கொண்டா சூழல் மேலாண்மை: அறிவியல் கணக்கீட்டிற்கான ஒரு வழிகாட்டி

அறிவியல் கணக்கீடு மற்றும் தரவு அறிவியலின் உலகில், சார்புகளை நிர்வகிப்பதும், இனப்பெருக்கம் செய்யப்படுவதை உறுதி செய்வதும் மிக முக்கியம். கொண்டா, ஒரு திறந்த மூல தொகுப்பு, சார்பு மற்றும் சூழல் மேலாண்மை அமைப்பு, குறிப்பிட்ட திட்டங்களுக்கு ஏற்ற தனிமைப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களை உருவாக்குவதற்கான ஒரு இன்றியமையாத கருவியாக மாறியுள்ளது. இந்த விரிவான வழிகாட்டி கொண்டாவின் அம்சங்கள், நன்மைகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளை ஆராயும், இது உங்கள் பணிப்பாய்வை ஒழுங்குபடுத்தவும், உங்கள் ஆராய்ச்சி முயற்சிகளில் ஒத்துழைப்பை வளர்க்கவும் உதவுகிறது. வெவ்வேறு புவியியல் இடங்கள் மற்றும் அறிவியல் துறைகளில் பொருந்தக்கூடிய பல்வேறு சூழ்நிலைகளை நாங்கள் உள்ளடக்குவோம்.

கொண்டா என்றால் என்ன?

கொண்டா என்பது பைப்பைப் போன்ற ஒரு தொகுப்பு மேலாளரை விட அதிகம்; இது ஒரு சூழல் மேலாளர். இதன் பொருள், அதன் சொந்த பைதான் பதிப்பு, நிறுவப்பட்ட தொகுப்புகள் மற்றும் இயக்க முறைமை-நிலை நூலகங்களைக் கொண்ட தனிமைப்படுத்தப்பட்ட இடங்களை உருவாக்க இது உங்களை அனுமதிக்கிறது. இந்த தனிமை ஒரே தொகுப்பின் வெவ்வேறு பதிப்புகள் அல்லது பொருந்தாத சார்புகள் தேவைப்படும் திட்டங்களுக்கு இடையிலான மோதல்களைத் தடுக்கிறது. இதை உங்கள் கணினியில் பல சாண்ட்பாக்ஸ்கள் வைத்திருப்பதாக நினைத்துப் பாருங்கள், ஒவ்வொன்றிலும் ஒரு குறிப்பிட்ட பணிக்கான தனித்துவமான கருவிகள் உள்ளன.

கொண்டா இரண்டு முக்கிய விநியோகங்களில் உள்ளது: அனகோண்டா மற்றும் மினிகொண்டா. அனகோண்டாவில் முன் நிறுவப்பட்ட தொகுப்புகளின் ஒரு பெரிய தொகுப்பு உள்ளது, இது ஒரு விரிவான அறிவியல் கணக்கீட்டு சூழல் தேவைப்படும் பயனர்களுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது. மறுபுறம், மினிகொண்டா, கொண்டா மற்றும் அதன் முக்கிய சார்புகளின் குறைந்தபட்ச நிறுவலை வழங்குகிறது, இது உங்கள் சூழலை புதிதாக உருவாக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. மினிகொண்டா பொதுவாக அனுபவம் வாய்ந்த பயனர்களுக்கோ அல்லது மெலிதான அணுகுமுறையை விரும்புகிறவர்களுக்கோ பரிந்துரைக்கப்படுகிறது.

அறிவியல் கணக்கீட்டிற்கு ஏன் கொண்டாவைப் பயன்படுத்த வேண்டும்?

