Ligar a uma instância de computação do Azure Machine Learning no Visual Studio Code (pré-visualização)

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Neste artigo, irá aprender a ligar a uma instância de computação do Azure Machine Learning com o Visual Studio Code.

Uma instância de computação do Azure Machine Learning é uma estação de trabalho totalmente gerida com base na cloud para cientistas de dados e fornece capacidades de gestão e preparação empresarial para administradores de TI.

Existem duas formas de ligar a uma instância de computação a partir do Visual Studio Code:

  • Instância de computação remota. Esta opção fornece-lhe um ambiente de desenvolvimento completo para criar os seus projetos de machine learning.
  • Servidor de Jupyter Notebook remoto. Esta opção permite-lhe definir uma instância de computação como um servidor de Jupyter Notebook remoto.

Importante

Esta funcionalidade está atualmente em pré-visualização pública. Esta versão de pré-visualização é fornecida sem um contrato de nível de serviço e não é recomendada para cargas de trabalho de produção. Algumas funcionalidades poderão não ser suportadas ou poderão ter capacidades limitadas. Para obter mais informações, veja Termos Suplementares de Utilização para Pré-visualizações do Microsoft Azure.

Configurar uma instância de computação remota

Para configurar uma instância de computação remota para desenvolvimento, precisará de alguns pré-requisitos.

Importante

Para ligar a uma instância de computação protegida por uma firewall, veja Configurar o tráfego de rede de entrada e saída.

Para ligar à instância de computação remota:

Navegue para ml.azure.com

Importante

Para ligar à sua instância de computação remota a partir do Visual Studio Code, certifique-se de que a conta na qual iniciou sessão no estúdio do Azure Machine Learning é a mesma que utiliza no Visual Studio Code.

Computação

  1. Selecione o separador Computação
  2. Na coluna URI da Aplicação , selecione VS Code para a instância de computação à qual pretende ligar.

Ligar ao VS Code da Instância de Computação estúdio do Azure Machine Learning

Bloco de Notas

  1. Selecione o separador Bloco de Notas
  2. No separador Bloco de Notas , selecione o ficheiro que pretende editar.
  3. Selecione Editores > Editar no VS Code (pré-visualização).

Ligar ao Bloco de Notas do Azure Machine Learning do VS Code da Instância de Computação

É iniciada uma nova janela para a sua instância de computação remota. Ao tentar efetuar uma ligação a uma instância de computação remota, estão a decorrer as seguintes tarefas:

  1. Autorização. São feitas algumas verificações para garantir que o utilizador que está a tentar estabelecer a ligação está autorizado a utilizar a instância de computação.
  2. O Servidor Remoto do VS Code está instalado na instância de computação.
  3. É estabelecida uma ligação ao WebSocket para interação em tempo real.

Assim que a ligação for estabelecida, a mesma é mantida. É emitido um token no início da sessão que é atualizado automaticamente para manter a ligação com a instância de computação.

Depois de ligar à instância de computação remota, utilize o editor para:

Configurar a instância de computação como servidor de blocos de notas remoto

Para configurar uma instância de computação como um servidor de Jupyter Notebook remoto, precisará de alguns pré-requisitos:

Para ligar a uma instância de computação:

  1. Abra um Jupyter Notebook no Visual Studio Code.

  2. Quando a experiência integrada do bloco de notas for carregada, selecione Jupyter Server.

    Iniciar a lista pendente do servidor de Jupyter Notebook remoto do Azure Machine Learning

    Em alternativa, também utiliza a paleta de comandos:

    1. Abra a paleta de comandos ao selecionar Ver > Paleta de Comandos na barra de menus.
    2. Introduza na caixa AzureML: Connect to Compute instance Jupyter serverde texto .

  3. Escolha Azure Machine Learning Compute Instances a partir da lista de opções do servidor Jupyter.

  4. Selecione a sua subscrição na lista de subscrições. Se tiver configurado anteriormente a sua área de trabalho predefinida do Azure Machine Learning, este passo é ignorado.

  5. Selecione a área de trabalho.

  6. Selecione a instância de computação na lista. Se não tiver uma, selecione Criar nova Instância de Computação do Azure Machine Learning e siga as instruções para criar uma.

  7. Para que as alterações entrem em vigor, tem de recarregar o Visual Studio Code.

  8. Abra uma Jupyter Notebook e execute uma célula.

Importante

Tem de executar uma célula para estabelecer a ligação.

Neste momento, pode continuar a executar células no seu Jupyter Notebook.

Dica

Também pode trabalhar com ficheiros de script python (.py) que contêm células de código semelhantes ao Jupyter. Para obter mais informações, veja a documentação interativa do Python do Visual Studio Code.

Passos seguintes

Agora que configurou o Visual Studio Code Remote, pode utilizar uma instância de computação como computação remota do Visual Studio Code para depurar interativamente o seu código.

Tutorial: Preparar o seu primeiro modelo de ML mostra como utilizar uma instância de computação com um bloco de notas integrado.