管理 conda 環境
本頁說明如何在 Vertex AI Workbench 執行個體中管理 conda 環境。
總覽
如果您已將 conda 環境新增至 Vertex AI Workbench 執行個體,該環境會在執行個體的 JupyterLab 介面中顯示為核心。
您可能已在執行個體中新增 conda 環境,以便使用預設 Vertex AI Workbench 執行個體中不支援的核心。本頁說明如何修改及刪除該核心。
開啟 JupyterLab
- 前往 Google Cloud 控制台的「Instances」(執行個體) 頁面。 
- 按一下 Vertex AI Workbench 執行個體名稱旁的「Open JupyterLab」。 - Vertex AI Workbench 執行個體會開啟 JupyterLab。 
修改 conda 核心
Vertex AI Workbench 執行個體已預先安裝 PyTorch 和 TensorFlow 等架構。如果需要其他版本,可以在相關 conda 環境中使用 pip 修改程式庫。
舉例來說,如果您想升級 PyTorch:
# 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
刪除 conda 核心
部分 conda 套件會在安裝套件時,將預設核心新增至環境。舉例來說,安裝 R 時,conda 可能也會新增 python3 核心。這可能會導致環境中的核心重複。為避免重複的核心,請先刪除預設核心,再建立名稱相同的新核心。
rm -rf /opt/conda/envs/CONDA_ENVIRONMENT_NAME/share/jupyter/kernels/python3
疑難排解
如要診斷及解決在 Vertex AI Workbench 執行個體中管理 conda 環境時遇到的問題,請參閱「排解 Vertex AI Workbench 問題」。
後續步驟
- 進一步瞭解 conda。