அறிவியல் கணக்கீடுகளுக்கு கொண்டா பல கட்டாய நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• சார்பு மேலாண்மை: கொண்டா சிக்கலான சார்பு சங்கிலிகளை திறம்பட தீர்க்கிறது, தேவையான அனைத்து தொகுப்புகளும் அவற்றின் சார்புகளும் சரியாக நிறுவப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. இது அறிவியல் திட்டங்களுக்கு தொல்லை தரும் "சார்பு நரகம்" ஐ நீக்குகிறது, குறிப்பாக NumPy, SciPy, scikit-learn, TensorFlow மற்றும் PyTorch போன்ற பல்வேறு நூலகங்களை நம்பியிருக்கும் திட்டங்கள். ஜெர்மனியில் உள்ள உயிர் தகவலியல் திட்டம் மரபணு தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய Biopython இன் ஒரு குறிப்பிட்ட பதிப்பு தேவைப்படுவதை கற்பனை செய்து பாருங்கள். அடிப்படை இயக்க முறைமை அல்லது பிற நிறுவப்பட்ட தொகுப்புகளைப் பொருட்படுத்தாமல், இந்த குறிப்பிட்ட பதிப்பை உறுதி செய்யும் ஒரு சூழலை உருவாக்க கொண்டா குழுவை அனுமதிக்கிறது.
• சூழல் தனிமை: கொண்டா தனிமைப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களை உருவாக்குகிறது, ஒரே தொகுப்பின் வெவ்வேறு பதிப்புகள் தேவைப்படும் திட்டங்களுக்கு இடையிலான மோதல்களைத் தடுக்கிறது. உங்கள் ஆராய்ச்சியின் ஒருமைப்பாடு மற்றும் இனப்பெருக்கம் ஆகியவற்றை பராமரிக்க இது மிக முக்கியமானது. உதாரணமாக, ஆஸ்திரேலியாவில் உள்ள ஒரு காலநிலை மாதிரி திட்டத்திற்கு மரபு தரவுக்கான இணக்கத்தன்மைக்கு netCDF நூலகத்தின் பழைய பதிப்பு தேவைப்படலாம். புதிய பதிப்பு தேவைப்படும் பிற திட்டங்களை பாதிக்காமல் ஒரு பிரத்யேக சூழலை உருவாக்க கொண்டா அவர்களை அனுமதிக்கிறது.
• குறுக்கு-தளம் பொருந்தக்கூடிய தன்மை: கொண்டா விண்டோஸ், மேகோஸ் மற்றும் லினக்ஸ் ஆகியவற்றை ஆதரிக்கிறது, இது உங்கள் இயக்க முறைமையைப் பொருட்படுத்தாமல் உங்கள் சூழல்களையும் திட்டங்களையும் சக ஊழியர்களுடன் பகிர்ந்து கொள்ள உதவுகிறது. சர்வதேச ஆராய்ச்சி ஒத்துழைப்புகளுக்கு இது மிகவும் முக்கியமானது, அங்கு குழு உறுப்பினர்கள் வெவ்வேறு தளங்களைப் பயன்படுத்தக்கூடும். அமெரிக்கா, ஐரோப்பா மற்றும் ஆசியா முழுவதும் பரவியுள்ள ஒரு ஆராய்ச்சி குழு தங்கள் கொண்டா சூழல் விவரக்குறிப்பை எளிதாகப் பகிர்ந்து கொள்ள முடியும், எல்லோரும் ஒரே மென்பொருள் அடுக்குகளுடன் பணிபுரிவதை உறுதி செய்கிறது.
• இனப்பெருக்கம்: கொண்டா சூழல்களை எளிதாக நகலெடுக்க முடியும், இது உங்கள் ஆராய்ச்சி மற்றவர்களால் மீண்டும் உருவாக்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. அறிவியல் சரிபார்ப்பு மற்றும் ஒத்துழைப்புக்கு இது அவசியம். உங்கள் சூழலை YAML கோப்பிற்கு ஏற்றுமதி செய்வதன் மூலம், நிறுவப்பட்ட அனைத்து தொகுப்புகளின் முழு விவரக்குறிப்பையும் நீங்கள் வழங்கலாம், மற்றவர்கள் தங்கள் கணினிகளில் அதே சூழலை மீண்டும் உருவாக்க அனுமதிக்கிறது. ஆராய்ச்சி வெளியிடுவதற்கும், மற்றவர்கள் உங்கள் கண்டுபிடிப்புகளை மீண்டும் உருவாக்க முடியும் என்பதை உறுதி செய்வதற்கும் இது முக்கியமானது.
• மொழி அஞ்ஞானம்: முக்கியமாக பைத்தானுடன் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், கொண்டா ஆர், ஜாவா மற்றும் சி / சி ++ போன்ற பிற மொழிகளுக்கான சார்புகளை நிர்வகிக்க முடியும். இது பரவலான அறிவியல் கணக்கீட்டு பணிகளுக்கான பல்துறை கருவியாக அமைகிறது. உதாரணமாக, ஒரு பொருட்கள் அறிவியல் திட்டம் தரவு பகுப்பாய்விற்கு பைத்தானைப் பயன்படுத்தலாம், ஆனால் உருவகப்படுத்துதலுக்காக தொகுக்கப்பட்ட சி ++ நூலகங்கள் தேவைப்படலாம். பைதான் தொகுப்புகள் மற்றும் தேவையான சி ++ கம்பைலர் மற்றும் நூலகங்கள் இரண்டையும் கொண்டா நிர்வகிக்க முடியும்.

கொண்டாவுடன் தொடங்குதல்

நிறுவல்

முதல் படி அனகோண்டா அல்லது மினிகொண்டாவை நிறுவுவது. உங்கள் சூழலின் சிறிய தடம் மற்றும் அதிக கட்டுப்பாடு காரணமாக மினிகொண்டாவை நாங்கள் பரிந்துரைக்கிறோம். உங்கள் இயக்க முறைமைக்கான பொருத்தமான நிறுவியை அதிகாரப்பூர்வ கொண்டா வலைத்தளத்திலிருந்து (conda.io) பதிவிறக்கம் செய்யலாம். உங்கள் தளத்திற்கு குறிப்பிட்ட நிறுவல் வழிமுறைகளைப் பின்பற்றவும். உங்கள் டெர்மினலிலிருந்து `conda` கட்டளையை அணுகுவதற்கு கொண்டாவை உங்கள் கணினியின் பாதையின் சூழல் மாறியாக சேர்க்க மறக்காதீர்கள்.

அடிப்படை கட்டளைகள்

சில அத்தியாவசிய கொண்டா கட்டளைகள் இங்கே:

• ஒரு சூழலை உருவாக்குதல்: `conda create --name myenv python=3.9` ("myenv" என்ற பெயரில் பைதான் 3.9 உடன் ஒரு சூழலை உருவாக்குகிறது.)
• ஒரு சூழலை செயல்படுத்துதல்: `conda activate myenv` ("myenv" சூழலை செயல்படுத்துகிறது. செயலில் உள்ள சூழலைக் குறிக்க உங்கள் டெர்மினல் வரியில் மாறும்.)
• ஒரு சூழலை செயலிழக்கச் செய்தல்: `conda deactivate` (தற்போதைய சூழலை செயலிழக்கச் செய்கிறது.)
• சூழல்களை பட்டியலிடுதல்: `conda env list` (உங்கள் கணினியில் உள்ள அனைத்து கொண்டா சூழல்களையும் பட்டியலிடுகிறது.)
• தொகுப்புகளை நிறுவுதல்: `conda install numpy pandas matplotlib` (செயலில் உள்ள சூழலில் NumPy, Pandas மற்றும் Matplotlib ஐ நிறுவுகிறது.)
• நிறுவப்பட்ட தொகுப்புகளை பட்டியலிடுதல்: `conda list` (செயலில் உள்ள சூழலில் நிறுவப்பட்ட அனைத்து தொகுப்புகளையும் பட்டியலிடுகிறது.)
• ஒரு சூழலை ஏற்றுமதி செய்தல்: `conda env export > environment.yml` (தற்போதைய சூழலை "environment.yml" என்ற பெயரில் YAML கோப்பிற்கு ஏற்றுமதி செய்கிறது.)
• ஒரு YAML கோப்பிலிருந்து ஒரு சூழலை உருவாக்குதல்: `conda env create -f environment.yml` ("environment.yml" இல் உள்ள விவரக்குறிப்புகளின் அடிப்படையில் ஒரு புதிய சூழலை உருவாக்குகிறது.)
• ஒரு சூழலை அகற்றுதல்: `conda env remove --name myenv` ("myenv" சூழலை நீக்குகிறது.)

