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Configurer le bureau Visual Studio Code avec l’extension Azure Machine Learning

Découvrez comment configurer l’extension Visual Studio Code d’Azure Machine Learning pour vos workflows de machine learning. Vous devez uniquement effectuer cette configuration lorsque vous utilisez l’application de bureau VS Code. Si vous utilisez VS Code pour le web, cela est géré pour vous.

L’extension Azure Machine Learning pour VS Code fournit une interface utilisateur pour :

  • Gérer les ressources Azure Machine Learning (expériences, machines virtuelles, modèles, déploiements, etc.)
  • Développer localement à l’aide d’instances de calcul distantes
  • Effectuer l’apprentissage de modèles Machine Learning
  • Déboguer les expériences de machine learning localement
  • Prise en charge des langages basés sur un schéma, autocomplétion et diagnostics pour la création de fichiers de spécifications

Prérequis

Installer l’extension

  1. Ouvrez Visual Studio Code.

  2. Sélectionnez l’icône Extensions dans la Barre d’activité pour ouvrir la vue Extensions.

  3. Dans la barre de recherche de la vue Extensions, saisissez « Azure Machine Learning » et sélectionnez la première extension.

  4. Sélectionnez Installer.

    Installer l’extension VS Code Azure Machine Learning

Notes

L’extension Azure Machine Learning pour VS Code utilise l’interface CLI (v2) par défaut. Pour passer à l’interface CLI 1.0, définissez le paramètre azureML.CLI Compatibility Mode dans Visual Studio Code sur 1.0. Pour plus d’informations sur la modification de vos paramètres dans Visual Studio, consultez la documentation sur les paramètres de l’utilisateur et de l’espace de travail.

Vous connecter à votre compte Azure

Pour approvisionner des ressources et des charges de travail sur Azure, vous devez vous connecter avec les informations d’identification de votre compte Azure. Pour faciliter la gestion des comptes, Azure Machine Learning installe automatiquement l’extension Azure Account. Visitez le site suivant pour en savoir plus sur l’extension Azure Account.

Pour vous connecter à votre compte Azure, sélectionnez le bouton Azure : Se connecter dans le coin inférieur droit de la barre d’état de Visual Studio Code pour lancer le processus de connexion.

Choisir votre espace de travail par défaut

Le choix d’un espace de travail Azure Machine Learning par défaut offre les possibilités suivantes pendant que vous créez les fichiers de spécifications YAML de l’interface CLI (v2) :

  • Validation du schéma
  • Autocomplétion
  • Diagnostics

Si vous n’avez pas d’espace de travail, créez-en un. Pour plus d’informations, consultez Gérer les ressources Azure Machine Learning avec l’extension VS Code.

Pour choisir votre espace de travail par défaut, sélectionnez le bouton Définir l’espace de travail Azure Machine Learning dans la barre d’état de Visual Studio Code, puis suivez les invites pour définir votre espace de travail.

Vous pouvez aussi utiliser la commande > Azure ML: Set Default Workspace de la palette de commandes et suivre les invites pour définir votre espace de travail.

Pour ouvrir la palette de commandes, appuyez sur Command et P sur votre clavier. Entrez ensuite > Azure ML: Set Default Workspace.

Étapes suivantes