Conda-Umgebung hinzufügen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie der Vertex AI Workbench-Instanz eine Conda-Umgebung hinzufügen.

Übersicht

Wenn Sie Ihrer Vertex AI Workbench-Instanz eine Conda-Umgebung hinzufügen, wird sie in der JupyterLab-Benutzeroberfläche Ihrer Instanz als Kernel angezeigt.

Sie können Ihrer Vertex AI Workbench-Instanz eine Conda-Umgebung hinzufügen, um Kernel zu verwenden, die in Vertex AI Workbench-Instanzen nicht verfügbar sind. Sie können beispielsweise Conda-Umgebungen für R und Apache Beam hinzufügen. Oder Sie können Conda-Umgebungen für bestimmte ältere Versionen der verfügbaren Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder Python hinzufügen.

Hinweise

Falls noch nicht geschehen, erstellen Sie eine Vertex AI Workbench-Instanz.

JupyterLab öffnen

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Instanzen auf.

    Zur Seite „VM-Instanzen“

  2. Klicken Sie neben dem Namen der Vertex AI Workbench-Instanz auf JupyterLab öffnen.

    Ihre Vertex AI Workbench-Instanz öffnet JupyterLab.

Conda-Umgebung hinzufügen

Sie können eine Conda-Umgebung hinzufügen, indem Sie Befehle im JupyterLab-Terminal Ihrer Instanz eingeben.

  1. Wählen Sie in JupyterLab Datei > Neu > Terminal aus.

  2. Geben Sie im Fenster Terminal die folgenden Befehle ein:

    # 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

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • CONDA_ENVIRONMENT_NAME: der gewünschte Name für die Umgebung
    • PACKAGE: das Paket, das Sie installieren möchten
    • KERNEL_DISPLAY_NAME: Der Anzeigename für die Kachel des Kernels in der JupyterLab-Benutzeroberfläche

  3. Ein Standardkernel kann beim Installieren in einer bestimmten Conda-Umgebung erstellt werden. Sie können den Standardkernel mit dem folgenden Befehl entfernen:

    rm -rf "/opt/micromamba/envs/CONDA_ENVIRONMENT_NAME/share/jupyter/kernels/python3

  4. So rufen Sie den neuen Kernel auf:

    1. Aktualisieren Sie die Seite.

    2. Wählen Sie Datei > Neuer Launcher aus.

    Der Kernel wird im Fenster Launcher neben den anderen aufgelistet.

Standardmäßig verwendet conda möglicherweise pip-Pakete im Systemordner pip (z. B. /usr/bin/pip). Wenn Sie conda install pip ausführen, wird für die Einrichtung ein in der Umgebung lokaler pip verwendet.

Beispielinstallation: R Essentials

Im folgenden Beispiel wird R Essentials in einer Conda-Umgebung mit dem Namen r installiert.

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

Beispielinstallation: Pip-Paket

Im folgenden Beispiel werden Pip-Pakete aus einer requirements.txt-Datei installiert.

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

Fehlerbehebung

Informationen zur Diagnose und Behebung von Problemen im Zusammenhang mit dem Hinzufügen einer Conda-Umgebung finden Sie unter Fehlerbehebung bei Vertex AI Workbench.

Nächste Schritte