சூழல்களை உருவாக்குதல் மற்றும் நிர்வகித்தல்

ஒரு புதிய சூழலை உருவாக்குதல்

ஒரு புதிய கொண்டா சூழலை உருவாக்க, `conda create` கட்டளையைப் பயன்படுத்தவும். உங்கள் சூழலுக்கான பெயரையும், நீங்கள் பயன்படுத்த விரும்பும் பைதான் பதிப்பையும் குறிப்பிடவும். எடுத்துக்காட்டாக, பைதான் 3.8 உடன் "data_analysis" என்ற பெயரில் ஒரு சூழலை உருவாக்க, நீங்கள் இயக்க வேண்டும்:

            conda create --name data_analysis python=3.8
            

              
                Copy
              
            
          

சூழலை உருவாக்கும்போது எந்த தொகுப்புகளை நிறுவ வேண்டும் என்பதையும் நீங்கள் குறிப்பிடலாம். உதாரணமாக, NumPy, Pandas மற்றும் scikit-learn உடன் ஒரு சூழலை உருவாக்க:

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

              
                Copy
              
            
          

சூழல்களை செயல்படுத்துதல் மற்றும் செயலிழக்கச் செய்தல்

ஒரு சூழல் உருவாக்கப்பட்டதும், அதை இயக்கத் தொடங்க நீங்கள் அதை செயல்படுத்த வேண்டும். `conda activate` கட்டளையைப் பயன்படுத்தி சூழலின் பெயரைப் பின்தொடரவும்:

            conda activate data_analysis
            

              
                Copy
              
            
          

சூழல் செயலில் இருப்பதைக் குறிக்க உங்கள் டெர்மினல் வரியில் மாறும். சூழலை செயலிழக்கச் செய்ய, `conda deactivate` கட்டளையைப் பயன்படுத்தவும்:

            conda deactivate
            

              
                Copy
              
            
          

தொகுப்புகளை நிறுவுதல்

ஒரு செயலில் உள்ள சூழலில் தொகுப்புகளை நிறுவ, `conda install` கட்டளையைப் பயன்படுத்தவும். நீங்கள் ஒரு நேரத்தில் பல தொகுப்புகளைக் குறிப்பிடலாம்:

            conda install numpy pandas matplotlib seaborn
            

              
                Copy
              
            
          

கொண்டா சார்புகளைத் தீர்த்து குறிப்பிட்ட தொகுப்புகள் மற்றும் அவற்றின் சார்புகளை நிறுவும்.

குறிப்பிட்ட சேனல்களிலிருந்து தொகுப்புகளையும் நிறுவலாம். கொண்டா சேனல்கள் தொகுப்புகள் சேமிக்கப்படும் களஞ்சியங்கள். இயல்புநிலை சேனல் "defaults", ஆனால் நீங்கள் "conda-forge" போன்ற பிற சேனல்களைப் பயன்படுத்தலாம், இது பரந்த அளவிலான தொகுப்புகளை வழங்குகிறது. ஒரு குறிப்பிட்ட சேனலிலிருந்து ஒரு தொகுப்பை நிறுவ, `-c` கொடியைப் பயன்படுத்தவும்:

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

              
                Copy
              
            
          

இந்த கட்டளை ஆர் நிரலாக்க மொழி மற்றும் அத்தியாவசிய ஆர் தொகுப்புகளை conda-forge சேனலிலிருந்து நிறுவுகிறது. இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கிறது, ஏனெனில் conda-forge பெரும்பாலும் இயல்புநிலை சேனலில் காணப்படாத புதுப்பித்த அல்லது சிறப்பு தொகுப்புகளைக் கொண்டுள்ளது.

நிறுவப்பட்ட தொகுப்புகளை பட்டியலிடுதல்

செயலில் உள்ள சூழலில் நிறுவப்பட்ட அனைத்து தொகுப்புகளின் பட்டியலைக் காண, `conda list` கட்டளையைப் பயன்படுத்தவும்:

            conda list
            

              
                Copy
              
            
          

இது நிறுவப்பட்ட தொகுப்புகள், அவற்றின் பதிப்புகள் மற்றும் அவை நிறுவப்பட்ட சேனல்களின் அட்டவணையை காண்பிக்கும்.

தொகுப்புகளைப் புதுப்பித்தல்

ஒரு குறிப்பிட்ட தொகுப்பைப் புதுப்பிக்க, `conda update` கட்டளையைப் பயன்படுத்தவும்:

            conda update numpy
            

              
                Copy
              
            
          

சூழலில் உள்ள அனைத்து தொகுப்புகளையும் புதுப்பிக்க, `--all` கொடியைப் பயன்படுத்தவும்:

            conda update --all
            

              
                Copy
              
            
          

பிழை திருத்தங்கள், செயல்திறன் மேம்பாடுகள் மற்றும் புதிய அம்சங்களிலிருந்து பயனடைய தொகுப்புகளை தவறாமல் புதுப்பிக்க பொதுவாக பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. இருப்பினும், தொகுப்புகளைப் புதுப்பிப்பது சில நேரங்களில் இணக்க சிக்கல்களை அறிமுகப்படுத்தக்கூடும் என்பதை அறிந்திருங்கள், எனவே புதுப்பித்த பிறகு உங்கள் குறியீட்டை சோதிப்பது எப்போதும் ஒரு நல்ல யோசனையாகும்.

