機械学習ワークフローに使用する Azure Machine Learning Visual Studio Code 拡張機能をセットアップ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 用の Azure Machine Learning 拡張機能には、次の作業を行うためのユーザー インターフェイスが備わっています。
- 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 のサブスクリプション。 お持ちでない場合は、無料版または有料版の Azure Machine Learning にサインアップしてお試しください。
- 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、既定で CLI (v2) を使用しています。 CLI v1 のサポートは、2025 年 9 月 30 日に終了します。 まだ CLI v1 を使用している場合は、できるだけ早く 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よう、Azure Machine Learning によって 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: サインイン ] 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、VS Code 拡張機能を使用して Azure Machine Learning リソースを管理する方法に関するページ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 のステータス バーにある [Azure Machine Learning ワークスペースの設定] ボタンを選択し、画面の指示に従ってワークスペースを設定します。
または、コマンド パレットの > Azure ML: Set Default Workspace コマンドを使用し、画面の指示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。