让你的vs code 跑在云服务器上

本文介绍了如何将Visual Studio Code (VS Code)部署到腾讯云服务器上,打造个人云IDE。通过在Ubuntu 18.04上安装code-server,可以实现浏览器中远程编辑代码。虽然2GB内存理论上足够,但为了流畅体验,建议至少4GB。文章还提及了AWS的Cloud9和华为云的云IDE,并提醒读者不要忘记开启服务器防火墙。

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让你的vs code 跑在云服务器上

在B站上看到一个视频Run VS Code in the browser with massive computing resources(教你如何配置一个云IDE),视频里将vs Code部署在谷歌云上,这样就可以在任意的地方,使用浏览器在线编辑代码执行程序。

随后我自然是那我在腾讯云上的服务器进行了一番测试。
这是PC上的效果:

在这里插入图片描述
这是手机上的效果:
在这里插入图片描述

以下是准备阶段:

  1. 打开github地址:code-server
  2. 购买一台云服务器(腾讯云),2核4G

开始安装:

服务器选用:Ubuntu Server 18.04.1 LTS 64位
在这里插入图片描述

这里

### 配置云服务器上的 VSCode 运行深度学习模型 #### SSH 链接配置 为了使 VSCode 能够连接到云服务器并执行远程开发工作,首先需要确保已正确设置 SSH 访问权限。这通常涉及生成本地机器上的 SSH 密钥对,并将公钥上传至目标服务器[^1]。 #### 安装必要的软件包 在 Ubuntu 20.04 上构建适合深度学习工作的环境,需依次完成以下组件的部署: - **系统更新** ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y ``` - **NVIDIA 显卡驱动程序安装**:这是利用 GPU 加速计算的前提条件之一。 - **CUDA 工具链安装**:用于支持 NVIDIA GPU 的高性能运算能力。 - **Anaconda3 或 Miniconda3 安装**:提供 Python 解释器及其依赖管理工具,简化后续库文件的获取过程。 - **PyTorch-GPU 版本及其他所需框架安装**:依据个人项目需求选择合适的版本号进行下载安装[^2]。 #### Visual Studio Code 及 Remote Development 插件集安装 对于 Windows 用户来说,在本地计算机上安装最新版的 Visual Studio Code 后,还需通过 Extensions Marketplace 获取 Microsoft 提供的 “Remote Development” 扩展集合,它包含了实现远程编辑功能所必需的各项特性[^3]。 #### 创建与激活 Conda 环境 建议为每个独立的研究课题创建专属的 conda environment 来隔离不同项目的依赖关系,防止潜在冲突发生。例如: ```bash conda create --name dl_project python=3.8 conda activate dl_project ``` #### 使用 SFTP/Remote-SSH 功能访问端实例 一旦上述准备工作就绪,则可通过两种方式建立同远端主机之间的联系——SFTP 协议传输数据;或是启用 Remote-SSH 支持直接操作命令行界面。两者均能良好适配于大多数应用场景之下。 #### 测试 PyTorch 是否正常调用 CUDA 设备 最后一步是要验证当前环境中是否成功启用了硬件加速选项。可以在新建的 .py 文件里编写一小段测试代码来确认这一点: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) if torch.cuda.is_available(): device = 'cuda' else: device = 'cpu' tensor_example = torch.tensor([1., 2., 3.], dtype=torch.float).to(device) print(f'Device being used is {device}') ```
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