சூழல்களைப் பகிர்தல் மற்றும் இனப்பெருக்கம் செய்தல்

ஒரு சூழலை ஏற்றுமதி செய்தல்

கொண்டாவின் மிக சக்திவாய்ந்த அம்சங்களில் ஒன்று, ஒரு சூழலை YAML கோப்பிற்கு ஏற்றுமதி செய்யும் திறன். இந்த கோப்பில் நிறுவப்பட்ட அனைத்து தொகுப்புகள் மற்றும் அவற்றின் பதிப்புகளின் முழு விவரக்குறிப்பு உள்ளது, இது மற்றவர்கள் தங்கள் கணினிகளில் அதே சூழலை மீண்டும் உருவாக்க அனுமதிக்கிறது. ஒரு சூழலை ஏற்றுமதி செய்ய, `conda env export` கட்டளையைப் பயன்படுத்தவும்:

            conda env export > environment.yml
            

              
                Copy
              
            
          

இந்த கட்டளை தற்போதைய அடைவில் "environment.yml" என்ற பெயரில் ஒரு கோப்பை உருவாக்குகிறது. கோப்பில் சூழலின் பெயர், பயன்படுத்தப்பட்ட சேனல்கள் மற்றும் நிறுவப்பட்ட அனைத்து தொகுப்புகள் மற்றும் அவற்றின் பதிவுகளின் பட்டியல் இருக்கும்.

`conda env export` தொகுப்புகளின் சரியான பதிப்புகளைப் பிடிக்கிறது என்பதை கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும், இது பிட்-ஃபார்-பிட் இனப்பெருக்கத்தை உறுதி செய்கிறது. அறிவியல் சரிபார்ப்புக்கு இது மிக முக்கியமானது, ஏனெனில் தொகுப்புகளின் புதிய பதிப்புகள் கிடைத்தாலும் மற்றவர்கள் உங்கள் முடிவுகளை மீண்டும் உருவாக்க முடியும் என்று இது உத்தரவாதம் அளிக்கிறது.

ஒரு YAML கோப்பிலிருந்து ஒரு சூழலை உருவாக்குதல்

ஒரு YAML கோப்பிலிருந்து ஒரு புதிய சூழலை உருவாக்க, `conda env create` கட்டளையைப் பயன்படுத்தவும்:

            conda env create -f environment.yml
            

              
                Copy
              
            
          

இந்த கட்டளை YAML கோப்பில் குறிப்பிடப்பட்டுள்ள பெயருடன் ஒரு புதிய சூழலை உருவாக்கி, கோப்பில் பட்டியலிடப்பட்டுள்ள அனைத்து தொகுப்புகளையும் நிறுவுகிறது. புதிய சூழல் அசல் சூழலைப் போலவே இயங்குதளம் அல்லது இருக்கும் தொகுப்புகளைப் பொருட்படுத்தாமல் இருப்பதை இது உறுதி செய்கிறது.

சக ஊழியர்களுடன் உங்கள் திட்டங்களைப் பகிர்வதற்கும் அல்லது உங்கள் குறியீட்டை வெவ்வேறு சூழல்களுக்கு வரிசைப்படுத்துவதற்கும் இது நம்பமுடியாத அளவிற்கு பயனுள்ளதாக இருக்கிறது. நீங்கள் YAML கோப்பை வழங்கலாம், மற்றவர்கள் தங்கள் கணினிகளில் சூழலை எளிதாக மீண்டும் உருவாக்க முடியும்.

சூழல் மாறிகளைப் பயன்படுத்துதல்

உங்கள் கொண்டா சூழல்களின் நடத்தையைத் தனிப்பயனாக்க சூழல் மாறிகளைப் பயன்படுத்தலாம். `conda env config vars set` கட்டளையைப் பயன்படுத்தி சூழல் மாறிகளை அமைக்கலாம். உதாரணமாக, செயலில் உள்ள சூழலில் "my_value" க்கு `MY_VARIABLE` சூழல் மாறியை அமைக்க, நீங்கள் இயக்க வேண்டும்:

            conda env config vars set MY_VARIABLE=my_value
            

              
                Copy
              
            
          

பின்னர் நீங்கள் `os.environ` அகராதியைப் பயன்படுத்தி உங்கள் பைதான் குறியீட்டிலிருந்து இந்த சூழல் மாறியை அணுகலாம்:

            
import os

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

            

              
                Copy
              
            
          

சூழலைப் பொறுத்து உங்கள் குறியீட்டை உள்ளமைக்க சூழல் மாறிகள் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். உதாரணமாக, தரவுத்தள இணைப்பு சரங்கள், API விசைகள் அல்லது மேம்பாடு, சோதனை மற்றும் உற்பத்தி சூழல்களுக்கு இடையில் மாறுபடும் பிற உள்ளமைவு அளவுருக்களைக் குறிப்பிட சூழல் மாறிகளைப் பயன்படுத்தலாம். கனடாவில் உணர்திறன் வாய்ந்த மருத்துவ தரவுத்தொகுப்பில் பணிபுரியும் ஒரு தரவு அறிவியல் குழுவைக் கவனியுங்கள். தனியுரிமை விதிமுறைகளுடன் இணங்குவதை உறுதிசெய்து, அவர்களின் குறியீட்டிலிருந்து தனித்தனியாக API விசைகள் அல்லது தரவுத்தள சான்றுகளைச் சேமிக்க அவர்கள் சூழல் மாறிகளைப் பயன்படுத்தலாம்.

