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Cross-Platform ML.NET Model Builder Extension for Visual Studio Code

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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
25/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
活発
技術スタック
vscode
領域
developer-experience, machine-learning, tooling

調査の方向性

Review the linked MLBuilderVSCode-Source prototype and the repository entry points first, then compare them with the proposed dotnet ml integration and VS Code WebView workflow. The roadmap defines done as a cross-platform extension covering dataset selection, training and evaluation, and model export, but the implementation starting point and scope still need agreement.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Copy-pasting an issue from @xsa-dev https://github.com/dotnet/machinelearning/issues/7545

🚀 Feature Proposal: Cross-Platform ML.NET Model Builder Extension for Visual Studio Code

Is your feature request related to a problem? Please describe.

Currently, ML.NET Model Builder exists only as a Visual Studio for Windows component.
Developers who use VS Code, macOS, Linux, or GitHub Codespaces have no accessible, GUI-based way to build or train ML.NET models.
This leaves a large part of the .NET developer ecosystem — especially those on non-Windows environments — without first-class tooling for ML.NET.

Describe the solution you'd like

Develop or officially support a VS Code extension (“ML.NET Model Builder for VS Code”) that provides a modern, lightweight, and cross-platform workflow powered by the ML.NET CLI.

🔧 Core Capabilities
  • Integration with dotnet ml CLI (ML.NET 3.x+).
  • Scenario wizard: classification, regression, recommendation, anomaly detection.
  • Dataset selection (CSV, TSV, Parquet).
  • Label & feature selection, ignore columns, training time configuration.
  • Live training progress and evaluation metrics in VS Code WebView.
  • Export models to ONNX or TorchSharp formats.
  • Optional GPU training (CUDA / OneAPI).
  • Integration with .NET Interactive notebooks for visualization.
🧠 Developer Experience
  • Works on Windows, macOS, Linux, and Codespaces.
  • Uses modern VS Code APIs (WebView2, ES modules).
  • Built with esbuild or vite for fast packaging.
  • Published to Visual Studio Marketplace and OpenVSX.
  • Potential starting point: franzsilva/MLBuilderVSCode-Source (early prototype).
Describe alternatives you've considered
  • Using ML.NET CLI directly (functional but non-visual).
  • Running Visual Studio Model Builder in Windows VMs or containers (heavy and impractical).
  • Using Jupyter notebooks with ML.NET (not native to .NET developers’ workflow).
Additional context

A cross-platform Model Builder aligns with the .NET Everywhere strategy and lowers the entry barrier for ML.NET adoption.
It would make ML.NET approachable for students, researchers, and engineers working in containerized or non-Windows environments.
It could also serve as a bridge to AutoML.NET and ONNX Runtime for inference workloads.

Example roadmap:

  1. Migrate legacy codebase to modern VS Code API.
  2. Integrate ML.NET CLI 3.x+.
  3. Build a visual training wizard (dataset → train → evaluate → export).
  4. Add ONNX / TorchSharp export & inference playground.
  5. Publish and maintain cross-platform builds.
主要言語
Dockerfile
スター
286
フォーク
66
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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