw terminal kunt benaderen.

Basiscommando's

Hier zijn enkele essentiële Conda-commando's:

• Omgeving Creëren: `conda create --name myenv python=3.9` (Creëert een omgeving met de naam "myenv" met Python 3.9.)
• Omgeving Activeren: `conda activate myenv` (Activeert de omgeving "myenv". Uw terminalprompt verandert om de actieve omgeving aan te geven.)
• Omgeving Deactiveren: `conda deactivate` (Deactiveert de huidige omgeving.)
• Omgevingen Lijsten: `conda env list` (Toont alle Conda-omgevingen op uw systeem.)
• Pakketten Installeren: `conda install numpy pandas matplotlib` (Installeert NumPy, Pandas en Matplotlib in de actieve omgeving.)
• Geïnstalleerde Pakketten Lijsten: `conda list` (Toont alle pakketten die in de actieve omgeving zijn geïnstalleerd.)
• Omgeving Exporteren: `conda env export > environment.yml` (Exporteert de huidige omgeving naar een YAML-bestand genaamd "environment.yml".)
• Omgeving Creëren uit YAML-bestand: `conda env create -f environment.yml` (Creëert een nieuwe omgeving op basis van de specificaties in "environment.yml".)
• Omgeving Verwijderen: `conda env remove --name myenv` (Verwijdert de omgeving "myenv".)

Omgevingen Creëren en Beheren

Een Nieuwe Omgeving Creëren

Om een nieuwe Conda-omgeving te creëren, gebruikt u het `conda create`-commando. Specificeer een naam voor uw omgeving en de Python-versie die u wilt gebruiken. Om bijvoorbeeld een omgeving genaamd "data_analysis" met Python 3.8 te creëren, voert u het volgende uit:

            conda create --name data_analysis python=3.8
            

              
                Copy
              
            
          

U kunt ook specificeren welke pakketten u tijdens het creëren van de omgeving wilt installeren. Om bijvoorbeeld een omgeving met NumPy, Pandas en scikit-learn te creëren:

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

              
                Copy
              
            
          

Omgevingen Activeren en Deactiveren

Nadat een omgeving is gecreëerd, moet u deze activeren om deze te gaan gebruiken. Gebruik het `conda activate`-commando gevolgd door de naam van de omgeving:

            conda activate data_analysis
            

              
                Copy
              
            
          

Uw terminalprompt verandert om aan te geven dat de omgeving actief is. Om de omgeving te deactiveren, gebruikt u het `conda deactivate`-commando:

            conda deactivate
            

              
                Copy
              
            
          

Pakketten Installeren

Om pakketten in een actieve omgeving te installeren, gebruikt u het `conda install`-commando. U kunt meerdere pakketten tegelijk specificeren:

            conda install numpy pandas matplotlib seaborn
            

              
                Copy
              
            
          

Conda lost de afhankelijkheden op en installeert de gespecificeerde pakketten en hun afhankelijkheden.

U kunt ook pakketten installeren vanuit specifieke kanalen. Conda-kanalen zijn repositories waar pakketten worden opgeslagen. Het standaardkanaal is "defaults", maar u kunt andere kanalen gebruiken, zoals "conda-forge", dat een breder scala aan pakketten biedt. Om een pakket uit een specifiek kanaal te installeren, gebruikt u de `-c` vlag:

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

              
                Copy
              
            
          

Dit commando installeert de R programmeertaal en essentiële R-pakketten uit het conda-forge-kanaal. Dit is met name nuttig omdat conda-forge vaak actuelere of gespecialiseerde pakketten bevat die niet in het standaardkanaal te vinden zijn.

Geïnstalleerde Pakketten Lijsten

Om een lijst te zien van alle pakketten die in de actieve omgeving zijn geïnstalleerd, gebruikt u het `conda list`-commando:

            conda list
            

              
                Copy
              
            
          

Dit toont een tabel met geïnstalleerde pakketten, hun versies en de kanalen waaruit ze zijn geïnstalleerd.

