機械学習ワークフローのAzure Machine Learning Visual Studio Code拡張機能を設定する方法について説明します。 この拡張機能は、VS Code デスクトップ アプリケーションを使用する場合にのみ設定する必要があります。 Web 用の VS Code を使用する場合、このプロセスは自動的に処理されます。
VS Code のAzure Machine Learning拡張機能では、次の操作を行うユーザー インターフェイスが提供されます。
- 実験、仮想マシン、モデル、デプロイなどのAzure Machine Learningリソースを管理します。
- リモート コンピューティング インスタンスを使用してローカルで開発します。
- 機械学習モデルをトレーニングします。
- 機械学習の実験をローカルでデバッグします。
- スキーマ ベースの言語サポート、オートコンプリート、および仕様ファイルの作成の診断を取得します。
前提条件
- Azure サブスクリプション お持ちでない場合は、無料または有料版のAzure Machine Learningをお試しください。
- 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 3.10 以降
- (省略可能)拡張機能を使用してリソースを作成するには、CLI (v2) をインストールします。 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 バーから [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。
Important
Azure Machine Learning VS Code 拡張機能では、CLI (v2) が既定で使用されます。 CLI v1 のサポートは 2025 年 9 月 30 日に終了しました。 まだ CLI v1 を使用している場合は、CLI v2 に移行します。 詳細については、「v2 にアップグレードする」を参照してください。
Azure アカウントにサインインする
Azureでリソースとジョブ 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を使用してサインインします。 アカウント管理に役立つAzure Machine Learning、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。 詳細については、「Azure アカウント拡張機能の詳細を参照してください。
Azure アカウントにサインインするには、Visual Studio Codeステータス バーの右下隅にある Azure: Sign In ボタンを選択して、サインイン プロセスを開始します。
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 仕様ファイルを作成するときに次の利点が得られます。
- 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、「manage Azure Machine Learning リソースと VS Code 拡張機能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ステータス バーの Set Azure Machine Learning Workspace ボタンを選択し、プロンプトに従ってワークスペースを設定します。
または、コマンド パレットで > Azure ML: Set Default Workspace コマンドを使用し、プロンプト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、[コマンド パレット > 表示 ] を選択するか、 Ctrl + Shift + P キーを押します (macOS の場合は Cmd + Shift + P )。 次に、「Azure ML: Set Default Workspace」と入力します。