В этой статье представлен обзор работы с кодом для специалистов по данным в Watson Studio в Cloud Pak for Data 4.6. Мы рассмотрим новую улучшенную интеграцию с VS Code Desktop, интеграцию с JupyterLab и RStudio. Интеграция VS Code с рабочим столом позволяет специалистам по данным использовать знакомую среду IDE для запуска и отладки кода, работающего в кластере Cloud Pak for Data. Это обеспечивает соблюдение разрешений и правил конфиденциальности, определенных в Cloud Pak для данных, например, при использовании встроенных инструментов. Мы покажем, как новое расширение Watson Studio для VS Code упрощает подключение к средам выполнения Python в рамках проектов Cloud Pak for Data. Мы объясняем, как разрабатывать и запускать код с безопасным доступом к данным в контексте проекта.

Опыт работы с кодом в Cloud Pak для данных

С помощью Watson Studio в Cloud Pak for Data мы поддерживаем целый ряд инструментов и IDE, интегрированных с проектами. Специалисты по данным могут работать с Python и R, используя широкий спектр библиотек. Библиотеки Watson Studio предоставляют доступ к подключениям к данным и активам в проекте. Они также позволяют сохранять модели или активы данных в проекте и обеспечивают доступ к пространствам и каталогам. На следующей диаграмме показаны варианты использования IDE с проектами на основе Git в Cloud Pak for Data.

JupyterLab и RStudio в Watson Studio позволяют пользователям совместно работать над кодом в проектах на основе Git. Они обмениваются кодом посредством push/pull между средами для каждого пользователя и репозиторием Git проекта. Они также могут использовать VS Code, PyCharm, JupyterLab и т. д. на своих настольных компьютерах, чтобы добавлять код в репозиторий Git проекта.

Новое в Cloud Pak для данных 4.6 — расширение Watson Studio Extension для VS Code. Это позволяет использовать рабочий стол VS Code в качестве пользовательского интерфейса для запуска и отладки кода в средах выполнения Python в проектах в кластере Cloud Pak for Data. Это позволяет использовать вычисления и безопасный доступ к данным в этом контексте. Как и при использовании встроенных инструментов, применяются разрешения, маскирование, правила конфиденциальности и т. д., определенные в Cloud Pak for Data.

Специалисты по данным могут выпускать код через связанный с проектом репозиторий Git. Они могут создавать теги выпуска для использования операционным персоналом или конвейерами CI/CD. Потребители могут извлечь код для тега выпуска из репозитория. Они могут импортировать его как пакет кода в пространство в Cloud Pak for Data и запускать код как задание или развертывание. Или они могут развернуть и использовать код в другом месте по своему усмотрению.

Ноутбуки

Специалисты по данным могут использовать ноутбуки для подготовки и анализа данных, обучения и оценки моделей, а также для визуализации результатов. Блокноты состоят из последовательности ячеек кода с кодом Python или R, ячеек вывода для результатов и ячеек разметки для пояснений.

ЮпитерЛаб

Для разработки больших объемов кода Python с большим количеством файлов и/или блокнотов Watson Studio встраивает JupyterLab IDE. В контексте проекта он интегрируется с репозиторием Git проекта для управления кодом. На следующем экране показан Блокнот в JupyterLab в проекте. Блокнот содержит код, созданный с помощью Insert-to-Code из боковой панели, для доступа и отображения ресурса данных из проекта.

Клиенты могут расширять возможности JupyterLab в Cloud Pak for Data, создавая собственные образы. Созданные на основе базового образа Watson Studio JupyterLab/Python, они могут добавлять расширения JupyterLab по мере необходимости.

Код ВС

VS Code поддерживает разработку на Python с отладкой, завершением кода и множеством полезных расширений. Его интеграция с Git позволяет разрабатывать и добавлять код из VS Code в проекты на основе Git в Cloud Pak for Data.

Новое расширение Watson Studio для VS Code также позволяет подключаться к среде выполнения Python в проектах на основе Git в Cloud Pak for Data. Он создает безопасное HTTPS-подключение с рабочего стола пользователя к кластеру Cloud Pak for Data. Пользователи могут работать в знакомой IDE VS Code. Из этого пользовательского интерфейса они могут запускать и отлаживать свой код в средах выполнения Python, таких как ЦП, ГП, Spark, настраиваемые среды, в Cloud Pak for Data. Работая в этом контексте, их код может использовать библиотеку проекта Watson Studio для доступа к активам и подключениям к данным внутри проекта. При необходимости они могут использовать конфигурации среды выполнения с большими объемами вычислений и памяти.

Поскольку код пользователя выполняется в контексте среды выполнения Python в проекте в Cloud Pak for Data, применяются все разрешения, маскирование, правила конфиденциальности… как определено в Cloud Pak for Data.

Пользователи могут загрузить расширение Watson Studio для VS Code из кластера Cloud Pak for Data и установить его с помощью пользовательского интерфейса установки расширения VS Code.

Пользователю необходимо настроить расширение Watson Studio с помощью своего URL-адреса кластера Cloud Pak for Data, личного ключа API и т. д.

Теперь расширение Watson Studio позволяет пользователю подключаться к новой или работающей среде выполнения Python в любом Git-проекте, к которому у него есть доступ. Пользователь выбирает проект для использования и определение среды выполнения Python или запуска среды выполнения Python в нем.

­

Пользователь может разрабатывать, запускать и отлаживать код Python непосредственно в этой среде выполнения в проекте в кластере Cloud Pak for Data. На следующем рисунке показана отладка кода Python, который выполняется в контексте проекта, доступ к данным осуществляется через подключение Cloud Pak for Data к Db2. Аналогичным образом можно получить доступ ко всем данным из любого из множества других источников данных, поддерживаемых Cloud Pak for Data. Пользователь может зафиксировать и отправить код в репозиторий Git проекта, чтобы сотрудничать с участниками проекта и сделать код доступным для развертывания.

Вышеупомянутое также работает вместе с другими расширениями VS Code. Например, разработчики могут использовать GitHub Copilot в контексте разработки кода, который выполняется в среде выполнения Python в Cloud Pak for Data.

Заключение

Интеграция рабочего стола VS Code со средами выполнения Python в проектах добавляет ключевой элемент к работе с кодом в Cloud Pak for Data. Он объединяет лучшее из VS Code в качестве ведущей IDE для Python с возможностью запуска и отладки кода в безопасном контексте проектов в Cloud Pak for Data.

Мы призываем всех попробовать и дайте нам знать ваши мысли:

Документы Cloud Pak for Data 4.6: Расширение Watson Studio для VS Code

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