Agrega un entorno conda
En esta página, se describe cómo agregar un entorno conda a tu instancia de Vertex AI Workbench.
Descripción general
Cuando agregas un entorno conda a tu instancia de Vertex AI Workbench, aparece como un kernel en la interfaz de JupyterLab de tu instancia.
Puedes agregar un entorno conda a tu instancia de Vertex AI Workbench para usar kernels que no están disponibles en instancias de Vertex AI Workbench. Por ejemplo, puedes agregar entornos conda para R y Apache Beam. O puedes agregar entornos conda para versiones anteriores específicas de los frameworks disponibles, como TensorFlow, PyTorch o Python.
Antes de comenzar
Si aún no lo hiciste, crea una instancia de Vertex AI Workbench.
Abre JupyterLab
En la consola de Google Cloud, ve a la página Instancias.
Junto al nombre de la instancia de Vertex AI Workbench, haz clic en Abrir JupyterLab.
Tu instancia de Vertex AI Workbench abre JupyterLab.
Agrega un entorno conda
Para agregar un entorno conda, ingresa los comandos en la terminal de JupyterLab de tu instancia.
En JupyterLab, selecciona File > New > Terminal.
En la ventana Terminal, ingresa los siguientes comandos:
# Creates a conda environment. conda create -n CONDA_ENVIRONMENT_NAME -y conda activate CONDA_ENVIRONMENT_NAME # Install packages using a pip local to the conda environment. conda install pip pip install PACKAGE # Adds the conda kernel. DL_ANACONDA_ENV_HOME="${DL_ANACONDA_HOME}/envs/CONDA_ENVIRONMENT_NAME" python -m ipykernel install --prefix "${DL_ANACONDA_ENV_HOME}" --name CONDA_ENVIRONMENT_NAME --display-name KERNEL_DISPLAY_NAME
Reemplaza lo siguiente:
CONDA_ENVIRONMENT_NAME
: es el nombre que elijas para el entorno.PACKAGE
: el paquete conda que deseas instalarKERNEL_DISPLAY_NAME
: el nombre visible del mosaico del kernel en la interfaz de JupyterLab
Para ver tu kernel nuevo, haz lo siguiente:
Actualiza la página.
Selecciona Archivo > Nuevo selector.
El kernel aparece entre los demás en la ventana Launcher.
De forma predeterminada, conda puede usar paquetes pip en la carpeta pip
del sistema (por ejemplo, /usr/bin/pip
). Ejecutar conda install pip
garantiza que la configuración use un pip local en el entorno.
Ejemplo de instalación: R Essentials
En el siguiente ejemplo, se instala R Essentials en un entorno conda llamado r
.
conda create -n r conda activate r conda install -c r r-essentials
Ejemplo de instalación: paquete pip
En el siguiente ejemplo, se instalan paquetes de pip desde un archivo requirements.txt
.
conda create -n myenv conda activate myenv conda install pip pip install -r requirements.txt DL_ANACONDA_ENV_HOME="${DL_ANACONDA_HOME}/envs/myenv" python -m ipykernel install --prefix "${DL_ANACONDA_ENV_HOME}" --name myenv --display-name myenv
Solucionar problemas
Para diagnosticar y resolver problemas relacionados con la adición de un entorno conda, consulta Solución de problemas de Vertex AI Workbench.
¿Qué sigue?
Más información sobre conda.
Para modificar tu entorno conda, consulta Administra tu entorno conda.