Konfigurowanie rozszerzenia Visual Studio Code Azure Machine Learning (wersja zapoznawcza)
Dowiedz się, jak skonfigurować rozszerzenie usługi Azure Machine Learning Visual Studio Code dla przepływów pracy uczenia maszynowego.
Rozszerzenie usługi Azure Machine Learning dla programu VS Code udostępnia interfejs użytkownika:
- Zarządzanie zasobami usługi Azure Machine Learning (eksperymenty, maszyny wirtualne, modele, wdrożenia itp.)
- Programowanie lokalne przy użyciu zdalnych wystąpień obliczeniowych
- Trenowanie modeli uczenia maszynowego
- Lokalne debugowanie eksperymentów uczenia maszynowego
- Obsługa języka opartego na schemacie, autouzupełnianie i diagnostyka tworzenia plików specyfikacji
Wymagania wstępne
- Subskrypcja platformy Azure. Jeśli go nie masz, utwórz konto, aby wypróbować bezpłatną lub płatną wersję usługi Azure Machine Learning.
- Program Visual Studio Code. Jeśli go nie masz, zainstaluj ją.
- Python
- (Opcjonalnie) Aby utworzyć zasoby przy użyciu rozszerzenia, należy zainstalować interfejs wiersza polecenia (wersja 2). Aby uzyskać instrukcje dotyczące instalacji, zobacz Instalowanie, konfigurowanie i używanie interfejsu wiersza polecenia (wersja 2).
- Klonowanie repozytorium opartego na społeczności
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1
Instalowanie rozszerzenia
Otwórz program Visual Studio Code.
Wybierz ikonę Rozszerzenia na pasku działań , aby otworzyć widok Rozszerzenia.
Na pasku wyszukiwania widoku Rozszerzenia wpisz "Azure Machine Learning" i wybierz pierwsze rozszerzenie.
Wybierz pozycję Zainstaluj.
Uwaga
Rozszerzenie programu VS Code usługi Azure Machine Learning domyślnie używa interfejsu wiersza polecenia (wersja 2). Aby przełączyć się do interfejsu wiersza polecenia w wersji 1.0, ustaw azureML.CLI Compatibility Mode
ustawienie w Visual Studio Code na 1.0
. Aby uzyskać więcej informacji na temat modyfikowania ustawień w programie Visual Studio, zobacz dokumentację ustawień użytkownika i obszaru roboczego.
Zaloguj się do konta platformy Azure
Aby aprowizować zasoby i obciążenia zadań na platformie Azure, musisz zalogować się przy użyciu poświadczeń konta platformy Azure. Aby ułatwić zarządzanie kontami, usługa Azure Machine Learning automatycznie instaluje rozszerzenie konta platformy Azure. Odwiedź następującą witrynę, aby dowiedzieć się więcej o rozszerzeniu konta platformy Azure.
Aby zalogować się do konta platformy Azure, wybierz przycisk Azure: Zaloguj się w prawym dolnym rogu na pasku stanu Visual Studio Code, aby rozpocząć proces logowania.
Wybierz domyślny obszar roboczy
Wybranie domyślnego obszaru roboczego usługi Azure Machine Learning umożliwia wykonanie następujących czynności podczas tworzenia plików specyfikacji YAML interfejsu wiersza polecenia (wersja 2):
- Weryfikacja schematu
- Autouzupełnianie
- Diagnostyka
Jeśli nie masz obszaru roboczego, utwórz go. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Zarządzanie zasobami usługi Azure Machine Learning za pomocą rozszerzenia programu VS Code.
Aby wybrać domyślny obszar roboczy, wybierz przycisk Ustaw obszar roboczy usługi Azure ML na pasku stanu Visual Studio Code i postępuj zgodnie z monitami, aby ustawić obszar roboczy.
Alternatywnie użyj > Azure ML: Set Default Workspace
polecenia w palecie poleceń i postępuj zgodnie z monitami, aby ustawić obszar roboczy.
Następne kroki
- Zarządzanie zasobami usługi Azure Machine Learning
- Programowanie w wystąpieniu obliczeniowym zdalnym lokalnie
- Używanie wystąpień obliczeniowych jako zdalnego serwera Jupyter
- Trenowanie modelu klasyfikacji obrazów przy użyciu rozszerzenia Visual Studio Code
- Uruchamianie i debugowanie eksperymentów uczenia maszynowego lokalnie