Partilhar via

Aceder a um terminal de instância de computação

Pode usar o terminal de uma instância de computação no seu espaço de trabalho Azure Machine Learning para aceder a operações Git, instalar pacotes e adicionar kernels à instância.

Pré-requisitos

  • Uma subscrição do Azure. Você pode criar uma conta gratuita.
  • Uma área de trabalho do Azure Machine Learning. Para obter mais informações, consulte Criar recursos de espaço de trabalho.

Aceder a um terminal

Para aceder ao terminal a partir do seu espaço de trabalho no Azure Machine Learning Studio:

  1. Selecione Cadernos no menu esquerdo.

  2. Selecione o ícone do Terminal no topo do ecrã.

    Captura de ecrã que mostra como abrir a janela do terminal.

  3. Se uma instância de computação estiver a correr, a janela do terminal dessa instância abre-se. Se não estiver a correr nenhuma instância de computação, selecione o ícone Iniciar ou Criar ao lado de Computar para iniciar ou criar uma instância de computação.

    Captura de ecrã que mostra como iniciar ou criar uma instância de computação.

Outras formas de aceder ao terminal

Também pode aceder a um terminal de instância de computação das seguintes formas:

  • No Visual Studio Code, selecione Terminal>"Novo Terminal" no menu superior. Para mais informações sobre como se ligar ao seu espaço de trabalho a partir do Visual Studio Code, consulte Trabalhar no Visual Studio Code remotamente ligado a uma instância de computação.
  • No RStudio ou Posit Workbench, selecione o separador Terminal no canto superior esquerdo. Para mais informações, consulte Adicionar aplicações personalizadas como RStudio ou Posit Workbench.
  • No JupyterLab, selecione o azulejo Terminal em Outro no Iniciador.
  • No Jupyter, selecione Ficheiro>Novo>Terminal no menu superior.
  • Se a instância de computação tiver o acesso a shell seguro (SSH) ativado, ligue-se à máquina via SSH. Se o cálculo estiver numa rede virtual gerida e não tiver um endereço IP público, use o az ml compute connect-ssh comando para ligar.

Copiar e colar no terminal

Podes copiar e colar texto entre o terminal e as células do caderno do Azure Machine Learning Studio. Para o Windows, use Ctrl+C para copiar e Ctrl+V, Ctrl+Shift+V ou Shift+Insert para colar. Para macOS, usa o Cmd+C para copiar e o Cmd+V para colar.

Aceder às operações e ficheiros do Git

Podes aceder a todas as operações do Git a partir do terminal. Todos os ficheiros e pastas Git estão armazenados no sistema de ficheiros do teu espaço de trabalho, por isso podes usá-los a partir de qualquer instância de computação no teu espaço de trabalho.

Nota

Para garantir que os seus ficheiros e pastas são visíveis em todos os ambientes do seu caderno, guarde-os em qualquer lugar sob ~/cloudfiles/code/Users/<your_user_name>.

Para integrar o Git ao seu espaço de trabalho do Azure Machine Learning, consulte Integração do Git para o Azure Machine Learning.

Instalar pacotes

Podes usar uma janela de terminal para instalar pacotes no kernel que queres usar para o teu portátil. O kernel padrão é python310-sdkv2.

Para Python, podes adicionar e executar código de instalação de pacotes numa célula de notebook. Para a gestão de pacotes dentro de um notebook Python, use %pip ou %conda funções mágicas para instalar automaticamente pacotes no kernel atualmente em execução. Não use !pip ou !conda, que se referem a todos os pacotes, incluindo pacotes fora do kernel atualmente em execução.

Também pode instalar pacotes diretamente no Jupyter Notebooks, RStudio ou Posit Workbench. Use o separador Pacotes no canto inferior direito ou o separador Console no canto superior esquerdo. Para mais informações, consulte Adicionar aplicações personalizadas como RStudio ou Posit Workbench.

Adicionar novos kernels

Podes executar código na janela do terminal para adicionar novos kernels à instância de computação.

Os seguintes exemplos de código instalam um novo kernel Jupyter. Pode instalar qualquer um dos kernels Jupyter disponíveis.

  1. Execute o comando seguinte para criar um novo ambiente chamado newenv.

    conda create --name newenv

  2. Ative o ambiente.

    conda activate newenv

  3. Instala os pacotes pip e ipykernel e cria um kernel para o novo ambiente Conda.

    conda install pip
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name newenv --display-name "Python (newenv)"

Para adicionar um novo kernel R à instância de computação:

Nota

Desde novembro de 2025, o canal Anaconda R já não é mantido ativamente. Os comandos seguintes utilizam o conda-forge canal como fonte alternativa para pacotes R.

  1. Use a janela do terminal para criar um novo ambiente. O comando seguinte cria r_env.

    conda create -n r_env -c conda-forge r-essentials r-base

  2. Ative o ambiente.

    conda activate r_env

  3. Executa o R no novo ambiente.

    R

  4. No prompt R, execute IRkernel para criar um novo kernel chamado irenv.

    IRkernel::installspec(name = 'irenv', displayname = 'New R Env')

  5. Feche a sessão R.

    q()

O novo kernel R pode demorar alguns minutos a estar pronto para usar. Se vires um erro a dizer que o kernel é inválido, espera alguns minutos e tenta novamente.

Remover kernels adicionados

Para remover um núcleo Jupyter adicionado da instância de computação, deve remover o kernelspec, e pode, opcionalmente, remover o ambiente Conda. Também podes optar por manter o ambiente Conda. Deve remover o kernelspec para evitar que o kernel permaneça selecionável e cause comportamentos inesperados.

Importante

Quando personalizar a instância de computação, certifique-se de que não apaga ambientes Conda ou kernels Jupyter que não criou, pois isso pode prejudicar a funcionalidade do Jupyter ou do JupyterLab.

Para remover o kernelspec:

  1. Use a janela do terminal para listar e encontrar o kernelspec.

    jupyter kernelspec list

  2. Remova o kernelspec, substituindo-o <UNWANTED_KERNEL> pelo kernel que pretende remover.

    jupyter kernelspec uninstall <UNWANTED_KERNEL>

Para remover também o ambiente Conda:

  1. Use a janela do terminal para listar e encontrar o ambiente Conda.

    conda env list

  2. Remove o ambiente Conda, substituindo <ENV_NAME> pelo ambiente Conda que queres remover.

    conda env remove -n ENV_NAME

Quando atualiza, a lista de kernel na vista dos seus Cadernos deve refletir as suas alterações.

Gerir sessões no terminal

As sessões de terminal podem manter-se ativas se não fechares corretamente os separadores do terminal. Demasiadas sessões de terminal ativas podem afetar o desempenho da sua instância de computação. Certifique-se de encerrar todas as sessões que já não precisa para preservar os recursos da sua instância de computação e otimizar o desempenho.

Para ver uma lista de todas as sessões ativas do terminal, selecione o ícone Gerir sessões ativas no extremo direito da barra de ferramentas do terminal. Encerra todas as sessões de que já não precisas.

Para mais informações sobre como gerir sessões a correr no seu computador, consulte Gerir sessões de cadernos e terminais.

Conteúdos relacionados

  • Last updated on