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Ajouter un environnement Conda
Cette page explique comment ajouter un environnement Conda à une instance Vertex AI Workbench.
Présentation
Lorsque vous ajoutez un environnement Conda à votre instance Vertex AI Workbench, il apparaît en tant que kernel dans l'interface JupyterLab de votre instance.
Vous pouvez ajouter un environnement Conda à votre instance Vertex AI Workbench pour utiliser des kernels qui ne sont pas disponibles dans les instances Vertex AI Workbench.
Par exemple, vous pouvez ajouter des environnements Conda pour R et Apache Beam. Vous pouvez également ajouter des environnements Conda à d'anciennes versions spécifiques des frameworks disponibles, tels que TensorFlow, PyTorch ou Python.
CONDA_ENVIRONMENT_NAME : nom de votre choix pour l'environnement
PACKAGE : le package que vous souhaitez installer
KERNEL_DISPLAY_NAME : nom à afficher pour la tuile du kernel dans l'interface JupyterLab
Pour afficher votre nouveau noyau, procédez comme suit :
Actualisez la page.
Sélectionnez Fichier > Nouveau Lanceur d'applications.
Le kernel est répertorié parmi les autres dans la fenêtre Lanceur d'applications.
Par défaut, conda peut utiliser des packages pip dans le dossier système pip (par exemple, /usr/bin/pip). L'exécution de conda install pip garantit que la configuration utilise un pip local dans l'environnement.
Exemple d'installation : R Essentials
L'exemple suivant installe R Essentials dans un environnement Conda nommé r.
conda create -n r
conda activate r
conda install -c r r-essentials
Exemple d'installation : package pip
L'exemple suivant installe des packages pip à partir d'un fichier requirements.txt.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2024/12/19 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2024/12/19 (UTC)."],[],[],null,["# Add a conda environment to a Vertex AI Workbench instance\n\nAdd a conda environment\n=======================\n\nThis page describes how to add a conda environment to your\nVertex AI Workbench instance.\n\nOverview\n--------\n\nWhen you add a conda environment to\nyour Vertex AI Workbench instance, it appears as a\n[kernel](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/user/documents_kernels.html)\nin your instance's JupyterLab interface.\n\nYou might add a conda environment to your Vertex AI Workbench instance\nto use kernels that aren't available in Vertex AI Workbench instances.\nFor example, you can add conda environments for R and Apache Beam. Or you\ncan add conda environments for specific older versions of the available\nframeworks, such as TensorFlow, PyTorch, or Python.\n\nBefore you begin\n----------------\n\nIf you haven't already,\n[create\na Vertex AI Workbench instance](/vertex-ai/docs/workbench/instances/create-console-quickstart).\n\nOpen JupyterLab\n---------------\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **Instances** page.\n\n [Go to Instances](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/workbench/instances)\n2. Next to your Vertex AI Workbench instance's name,\n click **Open JupyterLab**.\n\n Your Vertex AI Workbench instance opens JupyterLab.\n\nAdd a conda environment\n-----------------------\n\nYou can add a conda environment by entering commands in your instance's\nJupyterLab terminal.\n\n1. In JupyterLab,\n select **File \\\u003e New \\\u003e Terminal**.\n\n2. In the **Terminal** window, enter the following commands:\n\n ```genshi\n # Creates a conda environment.\n conda create -n CONDA_ENVIRONMENT_NAME -y\n conda activate CONDA_ENVIRONMENT_NAME\n\n # Install packages using a pip local to the conda environment.\n conda install pip\n pip install PACKAGE\n\n # Adds the conda kernel.\n DL_ANACONDA_ENV_HOME=\"${DL_ANACONDA_HOME}/envs/CONDA_ENVIRONMENT_NAME\"\n python -m ipykernel install --prefix \"${DL_ANACONDA_ENV_HOME}\" --name CONDA_ENVIRONMENT_NAME --display-name KERNEL_DISPLAY_NAME\n ```\n\n Replace the following:\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003eCONDA_ENVIRONMENT_NAME\u003c/var\u003e: your choice of name for the environment\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003ePACKAGE\u003c/var\u003e: the package that you want to install\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003eKERNEL_DISPLAY_NAME\u003c/var\u003e: the display name for the tile of the kernel in the JupyterLab interface\n3. A default kernel can be created when installing to a given\n conda environment. You can remove the default kernel with the\n following command:\n\n ```scdoc\n rm -rf \"/opt/micromamba/envs/CONDA_ENVIRONMENT_NAME/share/jupyter/kernels/python3\n ```\n4. To see your new kernel, do the following:\n\n 1. Refresh the page.\n\n 2. Select **File \\\u003e New Launcher**.\n\n The kernel is listed among the others in the **Launcher** window.\n\nBy default, conda might use pip packages in the system `pip` folder\n(for example, `/usr/bin/pip`). Running `conda install pip` ensures that\nthe setup uses a pip local to the environment.\n\nExample installation: R Essentials\n----------------------------------\n\nThe following example installs R Essentials in a conda environment named `r`. \n\n```text\nconda create -n r\nconda activate r\nconda install -c r r-essentials\n```\n\nExample installation: pip package\n---------------------------------\n\nThe following example installs pip packages from a `requirements.txt` file. \n\n```genshi\nconda create -n myenv\nconda activate myenv\nconda install pip\npip install -r requirements.txt\nDL_ANACONDA_ENV_HOME=\"${DL_ANACONDA_HOME}/envs/myenv\"\npython -m ipykernel install --prefix \"${DL_ANACONDA_ENV_HOME}\" --name myenv --display-name myenv\n```\n\nTroubleshoot\n------------\n\nTo diagnose and resolve issues related to adding a conda environment,\nsee [Troubleshooting\nVertex AI Workbench](/vertex-ai/docs/general/troubleshooting-workbench#pip-packages-missing-instances).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn more about [conda](https://docs.conda.io/en/latest/).\n\n- To modify your conda environment, see [Manage your conda\n environment](/vertex-ai/docs/workbench/instances/manage-environment)."]]
