Adicionar um ambiente conda

Nesta página, descrevemos como adicionar um ambiente conda à sua instância do Gemini Enterprise Agent Platform Workbench.

Visão geral

Quando você adiciona um ambiente conda à instância do Agent Platform Workbench, ele aparece como um kernel na interface do JupyterLab da instância.

É possível adicionar um ambiente conda à instância do Agent Platform Workbench para usar kernels que não estão disponíveis nas instâncias do Agent Platform Workbench. Por exemplo, é possível adicionar ambientes conda para R e Apache Beam. Ou adicione ambientes conda para versões anteriores específicas dos frameworks disponíveis, como TensorFlow, PyTorch ou Python.

Antes de começar

Se ainda não fez isso, crie uma instância do Agent Platform Workbench.

Abrir JupyterLab

  1. No Google Cloud console, acesse a página Instâncias.

    Acesse "Instâncias"

  2. Ao lado do nome da instância do Agent Platform Workbench, clique em Abrir JupyterLab.

    A instância do Agent Platform Workbench abre o JupyterLab.

Adicionar um ambiente conda

É possível adicionar um ambiente conda inserindo comandos no terminal do JupyterLab da instância.

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

  2. Na janela Terminal, digite 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:

    • CONDA_ENVIRONMENT_NAME: o nome que você escolheu para o ambiente
    • PACKAGE: o pacote que você quer instalar.
    • KERNEL_DISPLAY_NAME: o nome de exibição do bloco do kernel na interface do JupyterLab.

  3. Um kernel padrão pode ser criado ao instalar em um determinado ambiente conda. É possível remover o kernel padrão 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 Arquivo > Nova tela de início.

    O kernel é listado entre os outros na janela Launcher.

Por padrão, 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 use um pip local para o ambiente.

Exemplo de instalação: R Essentials

O exemplo a seguir instala o R Essentials em um ambiente conda chamado r.

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

Exemplo de instalação: pacote pip

O exemplo a seguir instala pacotes pip de um arquivo 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 à adição de um ambiente conda, consulte Solução de problemas do Agent Platform Workbench.

A seguir