إشعار
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تسجيل الدخول أو تغيير الدلائل.
يتطلب الوصول إلى هذه الصفحة تخويلاً. يمكنك محاولة تغيير الدلائل.
تعلم كيفية إعداد امتداد Azure Machine Learning تعليمة Visual Studio برمجية لسير عمل التعلم الآلي الخاص بك. تحتاج فقط إلى إعداد هذا الامتداد عند استخدام تطبيق سطح مكتب VS Code. إذا كنت تستخدم VS Code للويب، فهذه العملية تتم من أجلك.
يوفر امتداد Azure Machine Learning ل VS Code واجهة مستخدم ل:
- إدارة موارد Azure Machine Learning مثل التجارب، والآلات الافتراضية، والنماذج، والنشرات.
- طور محليا باستخدام مثيلات الحوسبة البعيدة.
- تدريب نماذج التعلم الآلي.
- قم بتصحيح تجارب التعلم الآلي محليا.
- احصل على دعم لغوي قائم على المخطط، والإكمال التلقائي، والتشخيصات لتأليف ملفات المواصفات.
المتطلبات الأساسية
- اشتراك Azure. إذا لم يكن لديك واحد، سجل لتجربة النسخة المجانية أو المدفوعة من من Azure Machine Learning.
- تعليمة Visual Studio برمجية. إذا لم يكن لديك، فقم بتثبيته.
- Python 3.10 أو أحدث
- (اختياري) لإنشاء الموارد باستخدام الامتداد، قم بتثبيت واجهة التحكم (الإصدار 2). للحصول على إرشادات الإعداد، راجع تثبيت CLI (v2) وإعداده واستخدامه.
- استنساخ المستودع المستند إلى المجتمع
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1
ثبتالملحق
افتح تعليمة Visual Studio برمجية.
اختر أيقونة الإضافات من شريط النشاط لفتح عرض الإضافات.
في شريط البحث الخاص بعرض الإضافات، اكتب "Azure Machine Learning" واختر الإضافة الأولى.
حدد تثبيت.
مهم
يستخدم امتداد Azure Machine Learning VS Code النسخة CLI (v2) بشكل افتراضي. انتهى دعم CLI v1 في 30 سبتمبر 2025. إذا كنت لا تزال تستخدم CLI v1، انتقل إلى CLI v2. لمزيد من المعلومات، راجع الترقية إلى الإصدار 2.
سجل الدخول إلى حسابك في Azure
لتوفير الموارد وأعمال العمل على Azure، سجل الدخول باستخدام بيانات اعتماد حساب Azure الخاص بك. للمساعدة في إدارة الحسابات، يقوم Azure Machine Learning تلقائيا بتثبيت إضافة Azure Account. لمزيد من المعلومات، راجع تعرف أكثر على امتداد الحساب Azure.
لتسجيل الدخول إلى حسابك Azure، اختر زر Azure: تسجيل الدخول في الزاوية اليمنى السفلية في شريط الحالة تعليمة Visual Studio برمجية لبدء عملية تسجيل الدخول.
اختيار مساحة العمل الافتراضية
عندما تختار مساحة عمل افتراضية Azure Machine Learning، تحصل على الفوائد التالية عند تأليف ملفات مواصفات YAML الخاصة ب CLI (v2):
- التحقق من صحة المخطط
- الإكمال التلقائي
- تشخيص
إذا لم يكن لديك مساحة عمل، فبادر بإنشاء مساحة عمل. لمزيد من المعلومات، راجع manage Azure Machine Learning الموارد باستخدام امتداد VS Code.
لاختيار مساحة العمل الافتراضية، اختر زر Set Azure Machine Learning Workspace في شريط الحالة تعليمة Visual Studio برمجية واتبع التعليمات لتعيين مساحة العمل الخاصة بك.
بدلا من ذلك، استخدم أمر > Azure ML: Set Default Workspace في لوحة الأوامر واتبع التعليمات لضبط مساحة العمل الخاصة بك.
لفتح لوحة الأوامر، اختر لوحة الأوامر View > أو اضغط Ctrl+Shift+P (Cmd+Shift+P على macOS). ثم اكتب Azure ML: Set Default Workspace.