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VS Code での Jupyter カーネルの管理

Visual Studio Code ノートブックのカーネルピッカーを使用すると、ノートブックに適したカーネルを選択できます。カーネルピッカーは、ノートブックの右上隅にある [カーネルの選択 (Select Kernel)] をクリックするか、コマンドパレットから [Notebook: Select Notebook Kernel] コマンドを実行して開くことができます。

カーネルピッカーを開くと、VS Code は最近使用した (MRU) カーネルを表示します。

MRU Kernel

注: VS Code の以前のバージョン (1.76 未満) では、デフォルトですべての使用可能なカーネルが表示されていました。

他のカーネルを表示するには、[別のカーネルを選択... (Select Another Kernel...)] をクリックします。すべての既存のカーネルはカーネルソースオプションごとに分類されており、これらのソースは Jupyter 拡張機能によって標準でサポートされています。

Notebook Kernel Picker

デフォルトでは、VS Code はノートブックで以前に使用したカーネルを推奨しますが、以下に示すように、他の Jupyter カーネルに接続することもできます。また、VS Code はノートブックごとに最後に選択されたカーネルを記憶し、次にノートブックを開くときに自動的にそのカーネルを選択します。

Jupyter カーネル

[Jupyter カーネル (Jupyter Kernels)] カテゴリには、VS Code が実行されているコンピューティングシステム（デスクトップ、GitHub Codespaces、リモートサーバーなど）のコンテキスト内で検出されたすべての Jupyter カーネルがリストされます。各 Jupyter カーネルには Jupyter カーネル仕様 (kernelspec) があり、これにはカーネルの詳細（名前、説明、カーネルとしてプロセスを起動するために必要な CLI 情報）を含む JSON ファイル (kernel.json) が含まれています。

Python 環境

[Python 環境 (Python Environments)] カテゴリには、VS Code が実行されているコンピューティングシステムから検出された Python 環境がリストされます。タイプごと（conda、venv など）にグループ化されたすべての Python 環境が表示され、IPyKernel がインストールされているかどうかを確認できます。

注: 使用したい Python 環境に jupyter をインストールする必要はありません。Python プロセスをカーネルとして起動し、ノートブックでコードを実行するために必要なのは IPyKernel パッケージのみです (pip install ipykernel)。詳細については、Jupyter 拡張機能の wiki を参照してください。

既存の Jupyter サーバー

[既存の Jupyter サーバー (Existing Jupyter Server)] カテゴリには、以前に接続したリモート Jupyter サーバーがリストされます。このオプションを使用して、リモートまたはローカルで実行されている既存の Jupyter サーバーに接続することもできます。Jupyter サーバーの URL（例: http://<ip-address>:<port>/?token=<token>）を取得し、[実行中の Jupyter サーバーの URL を入力してください (Enter the URL of the running Jupyter server)] オプションに貼り付けて、リモートサーバーに接続し、そのサーバーを使用してノートブックでコードを実行します。

Enter server URL

リモートサーバーを起動するときは、必ず以下の設定を行ってください。

  1. すべてのオリジンからのアクセスを許可する（例: --NotebookApp.allow_origin='*'）。
  2. すべての IP でリッスンするように設定する（--NotebookApp.ip='0.0.0.0'）。

接続すると、すべてのアクティブな Jupyter セッションがこのリストに表示されます。

サーバーのカーネル仕様から新しいセッションを作成するには、次の手順を実行します。

  1. [Notebook: Select Notebook Kernel] コマンドを実行する。
  2. [別のカーネルを選択 (Select Another Kernel)] を選択する。
  3. [既存の Jupyter サーバー (Existing Jupyter Server)] を選択する。
  4. サーバーを選択する。

Codespaces Jupyter サーバー

[Codespaces に接続 (Connect to Codespace)] カテゴリには、特別なタイプの Jupyter サーバーが含まれています。ここでは、毎月最大 60 時間まで無料で利用できるクラウドコンピューティングリソースである GitHub Codespaces が提供するリモート Jupyter サーバーを使用できます。Codespaces Jupyter サーバーを使用するには、以下の手順に従ってください。

  1. GitHub Codespaces 拡張機能をインストールします。

    注: VS Code for the Web (vscode.dev または github.dev) を使用している場合、この拡張機能は既にインストールされています。また、Jupyter 拡張機能もインストールされていることを確認してください。

  2. コマンドパレット (⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P)) を開き、[Codespaces: Sign In] を選択して、画面の指示に従って Codespaces にサインインします。

  3. ノートブックの右上隅にある [カーネルの選択 (Select Kernel)] をクリックしてカーネルピッカーを開き、[Codespaces に接続 (Connect to Codespace)] を選択します。

    ヒント: [Codespaces に接続 (Connect to Codespace)] オプションが表示されない場合は、コマンドパレット (⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P)) で [Developer: Reload Window] を選択してウィンドウを再読み込みしてから、もう一度試してください。

必須ではありませんが、すべての Codespaces と Codespaces Jupyter サーバーは GitHub Codespaces ページで管理できます。詳細については、GitHub Codespaces ドキュメントを参照してください。

カーネルオプションの追加

マシン上に Jupyter カーネルや Python 環境がない場合、VS Code がセットアップを支援します。コマンドパレット (⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P)) を開き、[Python: Create Environment] を選択して指示に従ってください。また、Azure Machine Learning などの追加の拡張機能をインストールすることで、カーネルを選択する別の方法を追加することもできます。

More Kernel Sources

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8/7/2023
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