azure-data-science-vm
Azure Data Science Virtual Machinesの開発におけるトラブルシューティング、設計、セキュリティ、構成、デプロイなど、専門知識を活かして管理や開発を行うためのSkillです。
📜 元の英語説明(参考)
Expert knowledge for Azure Data Science Virtual Machines development including troubleshooting, decision making, architecture & design patterns, security, configuration, integrations & coding patterns, and deployment. Use when managing DSVM images/tools, IaC deployment (Bicep/ARM), Key Vault secrets, MLflow, or GPU/Jupyter issues, and other Azure Data Science Virtual Machines related development tasks. Not for Azure Virtual Machines (use azure-virtual-machines), Azure Machine Learning (use azure-machine-learning), Azure Databricks (use azure-databricks), Azure HDInsight (use azure-hdinsight).
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
Azure Data Science Virtual Machinesの開発におけるトラブルシューティング、設計、セキュリティ、構成、デプロイなど、専門知識を活かして管理や開発を行うためのSkillです。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o azure-data-science-vm.zip https://jpskill.com/download/5672.zip && unzip -o azure-data-science-vm.zip && rm azure-data-science-vm.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/5672.zip -OutFile "$d\azure-data-science-vm.zip"; Expand-Archive "$d\azure-data-science-vm.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\azure-data-science-vm.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
azure-data-science-vm.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
azure-data-science-vmフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 1
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
Azure Data Science Virtual Machines スキル
このスキルは、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、デプロイメントをカバーしています。ローカルのクイックリファレンスコンテンツとリモートドキュメント取得機能を組み合わせています。
このスキルの使い方
エージェントへの重要事項: 関連するセクションを見つけるには、以下のカテゴリインデックスを使用してください。行範囲が指定されているカテゴリ (例:
L35-L120) の場合は、指定された行でread_fileを使用してください。ファイルリンクが指定されているカテゴリ (例:[security.md](security.md)) の場合は、リンクされた参照ファイルでread_fileを使用してください。
エージェントへの重要事項:
metadata.generated_atが3か月以上前の場合は、リポジトリから最新バージョンをプルするように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、ユーザーにインストールを提案してください: インストールガイド
このスキルは、ドキュメントコンテンツを取得するためにネットワークアクセスを必要とします。
- 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 を返します。 - フォールバック: 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 を返します。
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/環境エラー、Jupyter アクセス、GPU/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、一般的な Azure Data Science VM の問題を診断し解決します。 |
| 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、互換性の考慮事項、ツール/構成の保持を含みます。 |
| アーキテクチャと設計パターン | L45-L50 | スケーラブルな DSVM ベースの分析環境の設計。アーキテクチャパターン、共有 VM プール、チームワークフロー、データサイエンスチームのリソース管理を含みます。 |
| セキュリティ | L51-L56 | Azure DSVM の ID と資格情報の管理。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を含みます。 |
| 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/アーティファクトをログに記録し、Azure Machine Learning との実行を統合して集中型実験管理を行います。 |
| デプロイメント | 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 の共通 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 を使用して DSVM の資格情報を保護する | 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 を使用して 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 |
デプロイメント
| トピック | URL
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Azure Data Science Virtual Machines Skill
This skill provides expert guidance for Azure Data Science Virtual Machines. Covers troubleshooting, decision making, architecture & design patterns, security, configuration, integrations & coding patterns, and deployment. It combines local quick-reference content with remote documentation fetching capabilities.
How to Use This Skill
IMPORTANT for Agent: Use the Category Index below to locate relevant sections. For categories with line ranges (e.g.,
L35-L120), useread_filewith the specified lines. For categories with file links (e.g.,[security.md](security.md)), useread_fileon the linked reference file
IMPORTANT for Agent: If
metadata.generated_atis more than 3 months old, suggest the user pull the latest version from the repository. Ifmcp_microsoftdocstools are not available, suggest the user install it: Installation Guide
This skill requires network access to fetch documentation content:
- Preferred: Use
mcp_microsoftdocs:microsoft_docs_fetchwith query stringfrom=learn-agent-skill. Returns Markdown. - Fallback: Use
fetch_webpagewith query stringfrom=learn-agent-skill&accept=text/markdown. Returns Markdown.
Category Index
| Category | Lines | Description |
|---|---|---|
| Troubleshooting | L35-L39 | Diagnosing and resolving common Azure Data Science VM issues, including VM creation, package/environment errors, Jupyter access, GPU/driver problems, and performance or connectivity failures. |
| Decision Making | L40-L44 | Guidance for upgrading Azure Data Science VMs from Ubuntu 18.04 to 20.04, including migration steps, compatibility considerations, and preserving tools/configurations. |
| Architecture & Design Patterns | L45-L50 | Designing scalable DSVM-based analytics environments, including architecture patterns, shared VM pools, team workflows, and resource management for data science teams. |
| Security | L51-L56 | Managing identities and credentials for Azure DSVMs, including shared identity setup, managed identities, and securing secrets with Azure Key Vault. |
| Configuration | L57-L69 | Details of all preinstalled tools, frameworks, languages, and images on Azure DSVMs, including ML/deep learning, data ingestion, dev/productivity tools, and release/version info. |
| Integrations & Coding Patterns | L70-L74 | Using MLflow on Azure DSVMs to track experiments, log metrics/artifacts, and integrate runs with Azure Machine Learning for centralized experiment management |
| Deployment | L75-L79 | How to deploy Azure Data Science VMs using infrastructure-as-code, including Bicep and ARM templates, parameters, and configuration best practices. |
Troubleshooting
| Topic | URL |
|---|---|
| Troubleshoot known issues on Azure DSVM | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/reference-known-issues?view=azureml-api-2 |
Decision Making
| Topic | URL |
|---|---|
| Migrate DSVM from Ubuntu 18.04 to 20.04 | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/ubuntu-upgrade?view=azureml-api-2 |
Architecture & Design Patterns
| Topic | URL |
|---|---|
| Design team analytics environments with DSVM | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-enterprise-overview?view=azureml-api-2 |
| Architect shared DSVM pools for analytics teams | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-pools?view=azureml-api-2 |
Security
| Topic | URL |
|---|---|
| Configure common identity for multiple DSVMs | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-common-identity?view=azureml-api-2 |
| Secure DSVM credentials with managed identities and Key Vault | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-secure-access-keys?view=azureml-api-2 |
Configuration
Integrations & Coding Patterns
| Topic | URL |
|---|---|
| Track DSVM experiments with MLflow and Azure ML | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/how-to-track-experiments?view=azureml-api-2 |
Deployment
| Topic | URL |
|---|---|
| Deploy Azure DSVM using Bicep templates | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tutorial-bicep?view=azureml-api-2 |
| Deploy Azure DSVM with ARM templates | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/dsvm-tutorial-resource-manager?view=azureml-api-2 |