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# 在实例类型之间共享 conda 环境
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您可以将 conda 环境保存到 Amazon EBS 卷之外的 Amazon EFS 目录中，从而共享 conda 环境。其他用户可以访问您保存环境的目录。

**重要**  
共享环境有其局限性。例如，我们不推荐在 GPU Amazon EC2 实例上运行的环境，而推荐在 CPU 实例上运行的环境。

使用以下命令作为模板，指定创建自定义环境的目标目录。您正在特定路径内创建一个 conda。在 Amazon EFS 目录中创建。您可以启动一个新实例，在 Amazon EFS 中执行 conda 激活路径。

```
# if you know your environment path for your conda environment
conda create --prefix /home/sagemaker-user/my-project/py39-test python=3.9

# activate the env with full path from prefix
conda activate home/sagemaker-user/my-project/py39-test

# parse env name information from your new environment
export CURRENT_ENV_NAME=$(conda info | grep "active environment" | awk -F' : ' '{print $2}' | awk -F'/' '{print $NF}')

# register your new environment as Jupyter Kernel for execution 
python3 -m ipykernel install --user --name $CURRENT_ENV_NAME --display-name "user-env-prefix:($CURRENT_ENV_NAME)"

# deactivate your conda environment
conda deactivate
```