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我想使用一个计算实例作为我的开发机器。是否有关于如何在这些机器上处理自定义 Anaconda 环境的最佳实践？

到目前为止，我是这样做的：

conda create --name testenv python=3
conda activate testenv
conda install ipykernel
ipython kernel install --user --name=testenv
sudo systemctl restart jupyter.service

--> 在浏览器中重新加载 JupyterHub。

你看到这样做有什么缺点吗？我知道，标准环境中的一些特殊包组合丢失了，但我想知道我在系统中安装了什么。当然，可以将它与environment.yml.

你怎么看？

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您的解决方法是目前最好的选择。但我知道 Azure ML 产品组一直在努力解决这个问题，但我无法就时间表做出任何承诺。

我与您分享了一个易于配置的数据科学云开发环境的梦想，该环境允许使用 conda yml 进行 Git 存储库克隆和环境创建。我们非常接近，尤其是考虑到有关 Visual Studio Codespaces 的所有新闻和公告！

于 2020-06-04T17:04:16.907 回答