Коли ми використовуємо Azure Machine Learning для обчислень у хмарному середовищі, однією з ключових рішень є налаштування середовища виконання. У версії SDK V1 це було досить прямолінійно, проте, при переході до версії SDK V2 можуть виникати певні проблеми, зокрема із зміною версії Python.
Проблема полягає в тому, що при переході з SDK V1 на SDK V2, отримання Python 3.10 стає стандартом, в той час як деякі середовища, такі як Databricks, вимагають саме Python 3.8. Це може призвести до невідповідності версій Python між середовищами, що впливає на правильність виконання коду і може спричинити конфлікти та помилки під час роботи з різними сервісами.
Одним із способів вирішення цієї проблеми є явна специфікація версії Python у Dockerfile. Замість того, щоб довірятися вибору за замовчуванням, можна вказати конкретну версію, яка відповідає вимогам усіх середовищ, з якими працюєте. Наприклад, для забезпечення сумісності з Databricks, можна змінити Dockerfile таким чином:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 |
FROM mcr.microsoft.com/azureml/openmpi4.1.0-ubuntu22.04:latest RUN mkdir -p /usr/share/man/man1 RUN apt-get -y update \ && apt-get install openjdk-19-jdk -y \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt && rm requirements.txt # встановлення Python 3.8 RUN apt-get install -y python3.8 # встановлення pip для Python 3.8 RUN apt-get install -y python3.8-distutils # установка альтернативи для python та pip RUN update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.8 1 RUN update-alternatives --install /usr/bin/pip pip /usr/bin/pip3 1 # set command CMD ["bash"] |
Цей підхід забезпечить консистентність версій Python у вашому середовищі Docker, незалежно від того, яку версію SDK ви використовуєте. Таким чином, можна уникнути проблем із сумісністю та забезпечити стабільну роботу ваших обчислювальних кластерів.