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雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按，本文作者是四川大學(xué)數(shù)據(jù)智能實驗室在讀碩士劉震，這是他在知乎上發(fā)表的一篇文章，雷鋒網(wǎng)轉(zhuǎn)載。
一般煉丹都在服務(wù)器上，很少有人在本機跑代碼的。之前自己搗鼓怎么用本地的編輯器配上遠程服務(wù)器的環(huán)境來營造一個最舒乎的姿勢。最開始用 VS Code 的 SFTP 插件，但是用著還是不順手，因為不能用遠程的環(huán)境，最后還是選擇了強大的 PyCharm。下面的這個教程最開始只是自己用，后來寫了一篇博客分享給實驗室的人，沒想到大家都開始用上了。這次專門寫一篇更詳細的放到知乎供有緣人使用。
開始之前你可以對比以下條件來確定自己是否真的需要這樣做：
使用 PyCharm 作為主力 IDE 寫 Python 而不是其他（我非常推薦大家用）
深度學(xué)習(xí)煉丹師（當然你可以不是，但如果是，你會更舒服）
服務(wù)器在遠程或者局域網(wǎng)（其實局域網(wǎng)的體驗最佳）
使用 Docker（能夠熟練使用最佳）
當你配置完成之后，你將能在本地 PyCharm IDE 上使用遠程服務(wù)器的 Python 解釋器和環(huán)境進行調(diào)試和運行，同時能夠很方便的將代碼在本地和服務(wù)器上進行同步。
OK，廢話不多說，正式開始我們的 PyCharm+Docker 的遠程環(huán)境配置之旅。
首先你需要滿足以下兩個必備條件：
使用 PyCharm 專業(yè)版，記住一定是專業(yè)版（社區(qū)版不提供遠程服務(wù)）
在服務(wù)器上安裝 docker 和 nvidia-docker
1.新建 docker container
首先按照如下命令新建一個 docker 容器（關(guān)于 docker 的使用這里不廢話，建議不熟悉的童鞋先去學(xué)一下如何使用 docker，教程很多）：
sudo nvidia-docker run -it -p [host_port]:[container_port](do not use 8888) --name:[container_name] [image_name] -v [container_path]:[host_path] /bin/bash
舉個栗子：
sudo nvidia-docker run -p 5592:5592 -p 5593:5593 -p 8022:22 --name="liuzhen_tf" -v ~/workspace/liuzhen/remote_workspace:/workspace/liuzhen/remote_workspace -it tensorflow/tensorflow:latest-gpu /bin/bash
正確執(zhí)行完之后，現(xiàn)在我們就處在新建的 docker 容器里了（端口映射，容器名，鏡像和路徑映射這些換成你自己的就行，但是一定要留一個端口映射到宿主機 22 端口，因為 SFTP 默認使用 22 端口）。
2.配置 SSH 服務(wù)
接著我們在剛剛新建的容器里配置 SSH 服務(wù)，首先安裝 openssh-server:
$ apt update
$ apt install -y openssh-server
然后建立一個配置文件夾并進行必要的配置：
$ mkdir /var/run/sshd
$ echo 'root:passwd' | chpasswd# 這里使用你自己想設(shè)置的用戶名和密碼，但是一定要記??！$ sed -i 's/PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config
$ sed 's@session\s*required\s*pam_loginuid.so@session optional pam_loginuid.so@g' -i /etc/pam.d/sshd
$ echo "export VISIBLE=now" >> /etc/profile
重啟 SSH 激活配置：
$ service ssh restart
在服務(wù)器（宿主機）上（不是服務(wù)器的 docker 里）測試剛剛新建 docker 容器中哪個端口轉(zhuǎn)發(fā)到了服務(wù)器的 22 端口：
$ sudo docker port [your_container_name] 22
# 如果前面的配置生效了，你會看到如下輸出
# 0.0.0.0:8022
最后測試能否用 SSH 連接到遠程 docker：
$ ssh root@[your_host_ip] -p 8022
# 密碼是你前面自己設(shè)置的
到這里說明服務(wù)器的 docker 端已經(jīng)完成配置。
3.在 PyCharm 里配置部署環(huán)境
打開 PyCharmTools > Deployment > Configuration, 新建一個 SFTP 服務(wù)器，名字自己?。?/p>
輸入如下圖配置，注意這里的端口是你剛剛設(shè)置的映射到服務(wù)器主機 22 端口的 docker 容器中的端口，我這里使用的是 8022，賬號密碼是你剛剛自己設(shè)置的，這里的 Root Path 設(shè)置一個遠程 docker 容器里的路徑:
配置完點擊 Test SFTP connection, 如果成功就恭喜你，可以進行下一步了。
最后在 Mappings 中配置路徑，這里的路徑是你本地存放代碼的路徑，與剛剛配置的 Root Path 相互映射（意思是 Mapping 里本機的路徑映射到遠程的 Root Path），方便以后在本地和遠程 docker 中進行代碼和其他文件同步。
4.在 PyCharm 里配置遠程解釋器
點擊 PyCharm 的 File > Setting > Project > Project Interpreter 右邊的設(shè)置按鈕新建一個項目的遠程解釋器：
配置完成以后在項目解釋器界面就會出現(xiàn)如下圖所示，可以看到此時已經(jīng)完成遠程解釋器的本地化：
配置完成以后需要等本地和遠程的環(huán)境同步一下，到這里，恭喜你，可以用最舒服的姿勢。。。寫代碼了。
配置完成以后的日常是這樣的：
左邊是本地的文件，修改之后可以隨時右鍵 deployment->upload 到遠程主機，或者直接在本地調(diào)試運行；最右邊是遠程主機的文件，假如直接在遠程修改了文件刷新一下同樣可以右鍵下載到本地，但是我不建議這樣做，因為這樣很容易帶來沖突（畢竟沒有很好的版本控制）。目前最好的實踐是在局域網(wǎng)的服務(wù)器上，時延低，同步速度快。
常見問題：
最常見的問題就是 docker 容器停了以后里面的 SSH 服務(wù)也會相應(yīng)停止，因此當你發(fā)現(xiàn)自己某一天連不上的時候，記得去 docker 里重啟一下 ssh 服務(wù)：
$ service ssh restart
感謝 @ 丁果 對這個問題提出的解決方案：
「可以在 run 的時候加上--restart=always，同時 ssh 啟動的寫到 dockerfile 里去，其實 docker 里面一般不會再裝 ssh?！?/span>
原文鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/52827335
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