azure-data-science-vm について
azure-data-science-vm は、Azure Data Science Virtual Machines のトラブルシューティング、設計、セキュリティ、構成、デプロイをデータサイエンスチームや運用担当者向けに案内します。ローカルの参照情報とオンライン文書の取得を組み合わせています。
主な機能
- 01Azure DSVM のトラブルシューティング
- 02アーキテクチャと移行のガイダンス
- 03ID と資格情報のセキュリティ
- 04プリインストール済みツールとフレームワークの参照
- 05MLflow による実験追跡
- 06Bicep と ARM によるデプロイ
活用シーン
- 01GPU、ドライバー、Jupyter の問題診断
- 02チーム向け共有 VM 環境の計画
- 03マネージド ID と Key Vault による資格情報管理
- 04Bicep または ARM による DSVM のデプロイ
MCP 対応
mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch で文書を取得でき、代替手段として fetch_webpage を利用できます。
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/azure-data-science-vmを入力して読み込まれたか確認します。
詳細
Azure Data Science Virtual Machines スキル
このスキルでは、Azure Data Science Virtual Machines に関する専門的なガイダンスを提供します。トラブルシューティング、意思決定、アーキテクチャと設計パターン、セキュリティ、構成、統合とコーディングパターン、デプロイを扱います。ローカルのクイックリファレンスコンテンツと、ドキュメントを取得するリモート機能を組み合わせています。
このスキルの使い方
IMPORTANT for Agent: 以下のカテゴリインデックスを使用して、該当するセクションを探してください。行範囲が示されているカテゴリ（例：
L35-L120）では、指定した行をread_fileで読み取ってください。ファイルリンクが示されているカテゴリ（例：[security.md](security.md)）では、リンク先の参照ファイルをread_fileで読み取ってください。
IMPORTANT for Agent:
metadata.generated_atが3か月以上前の場合は、リポジトリから最新版を取得するようユーザーに提案してください。mcp_microsoftdocsツールが利用できない場合は、インストールするようユーザーに提案してください：インストールガイド
このスキルでドキュメントの内容を取得するには、ネットワークアクセスが必要です：
- 推奨：クエリ文字列
from=learn-agent-skillを指定してmcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetchを使用します。Markdown が返されます。 - 代替手段：クエリ文字列
from=learn-agent-skill&accept=text/markdownを指定してfetch_webpageを使用します。Markdown が返されます。
カテゴリインデックス
| カテゴリ | 行 | 説明 |
|---|---|---|
| トラブルシューティング | L35-L39 | VM の作成、パッケージや環境のエラー、Jupyter へのアクセス、GPU やドライバーの問題、パフォーマンスまたは接続の障害など、Azure Data Science VM の一般的な問題の診断と解決。 |
| 意思決定 | L40-L44 | Ubuntu 18.04 から 20.04 への Azure Data Science VM のアップグレードに関するガイダンス。移行手順、互換性に関する考慮事項、ツールや構成の維持について説明します。 |
| アーキテクチャと設計パターン | L45-L50 | データサイエンスチーム向けのアーキテクチャパターン、共有 VM プール、チームのワークフロー、リソース管理など、DSVM ベースのスケーラブルな分析環境の設計。 |
| セキュリティ | L51-L56 | 共有 ID の設定、マネージド ID、Azure Key Vault を使用したシークレットの保護など、Azure DSVM の ID と資格情報の管理。 |
| 構成 | L57-L69 | Azure DSVM にプリインストールされているすべてのツール、フレームワーク、言語、イメージの詳細。ML／ディープラーニング、データ取り込み、開発／生産性向上ツール、リリース／バージョン情報を含みます。 |
| 統合とコーディングパターン | L70-L74 | Azure DSVM で MLflow を使用して実験を追跡し、メトリックやアーティファクトを記録し、実行を Azure Machine Learning と統合して実験を一元管理する方法。 |
| デプロイ | L75-L79 | Bicep と ARM テンプレート、パラメーター、構成のベストプラクティスなど、Infrastructure as Code を使用して Azure Data Science VM をデプロイする方法。 |
トラブルシューティング
| トピック | URL |
|---|---|
| Azure DSVM の既知の問題のトラブルシューティング | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/reference-known-issues?view=azureml-api-2 |
意思決定
| トピック | URL |
|---|---|
| DSVM を Ubuntu 18.04 から 20.04 に移行する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/ubuntu-upgrade?view=azureml-api-2 |
アーキテクチャと設計パターン
セキュリティ
| トピック | URL |
|---|---|
| 複数の DSVM に共通の ID を構成する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-common-identity?view=azureml-api-2 |
| マネージド ID と Key Vault で DSVM の認証情報を保護する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-secure-access-keys?view=azureml-api-2 |
構成
統合とコーディングパターン
| トピック | URL |
|---|---|
| MLflow と Azure ML で DSVM の実験を追跡する | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/how-to-track-experiments?view=azureml-api-2 |
デプロイ
| トピック | URL |
|---|---|
| Bicep テンプレートを使用して Azure DSVM をデプロイする | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tutorial-bicep?view=azureml-api-2 |
| ARM テンプレートを使用して Azure DSVM をデプロイする | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tutorial-resource-manager?view=azureml-api-2 |