Este artigo fornece uma visão geral da experiência de código para cientistas de dados no Watson Studio on Cloud Pak for Data 4.6. Cobrimos a nova integração aprimorada do VS Code Desktop, integração JupyterLab e RStudio. A integração da área de trabalho do VS Code permite que os cientistas de dados usem um IDE familiar para executar e depurar o código executado no cluster Cloud Pak for Data. Isso impõe permissões e regras de privacidade definidas no Cloud Pak for Data, como ao usar ferramentas integradas. Mostramos como a nova extensão do Watson Studio para VS Code facilita a conexão com ambientes de tempo de execução do Python nos projetos do Cloud Pak for Data. Explicamos como desenvolver e executar código nele, com acesso seguro aos dados no contexto do projeto.

Experiência de código no Cloud Pak for Data

Com o Watson Studio on Cloud Pak for Data, damos suporte a uma variedade de ferramentas e IDEs integrados a projetos. Os cientistas de dados podem trabalhar com Python e R, usando uma ampla variedade de bibliotecas. As bibliotecas do Watson Studio fornecem acesso a conexões de dados e ativos em um projeto. Eles também permitem salvar ativos de modelo ou dados no projeto e fornecem acesso a espaços e catálogos. O diagrama a seguir mostra as opções de uso de IDEs com projetos baseados em Git no Cloud Pak for Data.

O JupyterLab e o RStudio no Watson Studio permitem que os usuários colaborem no código em projetos baseados em Git. Eles trocam código via push/pull entre os ambientes por usuário e o Git Repo do projeto. Eles também podem usar VS Code, PyCharm, JupyterLab, … em seus desktops para contribuir com código para o repositório Git de um projeto.

Novidade no Cloud Pak for Data 4.6, fornecemos uma extensão do Watson Studio para VS Code. Ele permite o uso da área de trabalho do VS Code como interface do usuário para executar e depurar o código dentro dos ambientes de tempo de execução do Python em projetos no cluster Cloud Pak for Data. Isso permite o uso de computação e acesso seguro aos dados nesse contexto. Como ao usar ferramentas integradas, permissões, máscaras, regras de privacidade, … definidas no Cloud Pak for Data se aplicam.

Os cientistas de dados podem liberar o código por meio do repositório Git associado ao projeto. Eles podem criar tags de lançamento para a equipe de operações ou pipelines de CI/CD consumirem. Os consumidores podem extrair o código para uma tag de lançamento do repositório. Eles podem importá-lo como um pacote de código para um espaço no Cloud Pak for Data e executar o código como um trabalho ou implantação. Ou eles podem implantar e usar o código em outro lugar, conforme acharem adequado.

cadernos

Os cientistas de dados podem usar Notebooks para preparar e analisar dados, treinar e avaliar modelos e visualizar resultados. Os notebooks consistem em uma sequência de células de código com código Python ou R, células de saída para resultados e células de marcação para explicação.

JupyterLabGenericName

Para o desenvolvimento de grandes quantidades de código Python com muitos arquivos e/ou Notebooks, o Watson Studio incorpora o JupyterLab IDE. No contexto de um projeto, ele se integra ao repositório Git de um projeto para gerenciamento de código. A tela a seguir mostra um Notebook no JupyterLab em um projeto. O Notebook contém código gerado por Insert-to-Code na barra lateral, para acessar e exibir um ativo de dados do projeto.

Os clientes podem estender o JupyterLab no Cloud Pak for Data criando imagens personalizadas. Derivados da imagem base do Watson Studio JupyterLab/Python, eles podem adicionar extensões do JupyterLab conforme necessário.

Código VS

O VS Code oferece suporte ao desenvolvimento Python com depuração, conclusão de código e muitas extensões úteis. Sua integração com o Git permite o desenvolvimento e a contribuição do código do VS Code para projetos baseados no Git no Cloud Pak for Data.

A nova extensão do Watson Studio para VS Code também permite conectar-se ao ambiente de tempo de execução do Python em projetos baseados em Git no Cloud Pak for Data. Ele cria uma conexão HTTPS segura da área de trabalho do usuário para o cluster Cloud Pak for Data. Os usuários podem trabalhar no familiar VS Code IDE. A partir dessa interface do usuário, eles podem executar e depurar seu código em ambientes de tempo de execução do Python — como CPU, GPU, Spark, ambientes personalizados — no Cloud Pak for Data. Executando nesse contexto, seu código pode usar a biblioteca de projetos do Watson Studio para acessar ativos e conexões de dados dentro do projeto. Eles podem usar configurações de ambiente de tempo de execução com grandes quantidades de computação e memória, se necessário.

Como o código do usuário é executado no contexto de um ambiente de tempo de execução Python em um projeto no Cloud Pak for Data, todas as permissões, mascaramento, regras de privacidade... conforme definido no Cloud Pak for Data são aplicadas.

Os usuários podem baixar o Watson Studio Extension para VS Code a partir do cluster Cloud Pak for Data e instalá-lo por meio da interface do usuário de instalação da extensão do VS Code.

O usuário precisa configurar a extensão do Watson Studio com sua URL do cluster Cloud Pak for Data, chave de API pessoal, etc.

Agora, o Watson Studio Extension permite que o usuário se conecte a um ambiente de tempo de execução Python novo ou em execução em qualquer Git-Project ao qual ele tenha acesso. O usuário seleciona o projeto a ser usado e a definição do ambiente de tempo de execução do Python ou executando o ambiente de tempo de execução do Python nele.

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O usuário pode desenvolver, executar e depurar o código Python diretamente nesse ambiente de tempo de execução no projeto no Cloud Pak for Data cluster. A imagem a seguir mostra a depuração do código Python que é executado no contexto de um projeto, acessando dados por meio de uma conexão Cloud Pak for Data para Db2. Da mesma forma, é possível acessar todos os dados de qualquer uma das muitas outras fontes de dados suportadas pelo Cloud Pak for Data. O usuário pode confirmar e enviar código para o repositório Git do projeto, para colaborar com os membros do projeto e disponibilizar o código para implantação.

O acima também funciona em conjunto com outras extensões do VS Code. Por exemplo, os desenvolvedores podem usar o GitHub Copilot no contexto de desenvolvimento de código executado em um ambiente de tempo de execução do Python no Cloud Pak for Data.

Conclusão

A integração da área de trabalho do VS Code com ambientes de tempo de execução do Python em projetos adiciona uma peça chave à experiência de código do Cloud Pak for Data. Ele reúne o melhor do VS Code como um IDE líder para Python com capacidade de execução e depuração de código no contexto seguro de projetos no Cloud Pak for Data.

Encorajamos todos a experimentá-lo e deixe-nos saber seus pensamentos:

Cloud Pak for Data 4.6 Docs: Watson Studio Extension para VS Code

https://www.ibm.com/docs/en/cloud-paks/cp-data/4.6.x?topic=models-visual-studio-code