Как клонировать рабочую среду Python на другой машине?

Я разработал модель машинного обучения с Python (Anaconda + Flask) на моей рабочей станции, и все идет хорошо. Позже я попытался отправить эту программу на другую машину, где, конечно, я пытался настроить ту же среду, но программа не запускалась. Я скопировал программу на другие машины, где она также работает без сбоев.

Я не могу понять, в чем проблема в неудачном случае (и программный код, и сообщение об ошибке обильны, поэтому я не могу представить их здесь), но я почти уверен, что это что-то с различными версиями зависимостей ,

Итак, мой вопрос заключается в том, что в условиях, когда определенная программа работает хорошо, как я могу клонировать ее в другую, где она также должна работать хорошо? Конечно, без клонирования всей системы;)

Прежде всего, это вопрос Python / Anaconda, и его, вероятно, следует задавать на другом сайте обмена стеками.

Что касается самого вопроса - вы можете экспортировать свою среду Anaconda, используя:

conda env export > environment.yml

И воссоздайте его, используя:

conda env create -f environment.yml

Обратите внимание, что, как предлагали другие, вы должны использовать виртуальные среды, которые позволяют вам создавать определенную среду, отличную от среды вашей машины, и упростить управление ею.

Для создания виртуальной среды в Anaconda вы можете использовать:

conda create -n yourenvname python=x.x anaconda

который вы активируете, используя:

source activate yourenvname

Посмотрите на «контейнеры», например, Docker ( https://www.docker.com/what-container ), более легкую альтернативу виртуализации.

Это потребует некоторых временных затрат, но в итоге принесет много преимуществ.

По ссылке, где я выделил вашу конкретную потребность жирным курсивом :

Пакет программного обеспечения в стандартизированные единицы для разработки, отгрузки и развертывания

Образ контейнера - это легкий, автономный исполняемый пакет программного обеспечения, который включает в себя все необходимое для его запуска: код, среду выполнения, системные инструменты, системные библиотеки, настройки. Контейнерное программное обеспечение, доступное как для Linux, так и для Windows, всегда будет работать одинаково, независимо от среды . Контейнеры изолируют программное обеспечение от его окружения, например, различия между средой разработки и промежуточными средами, и помогают уменьшить конфликты между командами, работающими на разных программах в одной и той же инфраструктуре.

Первая конфигурация среды экспорта вашей текущей среды conda с использованием:

conda-env  export -n your_env_name > your_env_name.yml

пример:

conda-env  export -n base> base.yml

После выполнения вышеуказанной команды их должен быть файл конфигурации yml в вашем текущем каталоге, который содержит информацию о вашей среде conda

Для создания новой среды с использованием файла конфигурации yml выполните:

conda-env create -n new_env -f=\path\to\base.yml 

пример:

conda-env create -n venv -f=base.yml

В случае, если вышеперечисленное не работает (из-за различных проблем самой conda), всегда стоит попробовать следующие варианты:

conda-env create --name new_env --file \path\to\base.yml 

Если ваша программа в основном Python, вы можете полагаться исключительно на виртуальные среды.

Создавайте виртуальные среды для изоляции ваших зависимостей, а не используйте системные библиотеки. Затем используйте инструменты виртуальной среды для дублирования ваших сред.

В рабочем virtualenv создайте файл с версией каждой установленной библиотеки Python:

pip freeze > requirements.txt

В новом virtualenv попросите pipустановить эти библиотеки с той же версией:

pip install -r requirements.txt

Это гарантирует, что вы получите одинаковые версии lib на обеих машинах. А так как require.txt отслеживается вашей VCS, вы всегда можете воссоздать среду старой версии вашего кода.

Конечно, если вам нужна база данных, рабочий веб-сервер и т. Д., У вас есть еще несколько шагов, и вы не можете полагаться на virtualenv для обеспечения соответствия обеих сред. Здесь вступает Докер (см . Ответ Pieter21 ).

С самого конца этой страницы документации :

Сохраните пакеты для будущего использования:

conda list --export > package-list.txt

Переустановите пакеты из файла экспорта:

conda create -n myenv --file package-list.txt

Обобщение существующих способов создания среды на основе другого:

• Клонирование среды :

  • Из существующей среды:

    $ conda create --name ORIG_ENV_NAME --clone CLONE_ENV_NAME

  • Из экспортированного файла среды на том же компьютере:

    $ conda create --name ENV_NAME —-file FILE_NAME.yml

  • Из экспортированного файла среды на другом компьютере:

    $ conda env export > ENV_NAME.yml
    $ conda env create -f ENV_NAME.yml```
    

Один лайнер

conda create --clone source_env --name destination_env