機械学習ワークフローに使用する Azure Machine Learning Visual Studio Code 拡張機能をセットアップする方法について説明します。 このセットアップは、VS Code デスクトップ アプリケーションを使う場合にのみ行う必要があります。 Web 用の VS Code を使う場合は、これは自動的に処理されます。
VS Code 用の Azure Machine Learning 拡張機能には、次の作業を行うためのユーザー インターフェイスが備わっています。
- Azure Machine Learning リソース (実験、仮想マシン、モデル、デプロイなど) を管理する
- ローカルからリモート コンピューティング インスタンスを使用して開発を行う
- 機械学習モデルをトレーニングする
- 機械学習の実験をローカルでデバッグする
- 仕様ファイルの作成に関するスキーマベースの言語サポート、オートコンプリート、診断
前提条件
- Azure のサブスクリプション。 お持ちでない場合は、無料版または有料版の Azure Machine Learning にサインアップしてお試しください。
- Visual Studio Code。 インストールしていない場合は、インストールします。
- Python
- (省略可) 拡張機能を使用してリソースを作成するには、CLI (v2) をインストールする必要があります。 設定手順については、CLI (v2) のインストール、設定、使用に関する記事を参照してください。
- コミュニティ主導のリポジトリをクローンする
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1
拡張機能をインストールする
Visual Studio Code を開きます。
アクティビティ バーの拡張機能アイコンを選択して、拡張機能ビューを開きます。
[拡張機能] ビューの検索バーに「Azure Machine Learning」と入力し、最初の拡張機能を選択します。
[インストール] を選択します。
注
Azure Machine Learning VS Code 拡張機能では、既定で CLI (v2) を使用しています。 1\.0 CLI に切り替えるには、Visual Studio Code の azureML.CLI Compatibility Mode 設定を 1.0 に設定します。 Visual Studio の設定の変更について詳しくは、ユーザーとワークスペースの設定に関するドキュメントを参照してください。
Azure アカウントにサインインする
Azure でリソースおよびジョブ ワークロードをプロビジョニングするには、Azure アカウントの資格情報でサインインする必要があります。 アカウント管理を支援するために、Azure Machine Learning では Azure アカウント拡張機能が自動的にインストールされます。 Azure アカウント拡張機能の詳細については、こちらのサイトを参照してしてください。
Azure アカウントにサインインするには、Visual Studio Code のステータス バーの右下隅にある [Azure: サインイン] ボタンを選んでサインイン プロセスを始めます。
既定のワークスペースを選択する
既定の Azure Machine Learning ワークスペースを選択すると、CLI (v2) YAML 仕様ファイルの作成時に次の機能が有効になります。
- スキーマの検証
- オート コンプリート
- 診断
ワークスペースをお持ちでない場合は、作成してください。 詳細については、VS Code 拡張機能を使用して Azure Machine Learning リソースを管理する方法に関するページを参照してください。
既定のワークスペースを選択するには、Visual Studio Code のステータス バーにある [Azure Machine Learning ワークスペースの設定] ボタンを選択し、画面の指示に従ってワークスペースを設定します。
または、コマンド パレットの > Azure ML: Set Default Workspace コマンドを使用し、画面の指示に従ってワークスペースを設定します。
コマンド パレットを開くには、キーボードで Command と P を押してください。 次に、「> Azure ML: Set Default Workspace」と入力します。