VS Codeのエージェントモードを拡張するには、を試してください！

VS Code で Jupyter カーネルを管理する

Visual Studio Code のノートブックのカーネルピッカーは、ノートブックの特定のカーネルを選択するのに役立ちます。ノートブックの右上隅にあるカーネルの選択をクリックするか、コマンドパレットでノートブック: ノートブックカーネルの選択コマンドを使用することで、カーネルピッカーを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: 以前のバージョンの VS Code (バージョン <1.76) では、VS Code はデフォルトですべての利用可能なカーネルを表示していました。

他のカーネルを表示するには、別のカーネルを選択...をクリックします。既存のすべてのカーネルはカーネルソースオプションに分類されており、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 は以前にノートブックで使用したものを推奨しますが、以下に示すように他の Jupyter カーネルに接続することも選択できます。VS Code はノートブック用に最後に選択されたカーネルも記憶し、次回ノートブックを開いたときに自動的にそれらを選択します。

Jupyter Kernels

Jupyter Kernels カテゴリには、VS Code が動作し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) のコンテキストで検出するすべての Jupyter カーネルが一覧表示されます。各 Jupyter カーネルには Jupyter カーネル仕様、または Jupyter kernelspec があり、これにはカーネルに関する詳細 (名前、説明、プロセスをカーネルとして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 Environments

Python Environments カテゴリには、VS Code が動作しているコンピューティングシステム (デスクトップ、Codespaces、リモートサーバーなど) から検出する Python 環境が一覧表示されます。IPyKernel がインストールされているかどうかにかかわらず、すべての Python 環境が種類別 (例: conda、venv) にグループ化されて表示されます。

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、ノートブックに対してコードを実行するには、IPyKernel パッケージのみが必要です (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 カテゴリには、以前に接続されたリモート Jupyter サーバーが一覧表示されます。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中の既存の 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>) を見つけ、それを実行中の Jupyter サーバーの URL を入力してください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に対して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際は、必ず以下の点を確認してください。

  1. すべてのオリジンを許可して (例: --NotebookApp.allow_origin='*')、サーバーが外部からアクセスできるようにします。
  2. ノートブックがすべての IP (--NotebookApp.ip='0.0.0.0') でリッスンするように設定します。

接続すると、すべての有効な Jupyter セッションがこのリストに表示されます。

サーバーの kernelspec から新しいセッションを作成するには、以下の手順を実行します。

  1. ノートブック: ノートブックカーネルの選択コマンドを実行します。
  2. 別のカーネルを選択を選びます。
  3. 既存の Jupyter サーバーを選びます。
  4. サーバーを選択します。

Codespaces Jupyter サーバー

Connect to Codespace カテゴリには、GitHub Codespaces が提供する特別な種類の Jupyter サーバーが含まれています。これは、毎月最大60時間無料で利用できるクラウドリソースです。Codespaces Jupyter サーバーを使用するには、以下の手順を実行します。

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

    注: Web 版 VS Code (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)) に移動し、Codespaces: サインインを選択して、手順に従って 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をクリックしてカーネルピッカーを開き、Connect to Codespace を選択します。

    ヒント: 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)) に移動し、開発者: ウィンドウの再読み込みを選択してウィンドウを再読み込みし、もう一度お試しください。

必須ではありませんが、GitHub Codespaces ページで、すべての Codespaces および Codespaces Jupyter サーバーを管理することもできます。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

お使いのマシンに 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)) に移動し、Python: 環境の作成を選択して、プロンプトに従ってください。Azure Machine Learning のような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追加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