Поделиться через

Запустите Visual Studio Code, интегрированную с Azure Machine Learning

Из этой статьи вы узнаете, как удаленно подключить Visual Studio Code к вычислительному экземпляру машинного обучения Azure. Используйте VS Code в качестве интегрированной среды разработки (IDE) вместе с ресурсами Машинного обучения Azure. Используйте VS Code в браузере с VS Code для Интернета или используйте классическое приложение VS Code.

Существует два способа подключения к вычислительному экземпляру из VS Code. Рекомендуется первый подход.

  • Используйте VS Code в качестве интегрированной среды разработки рабочей области. Этот параметр предоставляет полнофункциональное окружение разработки для создания проектов машинного обучения.

    • Vs Code можно открыть из рабочей области в браузере с помощью VS Code для Интернета или рабочего стола VS Code.
    • Мы рекомендуем VS Code для Интернета, так как вы можете выполнять все операции машинного обучения непосредственно из браузера без каких-либо необходимых установок или зависимостей.

  • Используйте удаленный сервер Jupyter Notebook. Этот параметр позволяет задать вычислительный экземпляр как удаленный сервер Jupyter Notebook. Этот параметр доступен только в настольной версии VS Code.

Внимание

Сведения о подключении к вычислительному экземпляру за брандмауэром см. в разделе "Настройка входящего и исходящего сетевого трафика".

Необходимые компоненты

  • Машинное обучение Azure рабочей области и вычислительного экземпляра. Выполните создание ресурсов, которые необходимо приступить к созданию обоих ресурсов.
  • Войдите в студию и выберите рабочую область, если она еще не открыта.

Использование VS Code в качестве интегрированной среды разработки рабочей области

Используйте один из этих вариантов, чтобы подключить VS Code к вычислительным экземплярам и файлам рабочей области.

VS Code для Интернета предоставляет полнофункциональное окружение разработки для создания проектов машинного обучения, всех из браузера и без необходимых установок или зависимостей. При подключении вычислительного экземпляра машинного обучения Azure широкий и интегрированный интерфейс разработки VS Code улучшается благодаря возможности Машинного обучения Azure.

Вы можете запустить VS Code для Интернета с одним щелчком мыши из студии машинного обучения Azure и легко продолжить работу.

Войдите в студию машинного обучения Azure и выполните действия, чтобы запустить VS Code для вкладки веб-браузера, подключенной к вычислительному экземпляру машинного обучения Azure.

Вы можете создать подключение из записных книжек или раздела вычислений студии машинного обучения Azure.

  • Записные книжки

    1. В меню слева выберите "Записные книжки".

    2. В списке "Файлы" выберите нужный файл.

    3. Если вычислительный экземпляр остановлен, нажмите кнопку "Пуск вычислений " и дождитесь, пока он не будет запущен.

      Снимок экрана, на котором показано, как запустить вычисление, если оно остановлено.

    4. В списке редакторов кода выберите "Изменить" в VS Code (Web).

      Снимок экрана: подключение к записной книжке VS Code (Web) для вычислительного экземпляра (Web Машинное обучение Azure).

    • Вы также можете запустить VS Code для Интернета без открытия записной книжки, нажав кнопку VS Code (Web) над списком файлов или щелкнув правой кнопкой мыши папку в списке файлов .

      Снимок экрана: кнопка VS Code (Web) над списком **Files** (Файлы*).

  • Службы вычислений

    1. В меню слева выберите "Вычисления".
    2. Если вычислительный экземпляр, который вы хотите использовать, остановлен, выберите его и нажмите кнопку "Пуск".
    3. При запуске вычислительного экземпляра в столбце "Приложения " выберите VS Code (Web).

    Снимок экрана: подключение к VS Code для экземпляра веб-вычислений.

Если выбрать один из вариантов перехода по щелчку, откроется новое окно VS Code, и будет выполнена попытка подключиться к удаленному вычислительному экземпляру. При попытке сделать это подключение необходимо выполнить следующие действия.

  1. Авторизация. Выполняются проверки, позволяющие убедиться, что установить подключение пытается пользователь, которому разрешено использовать вычислительный экземпляр.
  2. На вычислительном экземпляре установлен удаленный сервер VS Code.
  3. Для взаимодействия в режиме реального времени устанавливается соединение WebSocket.

После установки подключения, соединение сохраняется. Токен выдается в начале сеанса и обновляется автоматически для поддержания подключения к вашему вычислительному узлу.

После подключения к удаленному вычислительному экземпляру для выполнения перечисленных ниже задач используйте редактор.

Удаленный сервер Jupyter Notebook

Этот параметр позволяет использовать вычислительный экземпляр в качестве удаленного сервера Jupyter Notebook из рабочего стола VS Code. Этот параметр подключается только к вычислительному экземпляру, а не к остальной части рабочей области. При использовании этого параметра файлы рабочей области не отображаются в VS Code.

Чтобы настроить вычислительный экземпляр как удаленный сервер Jupyter Notebook, сначала установите расширение VS Code машинного обучения Azure. Дополнительные сведения см. в руководстве по настройке расширения VS Code для Машинного обучения Azure.

Чтобы подключиться к вычислительному экземпляру, выполните следующее.

  1. Откройте Jupyter Notebook в VS Code.

  2. При загрузке интегрированной записной книжки нажмите кнопку "Выбрать ядро".

    Снимок экрана, на котором показано, как выбрать jupyter Server.

    Кроме того, можно использовать палитру команд:

    1. Выберите "Просмотреть > палитру команд ", чтобы открыть палитру команд.
    2. Отфильтруйте и выберите Azure ML: подключитесь к вычислительному экземпляру Jupyter Server.

  3. Выберите экземпляр вычисления Azure ML из списка параметров сервера Jupyter.

  4. Выберите ядро.

  5. Выберите подписку в списке подписок. Если вы ранее настроили рабочую область Машинное обучение Azure по умолчанию, этот шаг пропускается.

  6. Щелкните рабочую область.

  7. Выберите вычислительный экземпляр из списка. Если у вас нет этого экземпляра, нажмите кнопку "Создать новый Машинное обучение Azure вычислительный экземпляр" и следуйте инструкциям, чтобы создать его.

  8. Чтобы изменения вступили в силу, необходимо перезагрузить VS Code.

  9. Откройте Jupyter Notebook и выполните ячейку.

Внимание

Чтобы установить соединение, необходимо запустить ячейку.

На этом этапе можно продолжить выполнение ячеек в Jupyter Notebook.

Совет

Вы также можете работать с файлами скриптов Python (PY), содержащими ячейки кода, такого как для Jupyter. Дополнительные сведения см. в интерактивной документации по Python Visual Studio Code.

Следующие шаги

Теперь, когда вы удаленно подключились к вычислительному экземпляру VS Code, вы можете подготовить данные, изменить и отладить код и отправить задания обучения с расширением Машинного обучения Azure.

Дополнительные сведения о том, как сделать большую часть VS Code интегрированным с Машинным обучением Azure, см. в статье "Работа в VS Code удаленно подключена к вычислительному экземпляру".

  • Last updated on