Pakketten Updaten

Om een specifiek pakket te updaten, gebruikt u het `conda update`-commando:

            conda update numpy
            

              
                Copy
              
            
          

Om alle pakketten in de omgeving te updaten, gebruikt u de `--all` vlag:

            conda update --all
            

              
                Copy
              
            
          

Het is over het algemeen aanbevolen om pakketten regelmatig te updaten om te profiteren van bugfixes, prestatieverbeteringen en nieuwe functies. Houd er echter rekening mee dat het updaten van pakketten soms compatibiliteitsproblemen kan introduceren, dus het is altijd een goed idee om uw code te testen na het updaten.

Omgevingen Delen en Reproduceren

Omgeving Exporteren

Een van de krachtigste functies van Conda is de mogelijkheid om een omgeving naar een YAML-bestand te exporteren. Dit bestand bevat een volledige specificatie van alle geïnstalleerde pakketten en hun versies, waardoor anderen de exacte omgeving op hun machines kunnen recreëren. Om een omgeving te exporteren, gebruikt u het `conda env export`-commando:

            conda env export > environment.yml
            

              
                Copy
              
            
          

Dit commando creëert een bestand genaamd "environment.yml" in de huidige map. Het bestand bevat de naam van de omgeving, de gebruikte kanalen en een lijst van alle geïnstalleerde pakketten en hun versies.

Het is belangrijk op te merken dat `conda env export` de exacte versies van de pakketten vastlegt, wat bit-voor-bit reproduceerbaarheid garandeert. Dit is cruciaal voor wetenschappelijke validatie, omdat het garandeert dat anderen uw resultaten kunnen repliceren, zelfs als nieuwere versies van de pakketten beschikbaar zijn.

Omgeving Creëren uit een YAML-bestand

Om een nieuwe omgeving te creëren uit een YAML-bestand, gebruikt u het `conda env create`-commando:

            conda env create -f environment.yml
            

              
                Copy
              
            
          

Dit commando creëert een nieuwe omgeving met de naam die in het YAML-bestand is gespecificeerd en installeert alle pakketten die in het bestand worden vermeld. Dit zorgt ervoor dat de nieuwe omgeving identiek is aan de oorspronkelijke omgeving, ongeacht het besturingssysteem of de bestaande pakketten.

Dit is ongelooflijk nuttig voor het delen van uw projecten met samenwerkingspartners of het implementeren van uw code in verschillende omgevingen. U kunt eenvoudigweg het YAML-bestand verstrekken, en anderen kunnen de omgeving gemakkelijk op hun machines recreëren.

Omgevingsvariabelen Gebruiken

Omgevingsvariabelen kunnen worden gebruikt om het gedrag van uw Conda-omgevingen aan te passen. U kunt omgevingsvariabelen instellen met het `conda env config vars set`-commando. Om bijvoorbeeld de omgevingsvariabele `MY_VARIABLE` in de actieve omgeving in te stellen op "my_value", voert u het volgende uit:

            conda env config vars set MY_VARIABLE=my_value
            

              
                Copy
              
            
          

U kunt deze omgevingsvariabele vervolgens benaderen vanuit uw Python-code met behulp van het `os.environ`-dictionary:

            
import os

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

            

              
                Copy
              
            
          

Omgevingsvariabelen zijn bijzonder nuttig voor het configureren van uw code op basis van de omgeving waarin deze wordt uitgevoerd. U kunt bijvoorbeeld omgevingsvariabelen gebruiken om databaseverbindingstekenreeksen, API-sleutels of andere configuratieparameters op te geven die verschillen tussen ontwikkel-, test- en productieomgevingen. Overweeg een data science-team dat werkt aan een gevoelige medische dataset in Canada. Ze kunnen omgevingsvariabelen gebruiken om API-sleutels of databasegegevens te bewaren, gescheiden van hun code, en zo naleving van privacyregels garanderen.

Geavanceerd Conda Gebruik

`conda-lock` Gebruiken voor Verbeterde Reproduceerbaarheid

Hoewel `conda env export` nuttig is, garandeert het geen echt reproduceerbare builds op verschillende platforms en architecturen. Dit komt omdat Conda afhankelijk is van het oplossen van de omgeving op het doelplatform, wat kan leiden tot enigszins verschillende pakketselecties vanwege subtiele verschillen in beschikbare pakketten of solvergedrag. `conda-lock` lost dit probleem op door een platform-agnostisch lock-bestand te creëren dat de exacte pakketten en hun afhankelijkheden specificeert, wat consistente builds garandeert in verschillende omgevingen.

