Configurar Visual Studio Code área de trabalho com a extensão Azure Machine Learning

Saiba como configurar a extensão Azure Machine Learning Visual Studio Code para seus fluxos de trabalho de machine learning. Você só precisa configurar essa extensão ao usar o aplicativo da área de trabalho do VS Code. Se você estiver usando o VS Code para a Web, esse processo será tratado para você.

A extensão Azure Machine Learning para o VS Code fornece uma interface do usuário para:

• Gerencie Azure Machine Learning recursos, como experimentos, máquinas virtuais, modelos e implantações.
• Desenvolva localmente usando instâncias de computação remota.
• Treinar modelos de aprendizado de máquina.
• Depurar experimentos de aprendizado de máquina localmente.
• Obtenha suporte de linguagem baseada em esquema, preenchimento automático e diagnóstico para criação de arquivo de especificação.

Pré-requisitos

• Assinatura do Azure. Se você não tiver um, inscreva-se para experimentar a versão free ou paga do Azure Machine Learning.
• Visual Studio Code. Se você não tiver, instale-o.
• Python 3.10 ou posterior
• (Opcional) Para criar recursos usando a extensão, instale a CLI (v2). Para obter instruções de configuração, confira Instalar, configurar e usar a CLI (v2).
• Clonar o repositório orientado pela comunidade

      git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1
  

Instalar a extensão

1. Abra o Visual Studio Code.

2. Selecione o ícone Extensões na Barra de Atividades para abrir o modo de exibição Extensões.

3. Na barra de pesquisa de exibição Extensões, digite "Azure Machine Learning" e selecione a primeira extensão.

4. Selecione Instalar.

   

Entre em sua conta do Azure

Para provisionar recursos e cargas de trabalho no Azure, entre usando suas credenciais de conta Azure. Para ajudar no gerenciamento de contas, Azure Machine Learning instala automaticamente a extensão Azure Conta. Para obter mais informações, consulte aprende mais sobre a extensão Azure Account.

Para entrar em sua conta Azure, selecione o botão Azure: Entrar no canto inferior direito na barra de status Visual Studio Code para iniciar o processo de entrada.

Escolher o workspace padrão

Ao escolher um workspace Azure Machine Learning padrão, você obtém os seguintes benefícios ao criar arquivos de especificação YAML da CLI (v2):

• Validação de esquema
• Preenchimento automático
• Diagnósticos

Se você não tem um workspace, crie um. Para obter mais informações, consulte gerenciar recursos do Azure Machine Learning com a extensão VS Code.

Para escolher seu workspace padrão, selecione o botão Set Azure Machine Learning Workspace na barra de status Visual Studio Code e siga os prompts para definir seu workspace.

Como alternativa, use o comando > Azure ML: Set Default Workspace na paleta de comandos e siga os prompts para definir seu workspace.

Para abrir a paleta de comandos, selecione Exibir > Paleta de Comandos ou pressione Ctrl+Shift+P (Cmd+Shift+P no macOS). Em seguida, digite Azure ML: Set Default Workspace.

Próximas etapas

• Manage seus recursos de Azure Machine Learning
• Desenvolver localmente em uma instância de computação remota
• Treine um modelo de classificação de imagem usando a extensão Visual Studio Code
• Depurar pontos de extremidade online localmente em Visual Studio Code.