Conda-Umgebung verwalten
Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie eine Conda-Umgebung in Ihrer Vertex AI Workbench-Instanz verwalten.
Übersicht
Wenn Sie Ihrer Vertex AI Workbench-Instanz eine Conda-Umgebung hinzugefügt haben, wird sie in der JupyterLab-Benutzeroberfläche Ihrer Instanz als Kernel angezeigt.
Möglicherweise haben Sie Ihrer Instanz eine Conda-Umgebung hinzugefügt, um einen Kernel zu verwenden, der in einer Standard-Vertex AI Workbench-Instanz nicht verfügbar ist. Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie diesen Kernel ändern und löschen.
JupyterLab öffnen
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Instanzen auf.
Klicken Sie neben dem Namen der Vertex AI Workbench-Instanz auf JupyterLab öffnen.
Ihre Vertex AI Workbench-Instanz öffnet JupyterLab.
Conda-Kernel ändern
Vertex AI Workbench-Instanzen enthalten vorinstallierte Frameworks wie PyTorch und TensorFlow. Wenn Sie eine andere Version benötigen, können Sie die Bibliotheken mithilfe von pip in der entsprechenden Conda-Umgebung ändern.
Wenn Sie beispielsweise ein Upgrade von PyTorch ausführen möchten:
# Check the name of the conda environment for PyTorch conda env list # Activate the environment for PyTorch conda activate pytorch # Display the PyTorch version python -c "import torch; print(torch.__version__)" # Make sure to use pip from the conda environment for PyTorch # This should be `/opt/conda/envs/pytorch/bin/pip` which pip # Upgrade PyTorch pip install --upgrade torch
Conda-Kernel löschen
Einige Conda-Pakete fügen Ihrer Umgebung beim Installieren der Pakete Standardkerne hinzu. Wenn Sie R installieren, kann conda beispielsweise auch einen python3
-Kernel hinzufügen. Dies kann zu einer Duplizierung von Kerneln in Ihrer Umgebung führen. Um doppelte Kernel zu vermeiden, löschen Sie den Standard-Kernel, bevor Sie einen neuen Kernel mit demselben Namen erstellen.
rm -rf /opt/conda/envs/CONDA_ENVIRONMENT_NAME/share/jupyter/kernels/python3
Fehlerbehebung
Informationen zur Diagnose und Behebung von Problemen im Zusammenhang mit der Verwaltung einer Conda-Umgebung in Ihrer Vertex AI Workbench-Instanz finden Sie unter Fehlerbehebung bei Vertex AI Workbench.