Як клонувати робоче середовище Python на іншій машині?

Я розробив модель машинного навчання з Python (Anaconda + Flask) на своїй робочій станції, і все йде добре. Пізніше я спробував перенести цю програму на іншу машину, де, звичайно, я намагався налаштувати те саме середовище, але програма не запускається. Я скопіював програму на інші машини, де вона також працює безперебійно.

Я не можу зрозуміти, у чому полягає проблема у невдалому випадку (і код програми, і повідомлення про помилку є великим, тому я не в змозі їх тут представити), але я майже впевнений, що це щось із різними версіями залежностей .

Отже, моє запитання полягає в тому, що, враховуючи середовище, де певна програма працює добре, як я можу клонувати її до іншої, де вона також повинна добре працювати? Звичайно, без клонування повної системи;)

Перш за все, це питання Python / Anaconda, і його, мабуть, слід задати в іншому підрозділі обміну стеками.

Що стосується самого питання - ви можете експортувати ваше середовище Anaconda, використовуючи:

conda env export > environment.yml

І відтворити його, використовуючи:

conda env create -f environment.yml

Зауважте, що, як пропонують інші, ви повинні використовувати віртуальне середовище, яке дозволяє створити певне середовище, яке відокремлене від середовища вашої машини та легше керувати ним.

Для створення віртуального середовища в Анаконда ви можете використовувати:

conda create -n yourenvname python=x.x anaconda

який ви активуєте за допомогою:

source activate yourenvname

Подивіться на "контейнери", наприклад Docker ( https://www.docker.com/what-container ), більш легку альтернативу віртуалізації.

Це зажадає певних витрат часу, але врешті-решт це дасть багато переваг.

За посиланням, де я вказав вашу конкретну потребу жирним курсивом :

Пакетне програмне забезпечення в стандартизовані підрозділи для розробки, відвантаження та розгортання

Зображення контейнера - це легкий, автономний, виконуваний пакет програмного забезпечення, який включає все необхідне для його запуску: код, час виконання, системні інструменти, системні бібліотеки, налаштування. Доступне для програм для ОС Linux та Windows, контейнерне програмне забезпечення завжди працюватиме однаково, незалежно від середовища . Контейнери ізолюють програмне забезпечення від його оточення, наприклад, відмінності між середовищем розробки та інсценування та допомагають зменшити конфлікти між командами, які працюють із різним програмним забезпеченням на одній інфраструктурі.

Перша конфігурація середовища експорту вашого поточного середовища conda, використовуючи:

conda-env  export -n your_env_name > your_env_name.yml

приклад:

conda-env  export -n base> base.yml

Після запуску вище команди вони повинні бути файлом конфігурації yml у вашому поточному каталозі, який містить інформацію про ваше середовище conda

Для створення нового середовища за допомогою запуску файлу конфігураційного файлу yml:

conda-env create -n new_env -f=\path\to\base.yml 

приклад:

conda-env create -n venv -f=base.yml

Якщо вищезгадане не спрацьовує (через різні проблеми самого конди), завжди варто спробувати з наступною варіацією:

conda-env create --name new_env --file \path\to\base.yml 

Якщо у вашій програмі переважно Python, ви можете покладатися виключно на віртуальне середовище.

Створіть віртуальні середовища для ізоляції залежностей, а не використання системних бібліотек. Потім використовуйте інструменти віртуального середовища для дублювання ваших середовищ.

У робочому virtualenv створіть файл із версією кожної встановленої бібліотеки Python:

pip freeze > requirements.txt

У новому virtualenv попросіть pipвстановити ці бібліотеки з тією ж версією:

pip install -r requirements.txt

Це гарантує отримання однакових версій на обох машинах. А оскільки вимоги.txt відслідковуються вашим VCS, ви завжди можете відтворити середовище старої версії коду.

Звичайно, якщо вам потрібна база даних, виробничий веб-сервер тощо, ви закінчите ще кілька кроків, і ви не можете розраховувати на virtualenv, щоб забезпечити збіг обох середовищ. Ось тут вступає Докер (див . Відповідь Pieter21 ).

З самого кінця сторінки цієї документації :

Збережіть пакети для подальшого використання:

conda list --export > package-list.txt

Перевстановіть пакунки з файлу експорту:

conda create -n myenv --file package-list.txt

Підсумок існуючих способів створення середовища на основі іншого:

• Клонування середовища :

  • З існуючого середовища:

    $ conda create --name ORIG_ENV_NAME --clone CLONE_ENV_NAME

  • З експортованого файлу середовища на тій же машині:

    $ conda create --name ENV_NAME —-file FILE_NAME.yml

  • З експортованого файлу середовища на іншій машині:

    $ conda env export > ENV_NAME.yml
    $ conda env create -f ENV_NAME.yml```

Однолінійний

conda create --clone source_env --name destination_env