Execution Context
该功能连接了本地开发环境与基于云的 AI 计算资源。通过嵌入 Visual Studio Code 和 PyCharm 的 IDE 插件，机器学习工程师可以直接从编辑器触发模型编译、超参数调优和推理测试。该系统透明地管理底层的计算资源调度，确保用 Python 或其他语言编写的代码能够在优化后的 GPU 集群上执行，而无需手动配置云基础设施。
该 IDE 插件在本地开发环境与远程计算集群之间建立了一个安全的通信通道。
机器学习工程师可以通过一键命令执行训练脚本，系统将根据脚本需求自动配置所需的GPU资源。
训练过程中，系统提供实时反馈机制，可在IDE界面中直接查看模型指标，以便进行可视化分析。
Operating Checklist
请安装适用于特定人工智能平台的官方 VSCode 或 PyCharm 插件。
配置身份验证凭据，以将本地集成开发环境 (IDE) 与云计算环境连接。
您可以选择预定义的机器学习模板，或上传自定义的代码仓库进行处理。
通过集成的命令面板启动训练或推理任务，并指定所需的资源。
Integration Surfaces
Visual Studio Code 扩展
一款专门的扩展程序，它增加了与人工智能相关的指令，使用户能够调试模型并进行推理实验，同时提供集成的日志记录功能。
PyCharm 插件套件
它通过自动代码补全功能，提升 Python 开发体验，并提供对机器学习库的内置支持，以及分布式训练作业的支持。
远程计算仪表盘
在IDE内部提供统一的界面，用于监控资源利用率、查看实时实验日志以及管理集群配置。