Om `conda-lock` te gebruiken, moet u het eerst installeren:

            conda install -c conda-forge conda-lock
            

              
                Copy
              
            
          

Vervolgens kunt u een lock-bestand maken uit uw omgeving met het `conda-lock`-commando:

            conda-lock
            

              
                Copy
              
            
          

Dit maakt een `conda-lock.yml`-bestand aan dat de exacte specificaties voor uw omgeving bevat. Om de omgeving vanuit het lock-bestand te recreëren, gebruikt u het `conda create --file conda-lock.yml`-commando. Dit zorgt ervoor dat u exact dezelfde pakketten en afhankelijkheden krijgt, ongeacht uw platform.

Conda en Pip Mengen

Hoewel Conda een krachtige pakketbeheerder is, zijn sommige pakketten mogelijk alleen beschikbaar via pip. In die gevallen kunt u Conda en pip binnen dezelfde omgeving mengen. Het wordt echter over het algemeen aanbevolen om zoveel mogelijk pakketten met Conda te installeren, omdat dit een betere afhankelijkheidsresolutie en conflictbeheer biedt.

Om een pakket met pip in een Conda-omgeving te installeren, activeert u eerst de omgeving en gebruikt u vervolgens het `pip install`-commando:

            conda activate myenv
pip install mypackage
            

              
                Copy
              
            
          

Bij het exporteren van de omgeving naar een YAML-bestand, zal Conda de via pip geïnstalleerde pakketten automatisch in een aparte sectie opnemen. Hierdoor kunnen anderen de omgeving recreëren, inclusief de via pip geïnstalleerde pakketten.

Conda Gebruiken voor Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)

Conda is een uitstekende keuze voor het beheren van afhankelijkheden in CI/CD-pipelines. U kunt Conda gebruiken om consistente en reproduceerbare build-omgevingen voor uw projecten te creëren. In uw CI/CD-configuratiebestand kunt u een Conda-omgeving creëren uit een YAML-bestand, eventuele benodigde afhankelijkheden installeren en vervolgens uw tests uitvoeren of uw applicatie bouwen. Dit zorgt ervoor dat uw code wordt gebouwd en getest in een consistente omgeving, ongeacht het CI/CD-platform.

Gebruik Maken van het Conda-Forge Kanaal

Conda-Forge is een community-gestuurde verzameling Conda-recepten die een breed scala aan pakketten biedt, vaak inclusief de nieuwste versies en pakketten die niet beschikbaar zijn in het standaard Anaconda-kanaal. Het wordt sterk aanbevolen om Conda-Forge te gebruiken als een primair kanaal voor uw Conda-omgevingen. Om Conda-Forge als standaardkanaal toe te voegen, kunt u uw Conda-configuratie wijzigen:

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

              
                Copy
              
            
          

De instelling `channel_priority: strict` zorgt ervoor dat Conda prioriteit geeft aan pakketten uit het Conda-Forge-kanaal boven de standaardkanalen, waardoor het risico op afhankelijkheidsconflicten wordt geminimaliseerd. Dit is cruciaal voor toegang tot wetenschappelijke bibliotheken van de nieuwste generatie en voor het waarborgen van compatibiliteit tussen verschillende platforms. Een onderzoeksteam in Japan dat werkt aan natuurlijke taalverwerking kan bijvoorbeeld afhankelijk zijn van de `spacy`-bibliotheek, die vaak wordt bijgewerkt op Conda-Forge met de nieuwste taalmodellen. Het gebruik van `channel_priority: strict` zorgt ervoor dat ze altijd de meest recente en geoptimaliseerde versie krijgen.

