VS Code 中的 Azure 机器学习
Azure 机器学习是一个基于云的环境，可用于训练、部署、自动化、管理和跟踪机器学习模型。有关 Azure 机器学习的更多信息，请参阅什么是 Azure 机器学习？
Azure 机器学习 VS Code 扩展允许你使用 Visual Studio Code 中用于开发机器学习应用程序的常用功能。
桌面版或网页版
你可以在 VS Code 桌面版或VS Code 网页版中使用 Azure 机器学习。VS Code 网页版在你的浏览器中完全运行，提供免费、零安装的 VS Code 体验，网址为https://vscode.dev。查看启动 Azure 机器学习指南以了解更多信息。
连接到远程计算实例
计算实例是用于开发机器学习应用程序的托管云端工作站。
Azure 机器学习 VS Code 扩展可以轻松地实时连接到计算实例中的资源并访问它们。有关更多信息，请参阅连接到 Azure 机器学习计算实例。
Azure 机器学习 2.0 CLI 支持（预览版）
Azure 机器学习 2.0 CLI 允许你从命令行训练和部署模型。其功能在跟踪模型生命周期的同时加速了数据科学的扩展。
在使用 Azure 机器学习规范文件时，VS Code 扩展支持以下功能
- 规范文件创作
- 语言支持
- 资源自动补全
规范文件创作
在命令面板（⇧⌘P（Windows、Linux Ctrl+Shift+P））中使用 Azure ML 命令或 VS Code 中的 Azure 机器学习视图可以简化规范文件创作过程。
语言支持
Azure 机器学习扩展会将所有值与默认工作区中的资源进行交叉引用。如果扩展检测到不正确的指定资源或缺失属性，将显示内联错误。
资源自动补全
当你开始使用资源时，你会发现 Azure 机器学习扩展可以检查规范文件。扩展使用你指定的默认工作区为该工作区中的资源提供自动补全支持。
训练机器学习模型
在 Azure 机器学习中，你可以使用流行的框架来训练机器学习模型，例如 scikit-learn、PyTorch、TensorFlow 等。该扩展使提交和跟踪这些模型的生命周期变得容易。
有关更多信息，请参阅训练机器学习模型教程。
管理资源
你可以直接从 VS Code 创建和管理 Azure 机器学习资源。有关更多信息，请参阅如何在 VS Code 中管理资源。
远程 Jupyter 服务器
VS Code 为使用 Jupyter 笔记本进行开发提供了强大的支持。有关更多信息，请参阅VS Code 中的 Jupyter 笔记本。
Azure 机器学习利用了 VS Code 中强大的 Jupyter 笔记本支持。它使得连接到远程计算实例并将其用作远程 Jupyter 服务器变得无缝。有关更多信息，请参阅将计算实例配置为远程笔记本服务器。
Git 集成
通过使用 Azure 机器学习 VS Code 扩展连接到远程计算实例，你将能够使用 VS Code 的内置 Git 支持。