注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。
現在、Code Workspaces で直接オブジェクトを使用することはできません。ユーザーは、ワークスペース内の データ メニューを使用して、オブジェクトをバックアップするデータセットをインポートできます。
いいえ。大規模なデータ変換を行う場合は、Spark インフラストラクチャを活用する Foundry アプリケーションである Pipeline Builder や Code Repositories をお勧めします。
Code Workspaces は現在、JupyterLab® および RStudio® Workbench をサポートしています。
セキュリティ上の理由により、以下の Python パッケージはサポートされていません。
上記のパッケージに関して懸念がある場合は、Palantir の担当者にお問い合わせください。
はい、設定 メニューでネットワークポリシーを定義した後、Code Workspaces で API コールを行うことができます。ただし、外部 API は Control Panel で承認されたネットワーク Egress ポリシーとして登録されている必要があります。
Code Repositories アプリケーションは、関連する Code Workspaces から IPython フォーマットのコードを受け取り、JSON フォーマットでセルごとにコードをレンダリングします。
はい。パッケージのインポートに関するドキュメントを参照してください。パッケージが組織の Conda/PyPI/CRAN チャネルにホストされている場合、Foundry がそのチャネルをプロキシし、プロジェクトで使用できるようにすることができます。詳細については、Palantir の担当者にお問い合わせください。
Code Workspace にライブラリをインポートするには、Code Workspace の左パネルで パッケージ タブを使用します。
はい、コードが Code Workspaces で発生した場合、Code Repositories で直接コードを編集できます。コミットされると、ワークスペースで 同期 または リセット変更 機能を使用して、リモートでの変更をワークスペースに取り込むことができます。
概念的には、Code Repositories を Code Workspaces のバージョン管理マネージャとして考えることができます。プルリクエスト、競合解決、管理を処理し、コード開発は Code Workspaces で行われます。
セキュリティ上の理由から、ユーザーは JupyterLab® や RStudio® で作業する際に分離されます。これは、同じ Code Workspace にアクセスするすべてのユーザーが独自の環境を持つことを意味します。共同作業は git ワークフローを通じて行われます。最新のコードを同僚に提供したい場合は、変更の同期 を選択して、バックアップ用のコードリポジトリと変更を同期させることで、同僚が 同期 または リセット変更 を選択すると変更が利用可能になります。複数のユーザーが同じワークスペースで作業する場合は、独立したブランチで作業することをお勧めします。
.gitignore
を使用していくつかのファイルをデフォルトで無視し、git リポジトリにデータが同期されないようにし、git リポジトリのサイズを制限しています。また、JupyterLab® の .ipynb
ファイルからすべての出力を削除します。
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