レガシーノートブックのワークスペースへの移行

このトピックでは、レガシー Snowflake Notebooks および依存ファイルをワークスペース環境へ移動する方法について説明します。

移行手順

  1. ナビゲーションメニューで Projects » Notebooks を選択し、レガシーノートブックを開きます。

  2. Files セクションにナビゲートして .ipynb ノートブックと依存ファイルを表示します。

  3. 必要なファイルをすべてローカルマシンにダウンロードします。

  4. ナビゲーションメニューで Projects » Workspaces を選択します。

  5. ワークスペースを選択します。

  6. 既存のワークスペースを開くか、新しいワークスペースを作成します。

    個人用にはプライベートワークスペースを選択します。複数のユーザーがノートブックにアクセスする必要がある場合は共有ワークスペースを選択してください。詳細については、 ワークスペース をご参照ください。

  7. + Add new を選択します。

  8. ダウンロードしたファイルをワークスペースにアップロードします。

レガシーノートブックと新しいノートブックの主な違い

注釈

レガシーノートブックファイルすべてが正常に実行されるわけではなく、新しい環境に合わせた更新が必要になる場合があります。以下の表は、ワークスペースのノートブックで利用可能な更新一覧です。

エリア

レガシーノートブック

新しいノートブック

コンピュート

ユーザーは、ウェアハウスとコンテナランタイムのどちらかを選択する必要があります。

コンテナランタイムのみでユーザーエクスペリエンスを簡素化。

  • 完全に管理された CPU/GPU インフラストラクチャ。

  • より効率的なコンピューティング利用（複数のノートブックが同じサービス/ノードに接続可能）。

  • SQL とSnowparkのコードは、柔軟性とコストパフォーマンスのためにウェアハウスにプッシュダウンされたままです。

ファイルシステム / IDE 環境

部分的にサポートされています。

以下を備えたフル IDE 環境:

  • サブフォルダーをサポートするファイルエクスプローラー。

  • ペインを分割。

  • ターミナルなど。

  • Gitと同期されたワークスペースにより、ユーザーはプッシュ/プル、差分表示、ブランチの切り替えが可能になります。

  • 共有ワークスペースはバージョン履歴と簡単な公開フローでチームコラボレーションをサポートします。

パッケージ管理

  • Anacondaチャネルを介してインストールされるパッケージ。

  • EAIs はノートブックごとに手動で構成する必要があります。

  • サポートされているステージからのパッケージインストール。

より柔軟なパッケージ管理オプション:

  • ワークスペースに直接アップロードするか、ステージ/Gitリポジトリ内のファイルからインポートします。

  • EAIs の簡単な設定で外部ソースからインストール。

  • Anacondaチャネルはサポートされなくなりました。

Streamlitのサポート

サポートされています。

サポート対象外です。

可視化のために matplotlib 、 seaborn 、 plotly および altair などのライブラリを使用します。

Jupyterの互換性

一部のJupyterマジックはサポートされています。

フルサポート。

%run 、 %time および %autoreload などのJupyterマニフェストを使用します。

特定の機能の可用性タイムラインについて質問がある場合は、アカウント担当者にノートブック製品チームへの問い合わせを依頼してください。

技術要件および互換性

新しい環境でノートブックを実行する前に、以下の制約を確認してください。

  • **Pythonおよびランタイム： ** ワークスペースはPython 3.10から3.12およびContainer Runtime 2.2をサポートします。

    注釈

    Python 3.9とContainer Runtime 2.0はワークスペースではサポートされていません。

  • ** 計算タイプ： ** ワークスペースのNotebooksは CPU または GPU 計算タイプで実行します。

  • ** 可視化： ** Streamlitはサポートされていません。データ可視化には、Matplotlib、 Seaborn、Plotly、またはAltairを使用します。

依存関係の管理

ワークスペースには、Snowflake Anacondaパッケージリポジトリとの統合サポートはありません。プロジェクトで :ref:` 事前インストール済みのパッケージ <label-container_runtime_for_ml_packages>` に含まれていないパッケージが必要な場合の場合は、以下のメソッドを使ってインストールできます。

  • ** インタラクティブなワークフロー： ** ノートブック内の pip install を使用します。詳細については、 パッケージとランタイムの管理 をご参照ください。

  • ** 自動設定： ** requirements.txt ファイルで依存関係を定義します。詳細な手順については、 パッケージとランタイムの管理 をご参照ください。スケジュールされたノートブックの場合は、 EXECUTE NOTEBOOK PROJECT の REQUIREMENTS_FILE パラメーターを使用してファイルを指定します。

スケジュールされたタスク

レガシーノートブックでスケジュールされたタスクがある場合、そのタスクはレガシーノートブックで実行され続け、影響を受けません。

既存のタスクで新しいノートブックを使用したい場合は、タスクを更新して新しいノートブックプロジェクトオブジェクト（NPO）を参照します。詳細については、 ワークスペースでノートブックを実行し、スケジュールする をご参照ください。