conda 환경 추가

이 페이지에서는 Vertex AI Workbench 인스턴스에 conda 환경을 추가하는 방법을 설명합니다.

개요

Vertex AI Workbench 인스턴스에 conda 환경을 추가하면 인스턴스의 JupyterLab 인터페이스에 커널로 표시됩니다.

Vertex AI Workbench 인스턴스에서 사용할 수 없는 커널을 사용하기 위해 Vertex AI Workbench 인스턴스에 conda 환경을 추가할 수 있습니다. 예를 들어 R 및 Apache Beam용 conda 환경을 추가할 수 있습니다. 또는 TensorFlow, PyTorch, Python 등 사용 가능한 프레임워크의 특정 이전 버전용 conda 환경을 추가할 수 있습니다.

시작하기 전에

아직 Vertex AI Workbench 인스턴스를 만들지 않았으면 인스턴스를 만듭니다.

JupyterLab 열기

  1. Google Cloud 콘솔에서 인스턴스 페이지로 이동합니다.

    인스턴스로 이동

  2. Vertex AI Workbench 인스턴스 이름 옆에 있는 JupyterLab 열기를 클릭합니다.

    Vertex AI Workbench 인스턴스가 JupyterLab을 엽니다.

conda 환경 추가

인스턴스의 JupyterLab 터미널에 명령어를 입력하여 conda 환경을 추가할 수 있습니다.

  1. JupyterLab에서 파일 > 새로 만들기 > 터미널을 선택합니다.

  2. 터미널 창에서 다음 명령어를 입력합니다.

    
# 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

    다음을 바꿉니다.

    • CONDA_ENVIRONMENT_NAME: 환경에 선택한 이름
    • PACKAGE: 설치하려는 conda 패키지
    • KERNEL_DISPLAY_NAME: JupyterLab 인터페이스의 커널 타일 표시 이름

  3. 새 커널을 확인하려면 다음을 수행합니다.

    1. 페이지를 새로고침합니다.

    2. 파일 > 새 런처를 선택합니다.

    커널은 런처 창에 다른 커널과 나열됩니다.

기본적으로 conda는 시스템 pip 폴더의 pip 패키지를 사용할 수 있습니다(예: /usr/bin/pip). conda install pip를 실행하면 설정에서 환경에 대한 pip 로컬을 사용합니다.

conda 커널 수정

Vertex AI Workbench 인스턴스에는 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 프레임워크가 사전 설치되어 있습니다. 다른 버전이 필요한 경우 관련 conda 환경에서 pip를 사용하여 라이브러리를 수정할 수 있습니다.

예를 들어 PyTorch를 업그레이드하려면 다음 안내를 따르세요.


# Check name of the conda environment for PyTorch
conda env list

# Activates the environment for PyTorch
conda activate pytorch

# Display the PyTorch version
python -c "import torch; print(torch.__version__)"

# Ensures that we use pip from the conda environment for PyTorch
# Should be `/opt/conda/envs/pytorch/bin/pip`
which pip

# Upgrades PyTorch
pip install --upgrade torch

conda 커널 삭제

일부 conda 패키지는 설치될 때 환경에 기본 커널을 추가합니다. 예를 들어 R을 설치할 때 conda가 python3 커널을 추가할 수도 있습니다. 이로 인해 환경에서 커널이 중복될 수 있습니다. 중복된 커널을 방지하려면 기본 커널을 삭제한 후 같은 이름으로 새 커널을 만듭니다.


rm -rf /opt/conda/envs/CONDA_ENVIRONMENT_NAME/share/jupyter/kernels/python3

설치 예시: R Essentials

다음 예시에서는 r이라는 conda 환경에 R Essentials를 설치합니다.

conda create -n r
conda activate r
conda install -c r r-essentials

DL_ANACONDA_ENV_HOME="${DL_ANACONDA_HOME}/envs/r>"
python -m ipykernel install --prefix "${DL_ANACONDA_ENV_HOME}" --name r --display-name r
rm -rf /opt/conda/envs/r/share/jupyter/kernels/python3
rm -rf /opt/conda/envs/r/share/jupyter/kernels/ir

설치 예시: pip 패키지

다음 예시에서는 requirements.txt 파일에서 pip 패키지를 설치합니다.

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

문제 해결

conda 환경 추가와 관련된 문제를 진단하고 해결하려면 Vertex AI Workbench 문제 해결을 참조하세요.

다음 단계

  • conda 자세히 알아보기