Azure 机器学习在 VS Code 中
Azure Machine Learning 是一个基于云的环境，您可以使用它来训练、部署、自动化、管理和跟踪机器学习模型。有关 Azure Machine Learning 的更多信息，请参阅 什么是 Azure Machine Learning？
Azure 机器学习 VS Code 扩展 让您可以在 Visual Studio Code 中使用熟悉的特性来开发机器学习应用程序。
桌面或网页
您可以在VS Code桌面版中使用Azure Machine Learning或VS Code网络版。VS Code网络版提供了一个完全在您的浏览器中运行的免费、零安装的VS Code体验，网址为https://vscode.dev。查看启动Azure Machine Learning的指南以了解更多信息。
连接到远程计算实例
计算实例 是一个用于开发机器学习应用程序的托管云工作站。
Azure Machine Learning VS Code 扩展使实时连接到和访问计算实例中的资源变得简单。有关详细信息，请参阅 连接到 Azure Machine Learning 计算实例。
Azure Machine Learning 2.0 CLI 支持（预览）
Azure Machine Learning 2.0 CLI 使您能够从命令行训练和部署模型。其功能加速了数据科学的扩展，同时跟踪模型生命周期。
在处理 Azure Machine Learning 规范文件时，VS Code 扩展提供以下功能支持：
- 规范文件编写
- 语言支持
- 资源自动完成
规范文件编写
使用 Azure ML 命令在命令面板中（⇧⌘P（Windows, Linux Ctrl+Shift+P））或 VS Code 中的 Azure Machine Learning 视图来简化规范文件的编写过程。
语言支持
Azure Machine Learning 扩展会将所有值与您默认的工作区中的资源进行交叉引用。如果扩展检测到指定错误的资源或缺少的属性，将显示内联错误。
资源自动完成
当你开始使用资源时，你会发现 Azure Machine Learning 扩展可以检查规范文件。该扩展使用你指定的默认工作区来为该工作区中的资源提供自动完成支持。
训练机器学习模型
在Azure Machine Learning中，你可以使用诸如scikit-learn、PyTorch、TensorFlow等流行的框架来训练机器学习模型。该扩展使提交和跟踪这些模型的生命周期变得简单。
欲了解更多信息，请参阅训练机器学习模型教程。
管理资源
您可以直接在 VS Code 中创建和管理 Azure Machine Learning 资源。有关详细信息，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出色的支持。有关更多信息，请参阅VS Code中的Jupyter Notebook。
Azure Machine Learning 利用了 VS Code 中强大的 Jupyter 笔记本支持。它使连接到远程计算实例并将其用作远程 Jupyter 服务器变得无缝。有关详细信息，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 Machine Learning VS Code扩展连接到远程计算实例，您可以使用VS Code内置的Git支持。