மேம்பட்ட கொண்டா பயன்பாடு

மேம்படுத்தப்பட்ட இனப்பெருக்கத்திற்கு `conda-lock` ஐப் பயன்படுத்துதல்

`conda env export` பயனுள்ளதாக இருக்கும்போது, ​​வெவ்வேறு இயங்குதளங்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளில் உண்மையிலேயே இனப்பெருக்கம் செய்யக்கூடிய உருவாக்கங்களை இது உறுதிப்படுத்தாது. ஏனெனில் கொண்டா இலக்கு இயங்குதளத்தில் சூழலைத் தீர்ப்பதை நம்பியுள்ளது, இது கிடைக்கக்கூடிய தொகுப்புகளில் உள்ள சிறிய வேறுபாடுகள் அல்லது தீர்வு காண்பவரின் நடத்தை காரணமாக சற்று வித்தியாசமான தொகுப்பு தேர்வுகளுக்கு வழிவகுக்கும். `conda-lock` இந்த சிக்கலை ஒரு இயங்குதளம்-அஞ்ஞான பூட்டு கோப்பை உருவாக்குவதன் மூலம் தீர்க்கிறது, இது சரியான தொகுப்புகள் மற்றும் அவற்றின் சார்புகளைக் குறிப்பிடுகிறது, இது வெவ்வேறு சூழல்களில் நிலையான உருவாக்கங்களை உறுதி செய்கிறது.

`conda-lock` ஐப் பயன்படுத்த, நீங்கள் முதலில் அதை நிறுவ வேண்டும்:

            conda install -c conda-forge conda-lock
            

              
                Copy
              
            
          

பின்னர், `conda-lock` கட்டளையைப் பயன்படுத்தி உங்கள் சூழலிலிருந்து ஒரு பூட்டு கோப்பை உருவாக்கலாம்:

            conda-lock
            

              
                Copy
              
            
          

இது உங்கள் சூழலுக்கான சரியான விவரக்குறிப்புகளைக் கொண்ட `conda-lock.yml` கோப்பை உருவாக்கும். பூட்டு கோப்பிலிருந்து சூழலை மீண்டும் உருவாக்க, `conda create --file conda-lock.yml` கட்டளையைப் பயன்படுத்தவும். இது உங்கள் இயங்குதளத்தைப் பொருட்படுத்தாமல், அதே தொகுப்புகள் மற்றும் சார்புகளைப் பெறுவதை உறுதி செய்யும்.

கொண்டா மற்றும் பைப்பை கலத்தல்

கொண்டா ஒரு சக்திவாய்ந்த தொகுப்பு மேலாளர் என்றாலும், சில தொகுப்புகள் பைப்பில் மட்டுமே கிடைக்கின்றன. இந்த சந்தர்ப்பங்களில், நீங்கள் ஒரே சூழலில் கொண்டா மற்றும் பைப்பை கலக்கலாம். இருப்பினும், கொண்டாவுடன் முடிந்தவரை பல தொகுப்புகளை நிறுவ பொதுவாக பரிந்துரைக்கப்படுகிறது, ஏனெனில் இது சிறந்த சார்பு தீர்மானம் மற்றும் மோதல் நிர்வாகத்தை வழங்குகிறது.

கொண்டா சூழலில் பைப்பை நிறுவ, முதலில் சூழலை செயல்படுத்தவும், பின்னர் `pip install` கட்டளையைப் பயன்படுத்தவும்:

            conda activate myenv
pip install mypackage
            

              
                Copy
              
            
          

சூழலை YAML கோப்பிற்கு ஏற்றுமதி செய்யும் போது, ​​கொண்டா பைப்பில் நிறுவப்பட்ட தொகுப்புகளை ஒரு தனி பிரிவில் தானாகவே சேர்க்கும். பைப்பில் நிறுவப்பட்ட தொகுப்புகள் உட்பட சூழலை மீண்டும் உருவாக்க மற்றவர்களை இது அனுமதிக்கிறது.

தொடர்ச்சியான ஒருங்கிணைப்பு / தொடர்ச்சியான வரிசைப்படுத்தலுக்கு (CI / CD) கொண்டாவைப் பயன்படுத்துதல்

CI / CD குழாய்களில் சார்புகளை நிர்வகிப்பதற்கு கொண்டா ஒரு சிறந்த தேர்வாகும். உங்கள் திட்டங்களுக்கான நிலையான மற்றும் இனப்பெருக்கம் செய்யக்கூடிய உருவாக்க சூழல்களை உருவாக்க நீங்கள் கொண்டாவைப் பயன்படுத்தலாம். உங்கள் CI / CD உள்ளமைவு கோப்பில், நீங்கள் ஒரு YAML கோப்பிலிருந்து ஒரு கொண்டா சூழலை உருவாக்கலாம், தேவையான எந்தவொரு சார்புகளையும் நிறுவலாம், பின்னர் உங்கள் சோதனைகளை இயக்கலாம் அல்லது உங்கள் பயன்பாட்டை உருவாக்கலாம். CI / CD இயங்குதளத்தைப் பொருட்படுத்தாமல், உங்கள் குறியீடு நிலையான சூழலில் கட்டப்பட்டு சோதிக்கப்படுவதை இது உறுதி செய்கிறது.

கொண்டா-ஃபோர்ஜ் சேனலைப் பயன்படுத்துதல்

கொண்டா-ஃபோர்ஜ் என்பது கொண்டா ரெசிபிகளின் சமூகத்தால் வழிநடத்தப்படும் தொகுப்பாகும், இது இயல்புநிலை அனகோண்டா சேனலில் கிடைக்காத சமீபத்திய பதிப்புகள் மற்றும் தொகுப்புகள் உட்பட பரந்த அளவிலான தொகுப்புகளை வழங்குகிறது. உங்கள் கொண்டா சூழல்களுக்கு கொண்டா-ஃபோர்ஜ் ஒரு முதன்மை சேனலாக பயன்படுத்த மிகவும் பரிந்துரைக்கப்படுகிறது. கொண்டா-ஃபோர்ஜை இயல்புநிலை சேனலாகச் சேர்க்க, உங்கள் கொண்டா உள்ளமைவை மாற்றலாம்:

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

              
                Copy
              
            
          

