Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Узнайте, как настроить расширение Azure Machine Learning для Visual Studio Code в рабочих процессах машинного обучения. Это расширение необходимо настроить только при использовании классического приложения VS Code. Если вы используете VS Code для Интернета, этот процесс обрабатывается для вас.
Расширение Машинное обучение Azure для VS Code предоставляет пользовательский интерфейс для выполнения следующих задач:
- Управление ресурсами Машинного обучения Azure, такими как эксперименты, виртуальные машины, модели и развертывания.
- Разрабатывайте локально, используя удаленные вычислительные экземпляры.
- Обучение моделей машинного обучения.
- Отладка экспериментов машинного обучения локально.
- Получите поддержку языка на основе схемы, автозавершение и диагностику для разработки файла спецификации.
Предварительные условия
- Подписка Azure. Если у вас ее нет, зарегистрируйтесь для использования бесплатной или платной версии службы "Машинное обучение Azure"
- Visual Studio Code. Если у вас его нет, установите.
- Python 3.10 или более поздней версии
- (Необязательно) Чтобы создать ресурсы с помощью расширения, установите интерфейс командной строки (версия 2). Инструкции см. в статье об установке, настройке и использовании интерфейса командной строки CLI (версии 2).
- Клонируйте репозиторий, управляемый сообществом
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1
Установка расширения
Откройте Visual Studio Code.
Щелкните значок расширений на панели действий , чтобы открыть представление расширений.
В панели поиска представления "Расширения" введите "Машинное обучение Azure" и выберите первое расширение.
Выберите Установить.
Это важно
Расширение Машинного обучения Azure для VS Code по умолчанию использует CLI (версии 2.0). Поддержка CLI версии 1 заканчивается 30 сентября 2025 г. Если вы все еще используете CLI версии 1, перейдите к CLI версии 2 как можно скорее. Дополнительные сведения см. в разделе "Обновление до версии 2".
Вход в учетную запись Azure
Чтобы подготовить ресурсы и рабочие нагрузки заданий в Azure, войдите с помощью учетных данных учетной записи Azure. Чтобы помочь в управлении учетными записями, Машинное обучение Azure автоматически устанавливает расширение учетной записи Azure. Дополнительные сведения см. в разделе "Дополнительные сведения о расширении учетной записи Azure".
Чтобы войти в учетную запись Azure, нажмите кнопку " Войти" в правом нижнем углу в строке состояния Visual Studio Code, чтобы запустить процесс входа.
Выберите рабочую область по умолчанию
При выборе рабочей области машинного обучения Azure по умолчанию при создании файлов спецификаций YAML cli (версии 2) вы получаете следующие преимущества:
- Проверка схемы
- Автозавершение
- Диагностика
Если у вас нет рабочей области, создайте ее. Дополнительные сведения см. в статье об управлении ресурсами Машинного обучения Azure с помощью расширения VS Code.
Чтобы выбрать рабочую область по умолчанию, нажмите кнопку "Назначить рабочую область Azure Machine Learning" на строке состояния Visual Studio Code и следуйте инструкциям для её настройки.
В качестве альтернативы, используйте команду > Azure ML: Set Default Workspace в палитре команд и следуйте подсказкам, чтобы настроить рабочую среду.
Чтобы открыть палитру команд, выберите "Вид > палитры команд " или нажмите клавиши CTRL+SHIFT+P (Cmd+SHIFT+P в macOS). Затем введите Azure ML: Set Default Workspace.