Best Practices voor Conda Omgevingsbeheer

• Gebruik Beschrijvende Omgevingsnamen: Kies omgevingsnamen die duidelijk het doel van de omgeving aangeven. Dit maakt het eenvoudiger om uw omgevingen in de loop van de tijd te beheren en te onderhouden. Gebruik bijvoorbeeld in plaats van "env1", "machine_learning_project" of "bioinformatics_analysis".
• Houd Omgevingen Klein: Installeer alleen de pakketten die strikt noodzakelijk zijn voor uw project. Dit vermindert het risico op afhankelijkheidsconflicten en maakt uw omgevingen eenvoudiger te beheren. Vermijd het installeren van grote metapakketten zoals Anaconda, tenzij u de meeste van de opgenomen pakketten nodig heeft.
• Gebruik YAML-bestanden voor Reproduceerbaarheid: Exporteer uw omgevingen altijd naar YAML-bestanden om ervoor te zorgen dat uw projecten gemakkelijk door anderen kunnen worden gereproduceerd. Neem het YAML-bestand op in de repository van uw project.
• Update Pakketten Regelmatig: Houd uw pakketten up-to-date om te profiteren van bugfixes, prestatieverbeteringen en nieuwe functies. Houd er echter rekening mee dat het updaten van pakketten soms compatibiliteitsproblemen kan introduceren, dus test uw code altijd na het updaten.
• Pin Pakketversies: Overweeg voor kritieke projecten het vastzetten van de versies van uw pakketten om ervoor te zorgen dat uw omgeving consistent blijft over tijd. Dit voorkomt onverwacht gedrag als gevolg van automatische updates. U kunt exacte versies specificeren in uw YAML-bestand (bijv. `numpy=1.23.0`).
• Gebruik Aparte Omgevingen voor Verschillende Projecten: Vermijd het installeren van al uw pakketten in één enkele omgeving. Creëer aparte omgevingen voor elk project om afhankelijkheidsconflicten te voorkomen en uw projecten geïsoleerd te houden.
• Documenteer Uw Omgevingen: Neem een README-bestand op in de repository van uw project dat het doel van de omgeving, de geïnstalleerde pakketten en eventuele specifieke configuratiestappen beschrijft. Dit maakt het gemakkelijker voor anderen om uw omgeving te begrijpen en te gebruiken.
• Test Uw Omgevingen: Nadat u een omgeving hebt gecreëerd of gewijzigd, test u altijd uw code om ervoor te zorgen dat deze werkt zoals verwacht. Dit helpt om eventuele compatibiliteitsproblemen of afhankelijkheidsconflicten vroegtijdig te identificeren.
• Automatiseer Omgevingscreatie: Overweeg het gebruik van scripts of automatiseringshulpmiddelen om uw omgevingen te creëren en te beheren. Dit kan tijd besparen en het risico op fouten verminderen. Hulpmiddelen zoals `tox` kunnen het testen van uw pakket tegen meerdere Conda-omgevingen automatiseren.

Veelvoorkomende Problemen en Oplossingen

• Afhankelijkheidsconflicten: Afhankelijkheidsconflicten kunnen optreden wanneer twee of meer pakketten incompatibele versies van dezelfde afhankelijkheid vereisen. Conda probeert deze conflicten automatisch op te lossen, maar faalt soms. Als u afhankelijkheidsconflicten tegenkomt, probeer dan het volgende:
  • Update Conda: `conda update conda`
  • Gebruik de `--no-deps` vlag om een pakket te installeren zonder zijn afhankelijkheden (gebruik met voorzichtigheid).
  • Specificeer expliciete versies voor pakketten in uw YAML-bestand.
  • Probeer het `conda-forge`-kanaal te gebruiken, aangezien dit vaak actuelere en compatibelere pakketten heeft.
  • Creëer een nieuwe omgeving vanaf nul en installeer de pakketten één voor één om de bron van het conflict te identificeren.
• Langzame Pakketinstallatie: Pakketinstallatie kan traag zijn als Conda een complexe afhankelijkheidsketen moet oplossen of als het pakket groot is. Probeer het volgende:
  • Gebruik de `--repodata-ttl` vlag om de tijd te verhogen die Conda pakketmetadata cachet.
  • Gebruik de `mamba` pakketbeheerder, die een sneller alternatief is voor Conda. Installeer het met `conda install -c conda-forge mamba`.
  • Gebruik een snellere internetverbinding.
  • Installeer pakketten indien mogelijk vanuit een lokaal bestand.
• Problemen met Omgevingsactivering: Omgevingsactivering kan mislukken als Conda niet correct is geconfigureerd of als er problemen zijn met uw shell-configuratie. Probeer het volgende:
  • Zorg ervoor dat Conda is toegevoegd aan de PATH-omgevingsvariabele van uw systeem.
  • Initialiseer Conda opnieuw met `conda init `.
  • Controleer uw shell-configuratiebestanden op conflicterende instellingen.

