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VS Code で Jupyter カーネルを管理する

Visual Studio Code ノートブックのカーネルピッカーを使用すると、ノートブックに特定のカーネルを選択できます。カーネルピッカーを開くには、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、コマンドパレットから [Notebook: Notebook カーネルを選択] コマンドを使用します。

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 未満) 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、これらのソースは Jupyter 拡張機能によってすぐにサポートされます。

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。VS Code は、ノートブック用に最後に選択したカーネルを記憶し、次回ノートブックを開いたときに自動的に選択します。

Jupyter カーネル

[Jupyter カーネル] 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 カーネルがリストされます。各 Jupyter カーネルには、Jupyter カーネル仕様 (Jupyter カーネルスペックまたは kernelspec) があります。これには、カーネルに関する詳細 (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] 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 環境がリストされます。これは、IPyKernel がインストールされているかどうかに関係なく、タイプ (例: conda、venv) ごとにグループ化されたすべての Python 環境を示します。

注: 使用する Python 環境に jupyter をインストールする必要はありません。IPyKernel パッケージのみが、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ために必要です (pip install ipykernel)。詳細については、Jupyter 拡張機能 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>) を見つけて、[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ときは、必ず以下を行ってください。

  1. サーバーが外部からアクセスできるように、すべてのオリジンを許可します (例: --NotebookApp.allow_origin='*')。
  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スペックから新しいセッションを作成するには、以下を実行します。

  1. [Notebook: Notebook カーネルを選択] コマンドを実行します。
  2. [別のカーネルを選択] を選択します。
  3. [既存の Jupyter サーバー] を選択します。
  4. サーバーを選択します。

Codespaces Jupyter サーバー

[Codespace に接続] カテゴリには、GitHub Codespaces (毎月 最大 60 時間無料で利用できるクラウドリソース) によって提供されるリモート Jupyter サーバーを使用できる特別なタイプの Jupyter サーバーが含まれています。Codespaces Jupyter サーバーを使用するには、

  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、この拡張機能はすで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: サインイン] を選択し、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、[Codespace に接続] を選択します。

    ヒント: [Codespace に接続] 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)) を開き、[開発者: ウィンドウを再読み込み] を選択してウィンドウを再読み込みし、もう一度試してください。

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

マシンに Jupyter カーネルまたは Python 環境がない場合、VS Code はセットアップを支援できます。コマンドパレット (⇧⌘P (Windows、Linux Ctrl+Shift+P)) を開き、[Python: 環境を作成] を選択し、プロンプトに従います。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追加の方法を追加することもできます。

More Kernel Sources

質問やフィードバック

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8/7/2023