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 パレットから [ノートブック: ノートブック カーネルの選択] コマンドでカーネル 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 (<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、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ています。

Notebook Kernel Picker

デフォルトでは、VS Code は以前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できます。VS Code は、ノートブックで最後に選択し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 カーネルスペックがあり、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 環境が一覧表示されます。タイプ (conda、venv など) で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は関係ありません。

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 をご覧ください。

既存の Jupyter サーバー

既存の Jupyter サーバー カテゴリには、以前接続したリモート 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ると、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できます。

Enter server URL

リモート サーバーを起動するときは、次のことを確認してください。

  1. すべてのオリジン (例: --NotebookApp.allow_origin='*') を許可して、サーバーに外部からアクセスできるようにします。
  2. ノートブックをすべての IP でリッスンするように設定します (--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スペック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. [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、特別な種類の Jupyter サーバーが含まれています。ここでは、GitHub Codespaces を利用したリモート Jupyter サーバーを使用できます。GitHub Codespaces 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、次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: 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。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、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)) 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 はセットアップをサポートします。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、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