Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Sesuaikan lingkungan runtime Anda
<a name="train-remote-decorator-customize"></a>

Anda dapat menyesuaikan lingkungan runtime Anda untuk menggunakan lingkungan pengembangan terintegrasi lokal (IDE) pilihan Anda, SageMaker buku catatan, atau buku catatan SageMaker Studio Classic untuk menulis kode ML Anda. SageMaker AI akan membantu mengemas dan mengirimkan fungsi Anda dan dependensinya sebagai pekerjaan SageMaker pelatihan. Ini memungkinkan Anda mengakses kapasitas server SageMaker pelatihan untuk menjalankan pekerjaan pelatihan Anda.

Baik dekorator jarak jauh dan `RemoteExecutor` metode untuk memanggil fungsi memungkinkan pengguna untuk menentukan dan menyesuaikan lingkungan runtime mereka. Anda dapat menggunakan `requirements.txt` file atau file YAML lingkungan conda.

Untuk menyesuaikan lingkungan runtime menggunakan file YAML lingkungan conda dan `requirements.txt` file, lihat contoh kode berikut.

```
# specify a conda environment inside a yaml file
@remote(instance_type="{{ml.m5.large}}",
        image_uri = "{{my_base_python:latest}}", 
        dependencies = "./environment.yml{{}}")
def matrix_multiply(a, b):
    return np.matmul(a, b)

# use a requirements.txt file to import dependencies
@remote(instance_type="{{ml.m5.large}}",
        image_uri = "{{my_base_python:latest}}", 
        dependencies = '{{./requirements.txt}}')
def matrix_multiply(a, b):
    return np.matmul(a, b)
```

Atau, Anda dapat `dependencies` mengatur `auto_capture` agar SageMaker Python SDK menangkap dependensi yang diinstal di lingkungan conda aktif. Berikut ini diperlukan `auto_capture` untuk bekerja dengan andal:
+ Anda harus memiliki lingkungan conda yang aktif. Sebaiknya jangan menggunakan lingkungan `base` conda untuk pekerjaan jarak jauh sehingga Anda dapat mengurangi potensi konflik ketergantungan. Tidak menggunakan lingkungan `base` conda juga memungkinkan pengaturan lingkungan yang lebih cepat di pekerjaan jarak jauh.
+ Anda tidak boleh menginstal dependensi menggunakan pip dengan nilai untuk parameter`--extra-index-url`.
+ Anda tidak boleh memiliki konflik ketergantungan antara paket yang diinstal dengan conda dan paket yang diinstal dengan pip di lingkungan pengembangan lokal.
+ Lingkungan pengembangan lokal Anda tidak boleh berisi dependensi khusus sistem operasi yang tidak kompatibel dengan Linux.

Jika `auto_capture` tidak berhasil, kami sarankan Anda meneruskan dependensi Anda sebagai file requirement.txt atau conda environment.yaml, seperti yang dijelaskan dalam contoh pengkodean pertama di bagian ini.