【深度学习】手把手教你使用 PyCharm 在 Auto DL 远程服务器上运行代码

前言

文章性质:实操记录 💻

主要内容:主要记录了如何使用 PyCharm 在 Auto DL 上运行代码。

相关文档:使用 PyCharm 在 Auto DL 远程服务器上运行代码 - 知乎

相关博客:使用 PyCharm 连接远程服务器(AutoDL)训练 YOLOv5 - 优快云博客 

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目录

前言

Pre:将文件上传至服务器

一、查看 Remote Host 模块

二、配置 PyTorch 虚拟环境

1、打开远程服务器终端命令窗口 

2、更新 bashrc 中的环境变量

3、创建新的虚拟环境(可选) 

4、安装 pytorch 与 torchvision

5、根据 requirements.txt 安装依赖

End:成功在远程服务器上运行代码


Pre:将文件上传至服务器

在上篇博客中,我们成功将 PyCharm 与 Auto DL 远程服务器连接起来了,通常 PyCharm 中的项目文件会自动上传到服务器中,如果没有自动上传的话,可以参考下面截图中的操作,首先右键点击项目的总文件夹,然后点击 Deployment - Upload 。

然后耐心等待项目文件的上传,这个环节等了我四个多小时... இ௰இ

一、查看 Remote Host 模块

将项目文件上传完成后,我们可以在右侧边栏处找到 Remote Host 模块,如果没有的话,可以在 Tools - Deployment - Browse Remote Host 处找到这个模块,并将其添加到右侧边栏,具体操作如下图所示。

在 Remote Host 模块中,选择指定的服务器后,我们可以在之前指定的 Location 目录下找到项目的相关文件。

### AutoDL 平台 PyCharm 环境配置指南 #### 虚拟环境与解释器路径设定 为了在 PyCharm 中正确配置 AutoDL使用环境,需先确认虚拟环境的解释器路径应设为 `/root/miniconda3/envs`[^1]。 #### 安装包时忽略权限提示 当通过 `pip` 安装软件包遇到权限问题时,可采用命令 `pip install <package-name> --root-user-action=ignore` 来避免不必要的干扰[^2]。 #### 远程开发环境搭建流程 对于希望利用 AutoDL 提供的强大算力资源,在本地 PyCharm 上构建远程开发工作流的具体操作如下: - **下载并启动 PyCharm** 推荐选用支持远程调试功能的专业版本(注意版权合规),确保能够顺利建立 SSH 连接至目标服务器[^3]。 - **创建新的 Python 解释器** 在 PyCharm 设置界面内找到 "Python Interpreter" 选项卡,点击 "+" 号新增自定义解释器;选择基于 SSH 协议的方式接入外部机器,并按照向导指示输入必要的认证信息,包括但不限于 IP 地址、端口号以及登录凭证等参数。 - **指定 Conda 环境作为默认执行上下文** 继续上述过程直至定位到已预先部署好的 Miniconda3 发行版下的特定 Python 版本,通常位于 `/root/miniconda3/bin/python` 或相似目录下。 - **启用自动化文件同步机制** 同意勾选允许 IDE 自动推送修改后的源码副本至上层计算节点的功能开关,以便即时反映最新改动情况。建议将共享存储空间映射至 `/autodl-tmp/` 文件夹之下,从而简化后续管理维护作业。 - **验证集成效果** 尝试编译运行一段简单的测试程序片段来检验整个链路是否畅通无阻。如果一切正常,则会在编辑窗口底部状态栏处观察到来自远端实例名称的相关反馈消息显示。 ```python print("Connection established successfully!") ```
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