`channel_priority: strict` அமைப்பு, இயல்புநிலை சேனல்களை விட கொண்டா-ஃபோர்ஜ் சேனலில் இருந்து தொகுப்புகளுக்கு கொண்டா முன்னுரிமை அளிக்கும் என்பதை உறுதிசெய்கிறது, சார்பு மோதல்களின் அபாயத்தை குறைக்கிறது. அதிநவீன அறிவியல் நூலகங்களை அணுகுவதற்கும், வெவ்வேறு தளங்களில் இணக்கத்தன்மையை உறுதி செய்வதற்கும் இது முக்கியமானது. உதாரணமாக, ஜப்பானில் இயற்கை மொழி செயலாக்கத்தில் பணிபுரியும் ஒரு ஆராய்ச்சி குழு `spacy` நூலகத்தை நம்பியிருக்கலாம், இது சமீபத்திய மொழி மாதிரிகளுடன் கொண்டா-ஃபோர்ஜில் அடிக்கடி புதுப்பிக்கப்படுகிறது. `channel_priority: strict` ஐப் பயன்படுத்துவது எப்போதும் சமீபத்திய மற்றும் உகந்த பதிப்பைப் பெறுவதை உறுதி செய்கிறது.

கொண்டா சூழல் நிர்வாகத்திற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

• விளக்க சூழல் பெயர்களைப் பயன்படுத்தவும்: சூழலின் நோக்கத்தை தெளிவாகக் குறிக்கும் சூழல் பெயர்களைத் தேர்வுசெய்க. இது காலப்போக்கில் உங்கள் சூழல்களை நிர்வகிக்கவும் பராமரிக்கவும் எளிதாக்குகிறது. உதாரணமாக, "env1" என்பதற்கு பதிலாக, "machine_learning_project" அல்லது "bioinformatics_analysis" ஐப் பயன்படுத்தவும்.
• சூழல்களை சிறியதாக வைத்திருங்கள்: உங்கள் திட்டத்திற்கு கண்டிப்பாக தேவையான தொகுப்புகளை மட்டுமே நிறுவவும். இது சார்பு மோதல்களின் அபாயத்தை குறைக்கிறது மற்றும் உங்கள் சூழல்களை நிர்வகிக்க எளிதாக்குகிறது. சேர்க்கப்பட்ட பெரும்பாலான தொகுப்புகள் உங்களுக்குத் தேவைப்பட்டால் ஒழிய, அனகோண்டாவைப் போன்ற பெரிய மெட்டா-தொகுப்புகளை நிறுவுவதைத் தவிர்க்கவும்.
• இனப்பெருக்கத்திற்கு YAML கோப்புகளைப் பயன்படுத்தவும்: உங்கள் திட்டங்களை மற்றவர்களால் எளிதாக இனப்பெருக்கம் செய்ய முடியும் என்பதை உறுதிப்படுத்த எப்போதும் உங்கள் சூழல்களை YAML கோப்புகளுக்கு ஏற்றுமதி செய்யுங்கள். உங்கள் திட்டத்தின் களஞ்சியத்தில் YAML கோப்பைச் சேர்க்கவும்.
• தவறாமல் தொகுப்புகளைப் புதுப்பிக்கவும்: பிழை திருத்தங்கள், செயல்திறன் மேம்பாடுகள் மற்றும் புதிய அம்சங்களிலிருந்து பயனடைய உங்கள் தொகுப்புகளைப் புதுப்பித்த நிலையில் வைத்திருங்கள். இருப்பினும், தொகுப்புகளைப் புதுப்பிப்பது சில நேரங்களில் இணக்க சிக்கல்களை அறிமுகப்படுத்தக்கூடும் என்பதை அறிந்திருங்கள், எனவே புதுப்பித்த பிறகு எப்போதும் உங்கள் குறியீட்டை சோதிக்கவும்.
• பின் தொகுப்பு பதிப்புகள்: முக்கியமான திட்டங்களுக்கு, உங்கள் தொகுப்புகளின் பதிப்புகளைப் பின்னிணைப்பதைக் கவனியுங்கள், இதனால் உங்கள் சூழல் காலப்போக்கில் நிலையானதாக இருக்கும். தானியங்கி புதுப்பிப்புகளால் ஏற்படும் எதிர்பாராத நடத்தையை இது தடுக்கிறது. உங்கள் YAML கோப்பில் சரியான பதிப்புகளை நீங்கள் குறிப்பிடலாம் (எடுத்துக்காட்டாக, `numpy=1.23.0`).
• வெவ்வேறு திட்டங்களுக்கு தனித்தனி சூழல்களைப் பயன்படுத்தவும்: ஒரே சூழலில் உங்கள் எல்லா தொகுப்புகளையும் நிறுவுவதைத் தவிர்க்கவும். சார்பு மோதல்களைத் தடுக்க ஒவ்வொரு திட்டத்திற்கும் தனித்தனி சூழல்களை உருவாக்கவும் மற்றும் உங்கள் திட்டங்களைத் தனிமைப்படுத்தவும்.
• உங்கள் சூழல்களை ஆவணப்படுத்தவும்: சூழலின் நோக்கம், நிறுவப்பட்ட தொகுப்புகள் மற்றும் தேவையான எந்தவொரு குறிப்பிட்ட உள்ளமைவு படிகளையும் விவரிக்கும் ஒரு README கோப்பை உங்கள் திட்ட களஞ்சியத்தில் சேர்க்கவும். இது மற்றவர்கள் உங்கள் சூழலைப் புரிந்துகொள்வதையும் பயன்படுத்துவதையும் எளிதாக்குகிறது.
• உங்கள் சூழல்களைச் சோதிக்கவும்: ஒரு சூழலை உருவாக்கிய பிறகு அல்லது மாற்றியமைத்த பிறகு, உங்கள் குறியீடு எதிர்பார்த்தபடி செயல்படுகிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்த எப்போதும் சோதிக்கவும். இது எந்த இணக்க சிக்கல்கள் அல்லது சார்பு மோதல்களை முன்கூட்டியே அடையாளம் காண உதவுகிறது.
• சூழல் உருவாக்கத்தை தானியக்கமாக்குங்கள்: உங்கள் சூழல்களை உருவாக்க மற்றும் நிர்வகிக்க ஸ்கிரிப்டிங் அல்லது ஆட்டோமேஷன் கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதைக் கவனியுங்கள். இது நேரத்தை மிச்சப்படுத்தவும் பிழைகளின் அபாயத்தை குறைக்கவும் முடியும். `tox` போன்ற கருவிகள் பல கொண்டா சூழல்களுக்கு எதிராக உங்கள் தொகுப்பை சோதிப்பதை தானியக்கமாக்கலாம்.