Conda vs. Andere Omgevingsbeheertools (venv, Docker)

Hoewel Conda een krachtig omgevingsbeheertool is, is het belangrijk om te begrijpen hoe het zich verhoudt tot andere populaire opties zoals venv en Docker.

• venv: venv is een lichtgewicht omgevingsbeheerder die bij Python wordt geleverd. Het is voornamelijk gericht op het isoleren van Python-pakketten en is een goede keuze voor eenvoudige Python-projecten. venv beheert echter niet-Python-afhankelijkheden of cross-platform compatibiliteit zo goed als Conda.
• Docker: Docker is een containerization-technologie waarmee u uw applicatie en zijn afhankelijkheden kunt verpakken in een zelfstandige eenheid. Dit biedt een hoge mate van isolatie en reproduceerbaarheid, maar het vereist ook meer overhead dan Conda of venv. Docker is een goede keuze voor het implementeren van complexe applicaties of voor het creëren van echt geïsoleerde omgevingen die gemakkelijk kunnen worden gedeeld en geïmplementeerd op verschillende platforms.

Conda biedt een goede balans tussen eenvoud en kracht, waardoor het een geschikte keuze is voor een breed scala aan wetenschappelijke computeractiviteiten. Het biedt uitstekend afhankelijkheidsbeheer, cross-platform compatibiliteit en reproduceerbaarheid, terwijl het ook relatief eenvoudig te gebruiken is. Voor eenvoudige Python-projecten kan venv echter voldoende zijn. En voor complexe implementaties kan Docker een betere optie zijn.

Voorbeelden uit de Praktijk

Hier zijn enkele voorbeelden uit de praktijk van hoe Conda wordt gebruikt in wetenschappelijke berekeningen:

• Genomics Onderzoek: Een genomics onderzoekslaboratorium in het Verenigd Koninkrijk gebruikt Conda om de afhankelijkheden voor hun bioinformatica-pipelines te beheren. Ze creëren aparte omgevingen voor elke pipeline om ervoor te zorgen dat ze de juiste versies van de benodigde tools gebruiken, zoals samtools, bcftools en bedtools.
• Klimaatmodellering: Een klimaatmodelleringgroep in de Verenigde Staten gebruikt Conda om reproduceerbare omgevingen te creëren voor hun simulaties. Ze exporteren hun omgevingen naar YAML-bestanden en delen deze met andere onderzoekers, zodat iedereen dezelfde software-stack gebruikt.
• Machine Learning: Een machine learning-team in India gebruikt Conda om de afhankelijkheden voor hun deep learning-modellen te beheren. Ze creëren aparte omgevingen voor elk model om conflicten tussen verschillende versies van TensorFlow, PyTorch en andere machine learning-bibliotheken te voorkomen.
• Geneesmiddelenontdekking: Een farmaceutisch bedrijf in Zwitserland gebruikt Conda om geïsoleerde omgevingen te creëren voor hun geneesmiddelenontdekkingsprojecten. Dit stelt hen in staat de integriteit en reproduceerbaarheid van hun onderzoek te handhaven, terwijl ook naleving van wettelijke vereisten wordt gewaarborgd.
• Astronomie: Een internationale samenwerking van astronomen gebruikt Conda om de software-afhankelijkheden voor het analyseren van gegevens van de James Webb Space Telescope te beheren. De complexiteit van de data-reductiepijplijnen vereist nauwkeurige versiebeheer, wat Conda effectief faciliteert.

Conclusie

Conda is een essentieel hulpmiddel voor elke wetenschapper, onderzoeker of data professional die werkt in een computationele omgeving. Het vereenvoudigt het beheer van afhankelijkheden, bevordert reproduceerbaarheid en stimuleert samenwerking. Door Conda onder de knie te krijgen, kunt u uw productiviteit aanzienlijk verbeteren en de betrouwbaarheid van uw wetenschappelijke inspanningen waarborgen. Vergeet niet om goede omgevingshygiëne toe te passen, uw omgevingen gefocust te houden en de kracht van YAML-bestanden te benutten voor delen en replicatie. Met deze praktijken in acht genomen, wordt Conda een onschatbare troef in uw toolkit voor wetenschappelijke berekeningen.