Gerencie seu ambiente Conda
Nesta página, descrevemos como gerenciar um ambiente conda na sua instância do Vertex AI Workbench.
Visão geral
Se você adicionou um ambiente conda à instância do Vertex AI Workbench, ele aparece como um kernel na interface JupyterLab da instância.
Talvez você tenha adicionado um ambiente conda à instância para usar um kernel que não está disponível em uma instância padrão do Vertex AI Workbench. Nesta página, descrevemos como modificar e excluir esse kernel.
Abrir JupyterLab
No Console do Google Cloud, acesse a página Instâncias.
Ao lado do nome da instância do Vertex AI Workbench, clique em Abrir JupyterLab.
Sua instância do Vertex AI Workbench abre o JupyterLab.
Modificar um kernel do Conda
As instâncias do Vertex AI Workbench vêm com frameworks pré-instalados, como o PyTorch e o TensorFlow. Se você precisar de uma versão diferente, modifique as bibliotecas usando o pip no ambiente conda relevante.
Por exemplo, se você quiser fazer upgrade do 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
Excluir um kernel do Conda
Durante a instalação, alguns pacotes do conda adicionam kernels padrão ao seu ambiente. Por exemplo, quando você instala R, o conda também pode adicionar um
kernel python3
. Isso pode causar uma duplicação de kernels no seu ambiente. Para evitar kernels duplicados, exclua o kernel padrão
antes de criar um novo com o mesmo nome.
rm -rf /opt/conda/envs/CONDA_ENVIRONMENT_NAME/share/jupyter/kernels/python3
Resolver problemas
Para diagnosticar e resolver problemas relacionados ao gerenciamento de um ambiente conda na instância do Vertex AI Workbench, consulte Solução de problemas do Vertex AI Workbench.