Dataikuで独自のPython環境を利用する

はじめに

Dataiku Data Science Platform（Dataiku DSS）を利用する方法として、Dataiku DSSをVirtual Boxを使って利用する方法をご紹介しました。
Dataikuでは、pyenvやvirtualenvのような、Python環境を管理する仕組みが用意されています。今回は、Dataiku DSSで独自のPython環境を利用したいという場合に、その機能を利用して、独自のPython環境を作成する方法と、作成したPython環境をnotebookで使用する方法について紹介します。

独自のPython環境を作成する

1. Code Envs画面を表示します

Dataikuにログインした後、画面右上のキューブアイコンをクリックして、［Administrator］メニューをクリックします。

その後、画面右上にある［Code Envs］タブをクリックします。

2. 独自のPython環境を作成します

画面右上にある、［NEW PYTHON ENV］をクリックします。その後、表示される［New Python env］画面で、次の設定を行います。

Deployment type：Managed by DSS(recommended)
Name：（英数字で適宜入力します）
Python：必要なPythonバージョンを指定します。例えば、Python 3.6を用いる場合は、［Python 3.6 (from PATH)］を指定します。
Conda：チェックなしで大丈夫です。Condaを使用したい場合はチェックします。
Mandatory packages, Jupyter：いずれもチェックしたままとします。

設定が完了したら、［CREATE］ボタンをクリックします。独自のPython環境が作成されます。

留意点

Dataikuをインストールした環境において、［Python］で指定したバージョンのPythonはインストール済みで、かつそのバージョンの実行ファイルのパスが環境変数PATHに設定されている必要があります。Virtual Box版Dataikuアプライアンスを利用されている場合は、Python2.7とPython3.6がすでにインストールされていますので、そのバージョンは利用することができます。
プロキシ環境で独自のPython環境を作成する場合は、あらかじめDataikuのAdministrator画面でプロキシ情報を設定してください。詳細はこちらを参照してください。

独自のPython環境に新たなPythonライブラリをインストールする

1. ライブラリをインストールするPython環境を選択し、ライブラリインストール画面を表示します

Code Envsタブで表示されるPython環境一覧の中で、ライブラリをインストールするPython環境に該当する［Name］のリンクをクリックします。クリックした後、画面左側の［Packages to install］をクリックします。

2. インストールするライブラリを指定します

画面右下の［REQUESTED PACKAGES(PIP)］でインストールするライブラリを設定します。設定した後、［SAVE AND UPDATE］ボタンをクリックします。ライブラリがインストールされます。

インストールされているか確認するには、画面左側の［Installed packages］をクリックします。

補足
［ADD SETS OF PACKAGES］ボタンをクリックすることで、機械学習で用いる標準的なライブラリを指定してインストールすることもできます。

独自のPython環境をnotebookで利用する

Dataikuのnotebookで独自のPython環境を利用する場合は、次のようにします。

［New Python notebook］画面の［Code env］で独自のPython環境を指定します。

あるいは、notebookのメニュー［Kernel］>［Change kernel］から独自のPython環境を指定します。

さいごに

Dataiku DSSで独自のPython環境を作成し、notebookで利用する方法について紹介しました。
プロジェクトごとに独自のPython環境を利用したい場合に、よろしければご参考ください。