Execution Context
この機能は、ローカル開発環境とクラウドベースのAI計算リソース間の隔てを埋めます。Visual Studio CodeおよびPyCharmのIDEプラグインを組み込むことで、機械学習エンジニアは、モデルのコンパイル、ハイパーパラメータ調整、および推論テストを、エディタから直接実行できます。このシステムは、基盤となる計算オーケストレーションを透過的に管理し、Pythonまたはその他の言語で記述されたコードが、クラウドインフラストラクチャの個別の設定なしに、最適化されたGPUクラスタ上で実行されることを保証します。
このIDEプラグインは、ローカルの開発環境とリモートのコンピューティングクラスタ間の安全な通信チャネルを確立します。
機械学習エンジニアは、ワンクリック操作でトレーニングスクリプトを実行でき、スクリプトの要件に基づいて必要なGPUリソースを自動的に割り当てることができます。
トレーニングプロセス中に、IDEインターフェース内でモデルの指標を直接可視化するための、リアルタイムのフィードバックループが提供されます。
Operating Checklist
特定のAIプラットフォームに対応した、公式のVSCodeまたはPyCharm拡張機能をインストールしてください。
ローカルのIDEとクラウドコンピューティング環境を連携させるために、認証情報を設定してください。
あらかじめ用意された機械学習テンプレートを選択するか、独自のコードリポジトリをアップロードして処理を実行できます。
統合されたコマンドパレットを通じて、トレーニングまたは推論ジョブを開始し、必要なリソースを指定してください。
Integration Surfaces
Visual Studio Code 拡張機能
AIに特化した機能を搭載した専用拡張機能で、ユーザーはモデルのデバッグや推論実験を、統合されたログ機能と合わせて行うことができます。
PyCharm プラグインスイート
機械学習ライブラリ向けの自動コード補完機能により、Python開発の効率を向上させます。また、分散トレーニングジョブのサポート機能を標準搭載しています。
リモートコンピューティング ダッシュボード
IDE内の統合インターフェースにより、リソース使用状況の監視、実験ログのリアルタイム表示、およびクラスタ構成の管理が可能です。