பொதுவான சிக்கல்கள் மற்றும் சரிசெய்தல்

• சார்பு மோதல்கள்: இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட தொகுப்புகளுக்கு ஒரே சார்பின் பொருந்தாத பதிப்புகள் தேவைப்படும்போது சார்பு மோதல்கள் ஏற்படலாம். கொண்டா இந்த மோதல்களை தானாகவே தீர்க்க முயற்சிக்கும், ஆனால் சில நேரங்களில் அது தோல்வியடையக்கூடும். சார்பு மோதல்களை நீங்கள் சந்தித்தால், பின்வருவனவற்றை முயற்சிக்கவும்:
  • கொண்டாவைப் புதுப்பிக்கவும்: `conda update conda`
  • அதன் சார்புகள் இல்லாமல் ஒரு தொகுப்பை நிறுவ `--no-deps` கொடியைப் பயன்படுத்தவும் (எச்சரிக்கையுடன் பயன்படுத்தவும்).
  • உங்கள் YAML கோப்பில் தொகுப்புகளுக்கான வெளிப்படையான பதிப்புகளைக் குறிப்பிடவும்.
  • `conda-forge` சேனலைப் பயன்படுத்த முயற்சிக்கவும், ஏனெனில் இது பெரும்பாலும் புதுப்பித்த மற்றும் இணக்கமான தொகுப்புகளைக் கொண்டுள்ளது.
  • ஒரு புதிய சூழலை புதிதாக உருவாக்கவும், மோதலின் மூலத்தை அடையாளம் காண தொகுப்புகளை ஒவ்வொன்றாக நிறுவவும்.
• மெதுவான தொகுப்பு நிறுவல்: கொண்டா ஒரு சிக்கலான சார்பு சங்கிலியைத் தீர்க்க வேண்டியிருந்தால் அல்லது தொகுப்பு பெரியதாக இருந்தால் தொகுப்பு நிறுவல் மெதுவாக இருக்கும். பின்வருவனவற்றை முயற்சிக்கவும்:
  • கொண்டா தொகுப்பு மெட்டாடேட்டாவை மறைக்கும் நேரத்தை அதிகரிக்க `--repodata-ttl` கொடியைப் பயன்படுத்தவும்.
  • கொண்டாவிற்கு வேகமான மாற்றீடாக இருக்கும் `mamba` தொகுப்பு மேலாளரைப் பயன்படுத்தவும். `conda install -c conda-forge mamba` உடன் நிறுவவும்.
  • வேகமான இணைய இணைப்பைப் பயன்படுத்தவும்.
  • முடிந்தால் உள்ளூர் கோப்பிலிருந்து தொகுப்புகளை நிறுவவும்.
• சூழல் செயல்படுத்தல் சிக்கல்கள்: கொண்டா சரியாக உள்ளமைக்கப்படவில்லை என்றால் அல்லது உங்கள் ஷெல் உள்ளமைவுடன் சிக்கல்கள் இருந்தால் சூழல் செயல்படுத்தல் தோல்வியடையக்கூடும். பின்வருவனவற்றை முயற்சிக்கவும்:
  • கொண்டா உங்கள் கணினியின் PATH சூழல் மாறியாக சேர்க்கப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
  • `conda init ` உடன் கொண்டாவை மீண்டும் துவக்கவும்.
  • எந்தவொரு முரண்பட்ட அமைப்புகளுக்கும் உங்கள் ஷெல் உள்ளமைவு கோப்புகளை சரிபார்க்கவும்.

கொண்டா மற்றும் பிற சூழல் மேலாண்மை கருவிகள் (venv, Docker)

கொண்டா ஒரு சக்திவாய்ந்த சூழல் மேலாண்மை கருவியாக இருக்கும்போது, ​​venv மற்றும் Docker போன்ற பிற பிரபலமான விருப்பங்களுடன் ஒப்பிடும்போது அதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்.

• venv: venv என்பது பைத்தானுடன் வரும் ஒரு இலகுரக சூழல் மேலாளர். இது முக்கியமாக பைதான் தொகுப்புகளை தனிமைப்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்துகிறது மற்றும் எளிய பைதான் திட்டங்களுக்கு ஒரு நல்ல தேர்வாகும். இருப்பினும், கொண்டா போல வenv பைதான் அல்லாத சார்புகள் அல்லது குறுக்கு-தளம் பொருந்தக்கூடிய தன்மையைக் கையாளவில்லை.
• Docker: Docker என்பது ஒரு கொள்கலையி தொழில்நுட்பமாகும், இது உங்கள் பயன்பாடு மற்றும் அதன் சார்புகளை ஒரு தன்னிறைவான அலகுக்குள் தொகுக்க அனுமதிக்கிறது. இது அதிக அளவு தனிமைப்படுத்தல் மற்றும் இனப்பெருக்கம் ஆகியவற்றை வழங்குகிறது, ஆனால் கொண்டா அல்லது வenv ஐ விட அதிக மேல்நிலை தேவைப்படுகிறது. சிக்கலான பயன்பாடுகளை வரிசைப்படுத்துவதற்கு அல்லது வெவ்வேறு தளங்களில் எளிதாகப் பகிரப்பட்டு வரிசைப்படுத்தக்கூடிய உண்மையிலேயே தனிமைப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களை உருவாக்குவதற்கு Docker ஒரு நல்ல தேர்வாகும்.

