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Administra tu entorno conda
En esta página, se describe cómo administrar un entorno conda en tu instancia de Vertex AI Workbench.
Descripción general
Si agregaste un entorno conda a tu instancia de Vertex AI Workbench, aparece como un kernel en la interfaz de JupyterLab de tu instancia.
Es posible que hayas agregado un entorno conda a tu instancia para usar un kernel que no está disponible en una instancia predeterminada de Vertex AI Workbench.
En esta página, se describe cómo modificar y borrar ese kernel.
Abre JupyterLab
En la Google Cloud consola, 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.
Modifica un kernel de conda
Las instancias de Vertex AI Workbench vienen con frameworks preinstalados, como PyTorch y TensorFlow. Si necesitas una versión diferente, puedes modificar las bibliotecas mediante pip en el entorno conda relevante.
Por ejemplo, si deseas actualizar PyTorch:
# Check the name of the conda environment for PyTorchcondaenvlist# Activate the environment for PyTorchcondaactivatepytorch# Display the PyTorch versionpython-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`whichpip# Upgrade PyTorchpipinstall--upgradetorch
Borra un kernel de conda
Algunos paquetes conda agregan kernels predeterminados a tu entorno cuando se instalan. Por ejemplo, cuando instalas R, conda también puede agregar un kernel python3. Esto puede causar una duplicación de kernels en tu entorno. Para evitar kernels duplicados, borra el kernel predeterminado antes de crear uno nuevo con el mismo nombre.
Para diagnosticar y resolver problemas relacionados con la administración de un entorno conda en tu instancia de Vertex AI Workbench, consulta Solución de problemas de Vertex AI Workbench.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-04 (UTC)"],[],[],null,["# Manage the conda environment in your Vertex AI Workbench instance\n\nManage your conda environment\n=============================\n\nThis page describes how to manage a conda environment in your\nVertex AI Workbench instance.\n\nOverview\n--------\n\nIf you've added a conda environment to your Vertex AI Workbench instance,\nit appears as a\n[kernel](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/user/documents_kernels.html)\nin your instance's JupyterLab interface.\n\nYou might have added a conda environment to your instance to use a kernel\nthat isn't available in a default Vertex AI Workbench instance.\nThis page describes how to modify and delete that kernel.\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\nModify a conda kernel\n---------------------\n\nVertex AI Workbench instances come with pre-installed frameworks such as PyTorch\nand TensorFlow. If you need a different version, you can modify the\nlibraries by using pip in the relevant conda environment.\n\nFor example, if you want to upgrade PyTorch: \n\n```python\n# Check the name of the conda environment for PyTorch\nconda env list\n\n# Activate the environment for PyTorch\nconda activate pytorch\n\n# Display the PyTorch version\npython -c \"import torch; print(torch.__version__)\"\n\n# Make sure to use pip from the conda environment for PyTorch\n# This should be `/opt/conda/envs/pytorch/bin/pip`\nwhich pip\n\n# Upgrade PyTorch\npip install --upgrade torch\n```\n\nDelete a conda kernel\n---------------------\n\nSome conda packages add default kernels to your environment when the packages\nare installed. For example, when you install R, conda might also add a\n`python3` kernel. This can cause a duplication of kernels in your\nenvironment. To avoid duplicated kernels, delete the default kernel\nbefore you create a new kernel with the same name. \n\n```scdoc\nrm -rf /opt/conda/envs/CONDA_ENVIRONMENT_NAME/share/jupyter/kernels/python3\n```\n\nTroubleshoot\n------------\n\nTo diagnose and resolve issues related to managing a conda environment in\nyour Vertex AI Workbench instance, see [Troubleshooting\nVertex AI Workbench](/vertex-ai/docs/general/troubleshooting-workbench#instances).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn more about [conda](https://docs.conda.io/en/latest/)."]]
