Запуск редактора Visual Studio Code, интегрированного с машинным обучением Azure

  • Статья

Из этой статьи вы узнаете, как удаленно подключить Visual Studio Code к Машинное обучение Azure вычислительному экземпляру. Используйте VS Code в качестве интегрированной среды разработки (IDE) с помощью Машинное обучение Azure ресурсов. Используйте VS Code в браузере с VS Code для Интернета или используйте классическое приложение VS Code.

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

  1. Использование VS Code в качестве интегрированной среды разработки (IDE) рабочей области. Этот вариант предоставляет в ваше распоряжение полнофункциональную среду разработки для создания проектов по машинному обучению.

    • VS Code можно открыть в рабочей области: доступна браузерная версия VS Code для Интернета и классическое приложение VS Code для ПК.
    • Мы рекомендуем использовать VS Code для Интернета, так как вы можете выполнять всю работу по машинному обучению непосредственно из браузера без необходимости что-либо устанавливать или управлять зависимостями.

  2. Удаленный сервер Jupyter Notebook. Этот параметр позволяет задать вычислительный экземпляр в качестве удаленного сервера Jupyter Notebook. Этот вариант доступен только в VS Code для ПК.

Внимание

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

Необходимые компоненты

Перед началом работы вам потребуются:

  1. Машинное обучение Azure рабочей области и вычислительного экземпляра. Выполните создание ресурсов, которые необходимо приступить к созданию обоих ресурсов.
  2. 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. И путем подключения Машинное обучение Azure вычислительного экземпляра вы получаете широкие и интегрированные возможности разработки VS Code, усовершенствованные Машинное обучение Azure.

Запустите VS Code для Интернета, выбрав один из Студия машинного обучения Azure, и просто продолжайте работу.

Войдите в Студия машинного обучения Azure и выполните действия, чтобы запустить вкладку браузера VS Code (Веб-), подключенную к Машинное обучение Azure вычислительному экземпляру.

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

  • Записные книжки

    1. Перейдите на вкладку "Записные книжки".

    2. На вкладке "Записные книжки" выберите нужный файл.

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

      Снимок экрана: запуск вычислений, если он остановлен.

    4. Выберите редакторы > правки в VS Code (Web).

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

  • Службы вычислений

    1. Откройте вкладку Вычисления.
    2. Если вычислительный экземпляр, который вы хотите использовать, остановлен, выберите его и нажмите кнопку "Пуск".
    3. После запуска вычислительного экземпляра в столбце "Приложения " выберите VS Code (Web).

    Снимок экрана: подключение к Студия машинного обучения Azure вычислительного экземпляра VS Code.

Если эти параметры не отображаются, убедитесь, что вы включили вычислительные экземпляры Connect к Visual Studio Code для функции веб-предварительной версии, как показано в разделе "Предварительные требования ".

Если выбрать один из интерфейсов щелчка, откроется новое окно VS Code и попытка подключения к удаленному вычислительному экземпляру. При попытке сделать это подключение выполняются 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 установления соединения оно сохраняется. Маркер выдается в начале сеанса, который обновляется автоматически для поддержания соединения с вычислительным экземпляром.

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 Visual Studio Code (Desktop). 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:

Чтобы подключиться к вычислительному экземпляру, выполните следующее.

  1. Откройте Jupyter Notebook в Visual Studio Code.

  2. При загрузке интегрированной записной книжки выберите " Выбрать ядро".

    Снимок экрана: выбор Jupyter Server.

    Кроме того, можно использовать палитру команд:

    1. Выберите "Просмотреть > палитру команд" в строке меню, чтобы открыть палитру команд.
    2. Введите AzureML: Connect to Compute instance Jupyter server в текстовое поле.

  3. Выберите Azure ML Compute Instances в списке параметров сервера Jupyter.

  4. В списке подписок выберите нужную подписку. Если вы ранее настроили рабочую область Машинное обучение Azure по умолчанию, этот шаг пропускается.

  5. Щелкните рабочую область.

  6. 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.

  7. Чтобы изменения вступили в силу, необходимо перезагрузить Visual Studio Code.

  8. 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 для Visual Studio Code.

Следующие шаги

После удаленного подключения Visual Studio Code к вычислительному экземпляру можно настроить данные, изменить и отладить код и отправить задания обучения с помощью расширения Машинное обучение Azure.

Дополнительные сведения о том, как сделать большую часть VS Code интегрированным с Машинное обучение Azure, см. в статье "Работа в VS Code удаленно подключена к вычислительному экземпляру (предварительная версия)".