#Chromebook に開発環境 (+ #VSCode ) を構築する手順

2021年末に突然思い立って Chromebook を買いました。HP Chromebook x360 14c です。
手元に届いたのは年を跨いだので、使い始めて1か月ちょっと経ちました。

せっかくのデバイスを単なるブラウジングとか動画再生用のマシンにするのはもったいないので、開発もできるスペックにしようと思い “Plus” のクラスのマシンを選択しました。

開発環境構築は難しくないはずなんですが、

  • Linux の有効化
  • 日本語関連パッケージのインストール
  • Visual Studio Code のインストール

が一箇所にまとまっている情報を見つけられらませんでした(探し方が悪いだけかもしれない)。
ということで備忘録代わりにここに書いておきます。
(よそのサイトを見ながらやっただけなのでオリジナリティーは無いです)

機種とかバージョンとかによっては違いはあるかもしれませんが、この記事の意味がなくなるような大きな違いはないと信じています。

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Data Science VM (DSVM) に VSCode から SSH 接続する手順 (おまけで X2Go と Jupyter の SSH 接続)

Azure の Data Science VM (DSVM) はクラウド上の仮想マシンなので、そもそもリモートで利用するのが前提ですが、「機械学習に必要な環境が簡単に作れます」的な文脈で語られることが多い気がします。

今回は SSH で接続して安全な開発環境として利用 するための手順の紹介。
目玉は Visual Studio Code から SSH 接続 する手順ですが、他にも X2Go と Juypter 利用も載せます。

どの方法でも最初に 共通の準備 が必要です。お忘れなく。

クラウド上のリソースと使い慣れた Visual Studio Code とを使って、自宅や外出先でもオフィスでも、GPU ありの高性能なマシンで効率よく AI 開発しましょう。

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Azure Machine Learning Workspace のコンピューティング インスタンスに VSCode から SSH 接続

Azure Machine Learning Workspaceコンピューティング インスタンスに Visual Studio Code からリモート接続 する方法。

仕事の進め方がすっかり変わってしまって、自宅なりのリモートで仕事をすることが多くなったという人もいますね。
またはもともと出張とか外出が多い方も。

AI 関連のプロジェクトを担当している人は、オフィスには GPU を積んだ高性能な PC があるけど、自宅とか外出先だと開発できないというのはうれしくない。
そこでクラウド上の高性能なマシンで開発してみます。これなら場所も手元の PC も関係なく、いつでもどこでも GPU をバリバリ使って開発ができます。

以下はマシンごとの初期設定の話なので、一度環境を作ってしまえば次からはすぐに接続できます。
特に難しいことはないはずですが、SSH を知らない自分(恥)には初めての作業だったのでメモ。

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「Machine Learning Serviceを使ってみよう」 LT 資料を公開しました ( #Cogbot 勉強会 #19 2019/1/22 開催) #MachineLearningService

Cogbot 勉強会 #19 (2019年1月22日開催) で、

Machine Learning Service を使ってみよう

という LT をしました。
ブログで紹介するのが遅くなってしまいました・・・ (汗

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#vscode 未経験のデータサイエンティストに向けて「VS Code for AI」を紹介しました (2018年9月7日 ゼロから作るDeep Learning 2 輪読&勉強会) #ai

最近、毎週金曜日に参加されている「ゼロから作るDeep Learning 2 (自然言語処理編) 輪読&勉強会」(2018年9月7日開催) で、Visual Studio CodeTools for AI の紹介をしました。

VS Code Tools for AI の紹介

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