Requirements kanoniseres mod et godkendt offline-pakkekatalog og gemmes med Python-/runtimeprofil og SHA-256-identitet. En mislykket kandidat erstatter ikke det tidligere fuldførte miljø.
ANPy for styret Python
Styret Python-arbejde i en Project-bundet runtime.
ANPy giver Python-analyse et kendt miljø, en notebook-revision, kernel-livscyklus og en CellRun-registrering, mens produktionsisolering og pakkepolitik forbliver under platformens styring.
Kanoniske nbformat 4-dokumenter anvender eksplicit manuel lagring og stærke ETags ved samtidige skrivninger. Checkpoints og gendannelser skaber uforanderlige versioner, mens det gemte notebook-head forbliver en eksplicit redigerbar revision. En konflikt bevarer det lokale udkast og kræver et bevidst valg mellem genindlæsning og genanvendelse.
Den betroede runtime-manager validerer Workspace-, notebook- og miljøidentitet før Start, Interrupt, Restart eller Stop. Browserinput kan ikke vælge hoststier, containere eller kontrollegitimationsoplysninger.
Efter en ny kernel kan afgrænset replay genskabe tidligere vellykkede og uændrede setupceller, men kun når revision, kildehash, miljø og udførelsesdokumentation matcher. Forældet eller ufuldstændig dokumentation afvises sikkert.
Hver indsendt CODE-celle bevarer kildeidentitet, notebook-revision, miljø- og kernelkontekst, afgrænsede stdout-/stderr-metadata, varighed og sluttilstand. Den aktuelle browsergrænseflade har ingen live-stream til stdout/stderr og ingen fuld rendering af DataFrames eller diagrammer.
Environment er en del af analyseidentiteten.
Requirements kanoniseres mod et godkendt offline-pakkekatalog og gemmes med Python-/runtimeprofil og SHA-256-identitet. En mislykket kandidat erstatter ikke det tidligere fuldførte miljø.
Requirements kan indsættes eller uploades til miljøkontrakten.
Pakkeopløsning er låst og foregår offline mod det godkendte katalog; vilkårlig installation fra internettet er ikke tilladt.
Workspace, Python-version, normaliserede requirements og runtimeprofil skaber en stabil miljøidentitet.
Notebook-tilstanden er versioneret og overskrives ikke i stilhed.
Kanoniske nbformat 4-dokumenter anvender eksplicit manuel lagring og stærke ETags ved samtidige skrivninger. Checkpoints og gendannelser skaber uforanderlige versioner, mens det gemte notebook-head forbliver en eksplicit redigerbar revision. En konflikt bevarer det lokale udkast og kræver et bevidst valg mellem genindlæsning og genanvendelse.
Kernel-livscyklussen administreres uden for browseren.
Den betroede runtime-manager validerer Workspace-, notebook- og miljøidentitet før Start, Interrupt, Restart eller Stop. Browserinput kan ikke vælge hoststier, containere eller kontrollegitimationsoplysninger.
Sikker replay er ikke et hukommelsesimage.
Efter en ny kernel kan afgrænset replay genskabe tidligere vellykkede og uændrede setupceller, men kun når revision, kildehash, miljø og udførelsesdokumentation matcher. Forældet eller ufuldstændig dokumentation afvises sikkert.
Stop og genstart bevarer ikke Python-proceshukommelse.
Kvalificerede uændrede foregående celler kan afspilles efter en ny kernelgeneration.
Ændret kilde, miljø eller ufuldstændig dokumentation fra en foregående celle blokerer replay frem for at gætte namespace-tilstand.
CellRun holder kodeudførelse afgrænset og styrbar.
Hver indsendt CODE-celle bevarer kildeidentitet, notebook-revision, miljø- og kernelkontekst, afgrænsede stdout-/stderr-metadata, varighed og sluttilstand. Den aktuelle browsergrænseflade har ingen live-stream til stdout/stderr og ingen fuld rendering af DataFrames eller diagrammer.
ANPy holder de aktuelle grænser synlige.
Dette er ikke et løfte om fuld MLOps, GPU-planlægning, modelservering, vilkårlig pakkeinstallation fra internettet, implicit Drive-montering eller fuldt delt notebook-samarbejde. Et valgt Drive-element er en midlertidig current-item-reference – ikke låst datalineage eller kernelmontering. Kanoniske dokumenter har egne ejere; de omkringliggende runtimestier mangler fortsat ensartet ejerskabstildeling.
Næste trin
Begynd med det dataflow, hvor uklarhed ikke er en mulighed.
Kortlæg de relevante systemer, ejere, regler, leveringsforpligtelser og dokumentationskrav.
Drøft et kritisk dataflow