Limitations de Notebooks dans Workspaces

Services du notebook et environnement d’exécution

  • Les services de notebook sont soumis à une limite de compte de 200 services actifs.

  • Les notebooks situés dans des espaces de travail différents ne peuvent pas partager un service.

  • Les notebooks du même espace de travail se connectent par défaut à un service partagé.

  • Les utilisateurs peuvent créer plusieurs services dans un espace de travail et affecter des notebooks à différents services selon les besoins.

  • Les services de notebooks peuvent être redémarrés le week-end pour la maintenance du service de conteneurs. Après un redémarrage, vous devez réexécuter les notebooks et réinstaller tous les paquets pour restaurer les variables et les paquets.

  • Package installation and listing behavior differs between uv and standard pip. Snowflake supports installing packages using uv pip install, and uv pip freeze lists only packages installed using uv pip install. pip freeze lists all packages available in the environment, including packages in the base image, packages installed with standard pip install, and packages installed with uv pip install.

  • La communication avec des zones de préparation externes n’est pas prise en charge.

Utilisation des notebooks dans Workspaces

  • Le renommage des fichiers, des dossiers ou de l’espace de travail du notebook peut entraîner un comportement inattendu, notamment la déconnexion du service, l’effacement du cache de sortie du notebook ou des retards dans la mise à jour des fichiers référencés.

  • Si vous êtes déconnecté, essayez de reconnecter le notebook. Si vous avez renommé l’espace de travail, créez et utilisez un nouveau service.

  • Les rôles secondaires ne sont plus nécessaires pour utiliser les espaces de travail personnels.

    • Si les rôles secondaires ne sont pas définis sur ALL, l’utilisateur doit sélectionner un rôle avec OWNERSHIP ou USAGE sur les pools de calcul et EAIs pour créer un service. D’autres fonctions d’espace de travail personnel, telles que les fichiers SQL et l’intégration Git, restent disponibles.

    • Si les politiques de session des comptes bloquent l’utilisation de rôles secondaires, les notebooks ne peuvent pas s’exécuter dans des espaces de travail personnels.

Modifier et exécuter des notebooks

  • Les mises à jour des fichiers Python (.py`Les) importés par un notebook ne sont pas automatiquement détectées par le service de notebook actif. Pour appliquer des modifications, redémarrez le noyau du notebook ou utilisez la commande magique :code:`%autoreload avant votre importation initiale afin que les mises à jour de fichiers soient détectées automatiquement.

  • Chaque cellule a une limite de sortie de 1 MB.

  • Les IPywidgets ne sont pas encore pris en charge.

  • L’intégration d’images dans des cellules Markdown ou l’utilisation d’images distantes via des URLs n’est pas encore pris en charge.

    Pour intégrer une image dans votre notebook, chargez-la dans votre espace de travail et affichez-la à l’aide d’une cellule Python, par exemple :

    from IPython.display import Image, display
    display(Image(filename="path/to/example_image.png"))
    
    Copy

    Pour une présentation plus propre, vous pouvez réduire la cellule de code pour n’afficher que le résultat de l’image.

  • Les sorties de cellules ne sont pas enregistrées sur le fichier .ipynb et ne peuvent pas être exportés.

  • Les cellules SQL ne peuvent pas exécuter EXECUTE NOTEBOOK PROJECT (exécution non interactive). Pour enchaîner les notebooks, utilisez Jupyter magic comme %run, qui exécute un autre notebook dans le même processus Python.

    Actuellement, les notebooks invoqués par %run ne peuvent prendre en charge que les processus purement Python.

  • Les grilles de données interactives ne s’affichent pas dans Notebooks dans Workspaces.

  • La référence de cellule n’est pas prise en charge.

  • Les cellules SQL peuvent être converties en cellules Python commençant par %%sql.

  • La mise en file d’attente des cellules n’est pas prise en charge, sauf lorsque Run all exécute séquentiellement toutes les cellules de votre notebook.

Using legacy Snowflake Notebooks in Workspaces

If you have a legacy Snowflake notebook and would like to use it in Workspaces, you must first export the .ipynb file and any supporting files, then upload them to your workspace.

Note

Not all legacy notebook files will run successfully and may require updates to align with the new environment. The table below outlines the updates available in Notebooks in Workspaces. More dedicated upgrade support will be available soon.

Zone

Legacy notebooks

Nouveaux notebooks

Calcul

Les utilisateurs doivent choisir entre l’environnement d’exécution d’entrepôt et de conteneur.

Expérience utilisateur simplifiée avec l’environnement d’exécution de conteneur uniquement.

  • Infrastructure CPU/GPU entièrement gérée.

  • Utilisation plus efficace du calcul (plusieurs notebooks peuvent se connecter au même service/nœud).

  • Le code SQL et Snowpark est toujours placé dans un entrepôt pour des raisons de flexibilité et de rentabilité.

Système de fichiers / environnement IDE

Partiellement pris en charge.

Environnement IDE complet avec :

  • Explorateur de fichiers avec prise en charge des sous-dossiers.

  • Panneaux scindés.

  • Terminal, etc.

  • Les espaces de travail synchronisés Git permettent aux utilisateurs d’effectuer des push/pull, de voir les différences et de changer de branches.

  • Les espaces de travail partagés prennent en charge la collaboration en équipe avec l’historique des versions et les flux de publication simples.

Gestion des paquets

  • Paquets installés via le canal Anaconda.

  • Les EAIs doivent être configurées manuellement pour chaque notebook.

  • Installation de paquets à partir de zones de préparation prises en charge.

Options de gestion des paquets plus souples :

  • Téléchargement direct vers les espaces de travail ou importation à partir de fichiers dans la zone de préparation/les référentiels Git.

  • Configuration plus facile pour installer les EAIs à partir de sources externes.

  • Le canal Anaconda n’est plus pris en charge.

Prise en charge de Streamlit

Pris en charge.

Non pris en charge.

Utiliser des bibliothèques telles que matplotlib, seaborn, plotly et altair pour la visualisation.

Compatibilité Jupyter

Certaines règles Jupyter sont prises en charge.

Prise en charge complète.

Utiliser des règles Jupyter comme %run, %time et %autoreload.

Si vous avez des questions sur les délais de disponibilité de fonctionnalités spécifiques, demandez à votre représentant de compte de contacter l’équipe de produit notebooks.