Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
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
Google Cloud Rufen Sie in der 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 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
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.
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.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-18 (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/)."]]
