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、
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。
続きを読む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。
続きを読むAzure Machine Learning Workspace の 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。
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
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 Code と Tools for AI の紹介をしました。
技術との戯れ 