Adicione um ambiente conda

Esta página descreve como adicionar um ambiente conda à sua instância do Vertex AI Workbench.

Vista geral

Quando adiciona um ambiente conda à instância do Vertex AI Workbench, este é apresentado como um kernel na interface do JupyterLab da instância.

Pode adicionar um ambiente conda à sua instância do Vertex AI Workbench para usar kernels que não estão disponíveis nas instâncias do Vertex AI Workbench. Por exemplo, pode adicionar ambientes conda para R e Apache Beam. Em alternativa, pode adicionar ambientes conda para versões antigas específicas das frameworks disponíveis, como o TensorFlow, o PyTorch ou o Python.

Antes de começar

Se ainda não o fez, crie uma instância do Vertex AI Workbench.

Abra o JupyterLab

  1. Na Google Cloud consola, aceda à página Instâncias.

    Aceda a Instâncias

  2. Junto ao nome da instância do Vertex AI Workbench, clique em Abrir JupyterLab.

    A sua instância do Vertex AI Workbench abre o JupyterLab.

Adicione um ambiente conda

Pode adicionar um ambiente conda introduzindo comandos no terminal do JupyterLab da sua instância.

  1. No JupyterLab, selecione Ficheiro > Novo > Terminal.

  2. Na janela do Terminal, introduza os seguintes comandos:

    # 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
pip install ipykernel

# 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

    Substitua o seguinte:

    • CONDA_ENVIRONMENT_NAME: o nome que escolher para o ambiente
    • PACKAGE: o pacote que quer instalar
    • KERNEL_DISPLAY_NAME: o nome a apresentar do mosaico do kernel na interface do JupyterLab

  3. Pode criar um kernel predefinido quando instala o JupyterLab num determinado ambiente conda. Pode remover o kernel predefinido com o seguinte comando:

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

  4. Para ver o novo kernel, faça o seguinte:

    1. Atualize a página.

    2. Selecione Ficheiro > Novo Launcher.

    O kernel está listado entre os outros na janela do Launcher.

Por predefinição, o conda pode usar pacotes pip na pasta pip do sistema (por exemplo, /usr/bin/pip). A execução de conda install pip garante que a configuração usa um pip local para o ambiente.

Exemplo de instalação: R Essentials

O exemplo seguinte instala o R Essentials num ambiente conda denominado r.

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

Exemplo de instalação: pacote pip

O exemplo seguinte instala pacotes pip a partir de um ficheiro requirements.txt.

conda create -n myenv
conda activate myenv
conda install pip
pip install -r requirements.txt
pip install ipykernel
DL_ANACONDA_ENV_HOME="${DL_ANACONDA_HOME}/envs/myenv"
python -m ipykernel install --prefix "${DL_ANACONDA_ENV_HOME}" --name myenv --display-name myenv

Resolver problemas

Para diagnosticar e resolver problemas relacionados com a adição de um ambiente conda, consulte a resolução de problemas do Vertex AI Workbench.

O que se segue?