Nota
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Informazioni su come configurare l'estensione Azure Machine Learning Visual Studio Code per i flussi di lavoro di Machine Learning. È sufficiente configurare questa estensione quando si usa l'applicazione desktop di VS Code. Se si usa VS Code per il Web, questo processo viene gestito automaticamente.
L'estensione Azure Machine Learning per VS Code fornisce un'interfaccia utente per:
- Gestire Azure Machine Learning risorse come esperimenti, macchine virtuali, modelli e distribuzioni.
- Sviluppare in locale usando istanze di calcolo remote.
- Eseguire il training di modelli di Machine Learning.
- Eseguire il debug degli esperimenti di Machine Learning in locale.
- Ottieni il supporto linguistico basato su schema, l'autocompletamento e la diagnostica per la creazione di file di specifiche.
Prerequisiti
- sottoscrizione di Azure Se non è disponibile, iscriversi per provare la versione free o a pagamento di Azure Machine Learning.
- Visual Studio Code. Se non è disponibile, installarlo.
- Python 3.10 o versione successiva
- (Facoltativo) Per creare risorse usando l'estensione , installare l'interfaccia della riga di comando (v2). Per istruzioni sull'installazione, vedere Installare, configurare e usare l'interfaccia della riga di comando (v2).
- Clonare il repository guidato dalla community
git clone https://github.com/Azure/azureml-examples.git --depth 1
Installare l'estensione
Apri Visual Studio Code.
Selezionare l'icona Estensioni dalla barra delle attività per aprire la visualizzazione Estensioni.
Nella barra di ricerca della visualizzazione Estensioni digitare "Azure Machine Learning" e selezionare la prima estensione.
Selezionare Installa.
Importante
L'estensione Azure Machine Learning VS Code usa l'interfaccia della riga di comando (v2) per impostazione predefinita. Il supporto per l'interfaccia della riga di comando v1 è terminato il 30 settembre 2025. Se si usa ancora l'interfaccia della riga di comando v1, passare all'interfaccia della riga di comando v2. Per altre informazioni, vedere Aggiornamento alla v2.
Accedere al tuo account Azure
Per effettuare il provisioning di risorse e carichi di lavoro in Azure, accedere usando le credenziali dell'account Azure. Per facilitare la gestione degli account, Azure Machine Learning installa automaticamente l'estensione account Azure. Per altre informazioni, vedere altre informazioni sull'estensione account Azure.
Per accedere all'account Azure, selezionare il pulsante Azure: Accedi nell'angolo inferiore destro della barra di stato Visual Studio Code per avviare il processo di accesso.
Scegliere l'area di lavoro predefinita
Quando si sceglie un'area di lavoro predefinita Azure Machine Learning, si ottengono i vantaggi seguenti quando si creano file di specifica YAML dell'interfaccia della riga di comando (v2):
- Convalida dello schema
- Completamento automatico
- Diagnostica
Se non si dispone di un'area di lavoro, crearne una. Per altre informazioni, vedere gestire Azure Machine Learning risorse con l'estensione vs Code.
Per scegliere l'area di lavoro predefinita, selezionare il pulsante Set Azure Machine Learning Workspace sulla barra di stato Visual Studio Code e seguire le istruzioni per impostare l'area di lavoro.
In alternativa, usare il comando > Azure ML: Set Default Workspace nel riquadro comandi e seguire i prompt per impostare l'area di lavoro.
Per aprire il riquadro comandi, selezionare Visualizza > riquadro comandi o premere CTRL+MAIUSC+P (CMD+MAIUSC+P in macOS). Digitare quindi Azure ML: Set Default Workspace.