Instalé miniconda en mi instancia de EBS persistente de AWS SageMaker. Aquí está mi guión inicial:

 #!/bin/bash set -e # OVERVIEW # This script installs a custom, persistent installation of conda on the Notebook Instance's EBS volume, and ensures # that these custom environments are available as kernels in Jupyter. # # The on-start script uses the custom conda environment created in the on-create script and uses the ipykernel package # to add that as a kernel in Jupyter. # # For another example, see: # https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/nbi-add-external.html#nbi-isolated-environment sudo -u ec2-user -i <<'EOF' unset SUDO_UID WORKING_DIR=/home/ec2-user/SageMaker/ for env in $WORKING_DIR/miniconda/envs/*; do BASENAME=$(basename "$env") source "$WORKING_DIR/miniconda/bin/activate" source activate "$BASENAME" pip install ipykernel boto3 python -m ipykernel install --user --name "$BASENAME" --display-name "Custom ($BASENAME)" done # Optionally, uncomment these lines to disable SageMaker-provided Conda functionality. # echo "c.EnvironmentKernelSpecManager.use_conda_directly = False" >> /home/ec2-user/.jupyter/jupyter_notebook_config.py # rm /home/ec2-user/.condarc EOF echo "Restarting the Jupyter server.." restart jupyter-server

Lo uso para cargar mis envs personalizados. Sin embargo, cuando accedo a la interfaz de JupyterLab, incluso si veo que el kernel activado es el personalizado, la única versión de python que se ejecuta en el kernel de mi computadora portátil es /home/ec2-user/anaconda3/envs/JupyterSystemEnv/bin/python :

También inspeccioné los registros de CloudWatch y veo este registro de error: Could not find conda environment: [custom_env] .

Pero, cuando ejecuto los comandos del script de inicio dentro de la terminal de JupyterLab, Conda logra encontrar esos envs. Entonces la pregunta es: ¿qué me estoy perdiendo?

Muchas gracias.