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Azure Data Science Virtual Machines 技能

此技能为 Azure Data Science Virtual Machines 提供专业指导，涵盖故障排除、决策制定、架构与设计模式、安全性、配置、集成与编码模式以及部署。它结合了本地快速参考内容与远程文档获取功能。

如何使用此技能

IMPORTANT for Agent：使用下方的类别索引查找相关章节。对于带有行范围的类别（例如，L35-L120），请使用 read_file 读取指定行。对于带有文件链接的类别（例如，security.md），请使用 read_file 读取链接的参考文件

IMPORTANT for Agent：如果 metadata.generated_at 超过 3 个月，请建议用户从代码库拉取最新版本。如果无法使用 mcp_microsoftdocs 工具，请建议用户安装： 安装指南

此技能需要网络访问权限来获取文档内容：

• 首选：使用 mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetch，并将查询字符串设为 from=learn-agent-skill。返回 Markdown。
• 备用：使用 fetch_webpage，并将查询字符串设为 from=learn-agent-skill&accept=text/markdown。返回 Markdown。

类别索引

类别	行	描述
故障排除	L35-L39	诊断并解决常见的 Azure Data Science VM 问题，包括 VM 创建、包/环境错误、Jupyter 访问、GPU/驱动程序问题，以及性能或连接故障。
决策制定	L40-L44	有关将 Azure Data Science VM 从 Ubuntu 18.04 升级到 20.04 的指导，包括迁移步骤、兼容性注意事项，以及保留工具/配置。
架构与设计模式	L45-L50	设计基于 DSVM 的可扩展分析环境，包括架构模式、共享 VM 池、团队工作流，以及数据科学团队的资源管理。
安全性	L51-L56	管理 Azure DSVM 的身份和凭据，包括共享身份设置、托管标识，以及使用 Azure Key Vault 保护机密。
配置	L57-L69	介绍 Azure DSVM 上所有预安装的工具、框架、语言和映像，包括 ML/深度学习、数据引入、开发/效率工具，以及发行版/版本信息。
集成与编码模式	L70-L74	在 Azure DSVM 上使用 MLflow 跟踪实验、记录指标/项目，并将运行与 Azure Machine Learning 集成，以集中管理实验
部署	L75-L79	如何使用基础设施即代码部署 Azure Data Science VM，包括 Bicep 和 ARM 模板、参数以及配置最佳实践。

故障排除

主题	URL
排查 Azure DSVM 上的已知问题	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/reference-known-issues?view=azureml-api-2

决策制定

主题	URL
将 DSVM 从 Ubuntu 18.04 迁移到 20.04	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/ubuntu-upgrade?view=azureml-api-2

架构与设计模式

主题	URL
使用 DSVM 设计团队分析环境	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-enterprise-overview?view=azureml-api-2
为分析团队设计共享 DSVM 池	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-pools?view=azureml-api-2

安全

主题	URL
为多个 DSVM 配置通用身份	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-common-identity?view=azureml-api-2
使用托管身份和 Key Vault 保护 DSVM 凭据	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-secure-access-keys?view=azureml-api-2

配置

主题	URL
使用 Azure DSVM 上预安装的 ML 工具	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-data-science?view=azureml-api-2
检查 Azure DSVM 上的深度学习框架	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-deep-learning-frameworks?view=azureml-api-2
确认 DSVM 上可用的开发工具	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-development?view=azureml-api-2
使用 Azure DSVM 上的数据引入工具	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-ingestion?view=azureml-api-2
查看 DSVM 上预安装的编程语言	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-languages?view=azureml-api-2
利用 Azure DSVM 上的效率工具	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tools-productivity?view=azureml-api-2
查看 Ubuntu DSVM 上安装的工具	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/reference-ubuntu-vm?view=azureml-api-2
查看 Azure DSVM 的版本更新和版本号	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/release-notes?view=azureml-api-2
查看 Azure DSVM 映像中预安装的工具	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/tools-included?view=azureml-api-2

集成与编码模式

主题	URL
使用 MLflow 和 Azure ML 跟踪 DSVM 实验	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/how-to-track-experiments?view=azureml-api-2

部署

主题	URL
使用 Bicep 模板部署 Azure DSVM	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tutorial-bicep?view=azureml-api-2
使用 ARM 模板部署 Azure DSVM	https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tutorial-resource-manager?view=azureml-api-2