Azure MLと拡張機能について初めて読んでいる方もいらっしゃるかもしれませんが、心配しないでください。詳しくはこちらをご覧ください。
Azure MLは、モデルを構築、トレーニング、および展開するための豊富なツールセットをデータサイエンティストに提供するマシン学習サービスです。 AML拡張機能は、VSコードから直接アセットを作成および管理するのに役立つガイド付きエクスペリエンスを提供するコンパニオンツールです。この拡張機能は、コンテキストをエディターからブラウザーに切り替えることなく、実験の実施、計算ターゲットの作成、環境の管理などのタスクを最適化することを目的としています。拡張機能のユーザーは、ワークスペースで作業し、シンプルなナビゲーションツリーとクリックスルーコマンドを使用してコアAMLリソースを操作できます。
Azure MLの使用を開始する方法について詳しくは、こちらをご覧ください..。拡張機能を試してみたい場合は、ここにインストールして、ここから開始ドキュメントを読むことができます。
データウェアハウスとの統合
私たちがリリースした新機能の1つは、データストア登録のサポートです。データストアは、Azureストレージサービスへの接続情報を保存できるようにするAMLリソースです。データストアを使用すると、カスタムストレージコネクタを記述したり、接続情報を環境変数、構成オブジェクト、またはソース内の文字列としてハードコーディングしたりする必要がなくなります。
AML拡張機能は現在、AzureBlobストレージタイプとAzureファイル共有をサポートしています。登録を高速化するために、Azureストレージアカウントへの認証のためにアカウントキーの資格情報を自動的に取得するなど、一連の合理化された入力オプションを開発しました。
AML拡張ツリービューを介してデータストアを登録する
データセットの統合
AML拡張機能は、表形式データセットとファイルデータセットの両方の作成をサポートするようになりました。データセットを使用して、データストア、ローカルファイルシステム、またはリモートロケーションのデータから消耗品を判別できます。これらのオブジェクトは、実験やトレーニング中に使用できます。
拡張ツリーを使用してテーブルまたはファイルデータセットを
作成するテーブルデータセットを作成したら、拡張機能を使用してデータの最初の50行をプレビューできます。データセットプレビューは現在、単純な式によるフィルタリングをサポートしています（たとえば、文字列列で「str」を直接検索するか、数値列で「> X」を使用します）。
表形式のデータセットのプレビューと列値のフィルタリング
以前のリリースのAML拡張機能では、モデルのトレーニングに役立つサポートが追加されました。実験を通じてAzureに。実験は、チュートリアルスクリプト、作業する計算ターゲット、および作業する環境（つまり、どのPythonパッケージをインストールする必要があるか）で構成されます。導入したデータセットを使用すると、追加のAML SDKコードを記述しなくても、これらのデータセットを実験で簡単に使用できるようになりました。実験を送信する直前に、データセットへのリンクを含む構成ファイルが表示されます。ファイルでは、スクリプトパラメータと添付メカニズムを入力して、ファイルデータセットに使用するか、表形式のデータセットに使用する名前付き入力を入力するだけです。
パイロット実行構成でのデータセットの使用
計算インスタンスの統合
コンピューティングAMLインスタンスは、MLの実験にセットアップして使用できる管理対象仮想マシンです。VSコードの拡張により、これらのコンピューティングインスタンスの作成と管理がさらに簡単になりました。ワークスペースのすべてのコンピューティングインスタンスを表示し、ツリーのコマンドを使用してそれらを開始/停止/再起動できます。数回クリックするだけで、SSH対応のコンピューティングインスタンスを作成し、エディターのドキュメントに従って、VS Code RemoteSSH拡張機能を介して簡単に接続できます。
計算インスタンスを作成し、VSコードからそれに接続します
インターフェイスの変更
拡張インターフェイスはAzureML Studioとは異なると、開発者から長い間聞いてきました。以前のGIFでは、拡張ツリービューで非常に一貫性のあるデザインにすでに気付いているかもしれません。各ノードをStudioと同等のアイコンで更新し、必要に応じて名前を変更/並べ替えました。