கொண்டா எளிமை மற்றும் சக்திக்கு இடையில் ஒரு நல்ல சமநிலையை வழங்குகிறது, இது பரவலான அறிவியல் கணக்கீட்டு பணிகளுக்கு பொருத்தமான தேர்வாக அமைகிறது. இது சிறந்த சார்பு மேலாண்மை, குறுக்கு-தளம் பொருந்தக்கூடிய தன்மை மற்றும் இனப்பெருக்கம் ஆகியவற்றை வழங்குகிறது, அதே நேரத்தில் பயன்படுத்த ஒப்பீட்டளவில் எளிதானது. இருப்பினும், எளிய பைதான் திட்டங்களுக்கு, வenv போதுமானதாக இருக்கலாம். மற்றும் சிக்கலான வரிசைப்படுத்தல்களுக்கு, Docker ஒரு சிறந்த விருப்பமாக இருக்கலாம்.

உண்மையான உலக எடுத்துக்காட்டுகள்

அறிவியல் கணக்கீட்டில் கொண்டா எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதற்கான சில உண்மையான உலக எடுத்துக்காட்டுகள் இங்கே:

• ஜெனொமிக்ஸ் ஆராய்ச்சி: இங்கிலாந்தில் உள்ள ஒரு ஜெனோமிக்ஸ் ஆராய்ச்சி ஆய்வகம் தங்கள் உயிர் தகவலியல் குழாய்களுக்கான சார்புகளை நிர்வகிக்க கொண்டாவைப் பயன்படுத்துகிறது. samtools, bcftools மற்றும் bedtools போன்ற தேவையான கருவிகளின் சரியான பதிப்புகளைப் பயன்படுத்துவதை உறுதி செய்வதற்காக ஒவ்வொரு குழாய்க்கும் தனித்தனி சூழல்களை உருவாக்குகிறார்கள்.
• காலநிலை மாதிரி: அமெரிக்காவில் உள்ள ஒரு காலநிலை மாதிரி குழு அவர்களின் உருவகப்படுத்துதல்களுக்கு இனப்பெருக்கம் செய்யக்கூடிய சூழல்களை உருவாக்க கொண்டாவைப் பயன்படுத்துகிறது. அவர்கள் தங்கள் சூழல்களை YAML கோப்புகளுக்கு ஏற்றுமதி செய்து மற்ற ஆராய்ச்சியாளர்களுடன் பகிர்ந்து கொள்கிறார்கள், எல்லோரும் ஒரே மென்பொருள் அடுக்கைப் பயன்படுத்துவதை உறுதி செய்கிறார்கள்.
• இயந்திர கற்றல்: இந்தியாவில் உள்ள ஒரு இயந்திர கற்றல் குழு அவர்களின் ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளுக்கான சார்புகளை நிர்வகிக்க கொண்டாவைப் பயன்படுத்துகிறது. TensorFlow, PyTorch மற்றும் பிற இயந்திர கற்றல் நூலகங்களின் வெவ்வேறு பதிப்புகளுக்கு இடையிலான மோதல்களைத் தவிர்க்க அவர்கள் ஒவ்வொரு மாதிரிக்கும் தனித்தனி சூழல்களை உருவாக்குகிறார்கள்.
• மருந்து கண்டுபிடிப்பு: சுவிட்சர்லாந்தில் உள்ள ஒரு மருந்து நிறுவனம் அவர்களின் மருந்து கண்டுபிடிப்பு திட்டங்களுக்கு தனிமைப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களை உருவாக்க கொண்டாவைப் பயன்படுத்துகிறது. இது அவர்களின் ஆராய்ச்சியின் ஒருமைப்பாடு மற்றும் இனப்பெருக்கம் ஆகியவற்றை பராமரிக்க அனுமதிக்கிறது, அதே நேரத்தில் ஒழுங்குமுறை தேவைகளுடன் இணங்குவதை உறுதி செய்கிறது.
• வானியல்: வானியலாளர்களின் சர்வதேச ஒத்துழைப்பு ஜேம்ஸ் வெப் விண்வெளி தொலைநோக்கியிலிருந்து தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான மென்பொருள் சார்புகளை நிர்வகிக்க கொண்டாவைப் பயன்படுத்துகிறது. தரவு குறைப்பு குழாய்களின் சிக்கலானது துல்லியமான பதிப்பு கட்டுப்பாட்டை தேவைப்படுகிறது, இதை கொண்டா திறம்பட உதவுகிறது.

முடிவு

கணக்கீட்டு சூழலில் பணிபுரியும் எந்தவொரு விஞ்ஞானி, ஆராய்ச்சியாளர் அல்லது தரவு நிபுணருக்கும் கொண்டா ஒரு அத்தியாவசிய கருவியாகும். இது சார்பு நிர்வாகத்தை எளிதாக்குகிறது, இனப்பெருக்கம் ஊக்குவிக்கிறது மற்றும் ஒத்துழைப்பை வளர்க்கிறது. கொண்டாவை தேர்ச்சி செய்வதன் மூலம், உங்கள் உற்பத்தித்திறனை கணிசமாக மேம்படுத்தலாம் மற்றும் உங்கள் அறிவியல் முயற்சிகளின் நம்பகத்தன்மையை உறுதிப்படுத்தலாம். நல்ல சூழல் சுகாதாரத்தை கடைபிடிக்கவும், உங்கள் சூழல்களை மையப்படுத்தவும், பகிர்வு மற்றும் நகலெடுப்பதற்காக YAML கோப்புகளின் சக்தியைப் பயன்படுத்தவும் நினைவில் கொள்ளுங்கள். இந்த நடைமுறைகளைச் செயல்படுத்துவதன் மூலம், கொண்டா உங்கள் அறிவியல் கணக்கீட்டு கருவித்தொகுப்பில் ஒரு விலைமதிப்பற்ற சொத்தாக மாறும்.