Notatka
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Może spróbować zalogować się lub zmienić katalogi.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
Dowiedz się, jak skonfigurować rozszerzenie Azure Machine Learning Visual Studio Code dla przepływów pracy uczenia maszynowego. To rozszerzenie należy skonfigurować tylko podczas korzystania z aplikacji klasycznej programu VS Code. Jeśli używasz programu VS Code w wersji Web, ten proces jest obsługiwany za Ciebie.
Rozszerzenie Azure Machine Learning dla programu VS Code udostępnia interfejs użytkownika:
- Zarządzanie zasobami Azure Machine Learning, takimi jak eksperymenty, maszyny wirtualne, modele i wdrożenia.
- Programowanie lokalnie przy użyciu zdalnych wystąpień obliczeniowych.
- Trenowanie modeli uczenia maszynowego.
- Lokalne debugowanie eksperymentów uczenia maszynowego.
- Uzyskaj obsługę języka opartego na schemacie, autouzupełnianie i diagnostykę na potrzeby tworzenia plików specyfikacji.
Wymagania wstępne
- Azure subskrypcja. Jeśli go nie masz, zarejestruj się, aby wypróbować free lub płatną wersję Azure Machine Learning.
- Visual Studio Code. Jeśli go nie masz, zainstaluj go.
- Python 3.10 lub nowszy
- (Opcjonalnie) Aby utworzyć zasoby przy użyciu rozszerzenia, zainstaluj interfejs wiersza polecenia (wersja 2). Aby uzyskać instrukcje dotyczące instalacji, zobacz Instalowanie, konfigurowanie i używanie interfejsu wiersza polecenia (wersja 2).
- Sklonuj repozytorium społecznościowe
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1
Instalowanie rozszerzenia
Otwórz Visual Studio Code.
Wybierz ikonę Rozszerzenia na pasku działań , aby otworzyć widok Rozszerzenia.
Na pasku wyszukiwania Widok rozszerzeń wpisz "Azure Machine Learning" i wybierz pierwsze rozszerzenie.
Wybierz Zainstaluj.
Ważne
Rozszerzenie Azure Machine Learning dla VS Code domyślnie używa CLI (v2). Obsługa CLI w wersji 1 zakończyła się 30 września 2025 roku. Jeśli nadal używasz interfejsu wiersza polecenia w wersji 1, przejdź do interfejsu wiersza polecenia w wersji 2. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Uaktualnianie do wersji 2.
Zaloguj się do konta Azure
Aby skonfigurować zasoby i obciążenia zadań na platformie Azure, zaloguj się, używając danych logowania do swojego konta Azure. Aby ułatwić zarządzanie kontami, Azure Machine Learning automatycznie instaluje rozszerzenie konta Azure. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Dowiedz się więcej o rozszerzeniu konta Azure.
Aby zalogować się do konta Azure, wybierz przycisk Azure: Zaloguj się w prawym dolnym rogu na pasku stanu Visual Studio Code, aby rozpocząć proces logowania.
Wybieranie domyślnego obszaru roboczego
Po wybraniu domyślnego obszaru roboczego Azure Machine Learning uzyskujesz następujące korzyści podczas tworzenia plików specyfikacji YAML interfejsu wiersza polecenia (v2):
- Weryfikacja schematu
- Autouzupełnianie
- Diagnostyka
Jeśli nie masz obszaru roboczego, utwórz go. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz zarządzanie zasobami Azure Machine Learning przy użyciu rozszerzenia programu VS Code.
Aby wybrać domyślny obszar roboczy, wybierz przycisk Set Azure Machine Learning Workspace na pasku stanu Visual Studio Code i postępuj zgodnie z monitami, aby ustawić obszar roboczy.
Alternatywnie użyj polecenia > Azure ML: Set Default Workspace w palecie poleceń i postępuj zgodnie z monitami, aby ustawić obszar roboczy.
Aby otworzyć paletę poleceń, wybierz pozycję Wyświetl > paletę poleceń lub naciśnij klawisze Ctrl+Shift+P (Cmd+Shift+P w systemie macOS). Następnie wpisz Azure ML: Set Default Workspace.