Sebagian atau seluruh informasi di halaman ini mungkin tidak berlaku untuk Cloud de Confiance dari S3NS. Lihat Perbedaan dengan Google Cloud untuk mengetahui detail selengkapnya.

Google menggunakan teknologi AI untuk menerjemahkan konten ke dalam bahasa pilihan Anda. Terjemahan AI mungkin mengandung kesalahan.

Mengelola lingkungan conda Anda

Halaman ini menjelaskan cara mengelola lingkungan conda di instance Gemini Enterprise Agent Platform Workbench.

Ringkasan

Jika Anda telah menambahkan lingkungan conda ke instance Agent Platform Workbench, lingkungan tersebut akan muncul sebagai kernel di antarmuka JupyterLab instance Anda.

Anda mungkin telah menambahkan lingkungan conda ke instance untuk menggunakan kernel yang tidak tersedia di instance default Agent Platform Workbench. Halaman ini menjelaskan cara mengubah dan menghapus kernel tersebut.

Buka JupyterLab

Di konsol Cloud de Confiance , buka halaman Instances.

Buka Instances
Di samping nama instance Agent Platform Workbench, klik Open JupyterLab.

Instance Agent Platform Workbench Anda akan membuka JupyterLab.

Mengubah kernel conda

Instance Workbench Platform Agen Gemini Enterprise dilengkapi dengan framework yang telah diinstal sebelumnya seperti PyTorch dan TensorFlow. Jika memerlukan versi yang berbeda, Anda dapat mengubah library menggunakan pip di lingkungan conda yang relevan.

Misalnya, jika Anda ingin mengupgrade 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

Menghapus kernel conda

Beberapa paket conda menambahkan kernel default ke lingkungan Anda saat paket diinstal. Misalnya, saat Anda menginstal R, conda juga dapat menambahkan kernel python3. Hal ini dapat menyebabkan duplikasi kernel di lingkungan Anda. Untuk menghindari kernel duplikat, hapus kernel default sebelum Anda membuat kernel baru dengan nama yang sama.

rm -rf /opt/conda/envs/CONDA_ENVIRONMENT_NAME/share/jupyter/kernels/python3

Memecahkan masalah

Untuk mendiagnosis dan menyelesaikan masalah terkait pengelolaan lingkungan conda di instance Agent Platform Workbench, lihat Memecahkan masalah Agent Platform Workbench.

Langkah berikutnya

Pelajari conda lebih lanjut.