Создание с помощью CLI-утилиты окружения с нужной версией Python и CUDA

Рассмотрим пример создания окружения с версиями:

  • Python — 3.11.

  • CUDA — 12.1.0.

Примечание

Поддерживается установка версии CUDA, начиная с 11.8 и выше.

  1. Создайте Jupyter Server с образом cr.ai.cloud.ru/aicloud-jupyter/jupyter-server версии 0.0.90 и выше.

  2. Выберите JupyterLab.

  3. Запустите терминал.

  4. Вызовите справку с помощью команды:

    mlspace environments create --help
    ../../../_images/s__env-create__help.png

  5. В терминале выполните команду:

    mlspace environments create --env llama_trainer --python 3.11 --cuda 12.1.0

    Доступные CUDA-версии приведены в документации Anaconda.

    ../../../_images/s__env-create__python-cuda.png

  6. Проверьте наличие созданного окружения:

    mlspace environments list
    ../../../_images/s__env-create__list.png

    Примечание

    Список доступных окружений может выводиться достаточно долго из-за проверки CUDA в каждом образе. В дальнейших релизах мы ускорим работу.

    Обратите внимание, что при выполнении команды conda env list вы можете увидеть в терминале список незнакомых окружений. Эти окружения остались от ранее созданных ноутбуков.

    Удалите лишние окружения, если ноутбуки, в которых они были созданы, уже удалены.

    ../../../_images/s__conda-env-list__all__envs.png

См.также

Запустили Evolution free tier
для Dev & Test
Получить