星尘

VS Code 和 Pycharm DevContainer 使用

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训练和推理都需要 GPU 服务器，但是本地环境没有，借助 Dev Containers 可以在容器中进行开发和调试。Dev Containers 的使用步骤为:

  • 和 GPU 服务器建立 SSH 连接
  • 将代码克隆至 GPU 服务器的某个目录上
  • 使用 VS Code 或 Pycharm 等使用 Dev Container 进行开发

VS Code

添加 SSH

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连接到服务器

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连接过程中可能要输入服务器密码

使用 Dev Container

切换到项目路径下，这里演示路径为 /data/ultraalgorithm

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切换到项目路径后，VS Code 会自动识别（右下角），或者可以输入命令> dev containers reopen in containers 进入到 Dev Container

这样即可在容器中进行开发，且变更后的代码会同步到服务器 /data/ultraalgorithm 项目路径下

Pycharm

添加 SSH

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新建 Dev Container

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使用 Dev Container

Pycharm 下，使用 Dev Container 需要 Java 17+ 环境，可以使用以下命令安装

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sudo apt install -y openjdk-17-jdk

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Dev Container 配置

在项目根目录 .devcontainer 下，有一个名为 devcontainer.json 的配置文件（没有也可以手动新建），内容如下：

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{
   // 显示的名称
  "name": "UltraAlgorithm-DevContainer",
   // 调试不同算法时，请修改镜像!!!
  "image": "ultraalgorithm-detect:v1.0.0",
  "runArgs": ["--gpus=all"], // 挂载 GPU
  "mounts": [
    // 挂载源代码
    {
      "source": "/data/ultraalgorithm",
      "target": "/app/ultraalgorithm",
      "type": "bind"
    },
    // 挂载其他数据
    {
      "source": "/opt/task-def",
      "target": "/opt/",
      "type": "bind"
    },
    {
      "source": "/opt/datasets",
      "target": "/datasets",
      "type": "bind"
    },
    {
      "source": "/opt/datasets-nfs",
      "target": "/datasets-nfs",
      "type": "bind"
    }
  ],
  // 推理时的端口映射
  "forwardPorts": [9000],
  "customizations": {
    "vscode": {
      // 默认 vscode 安装的插件
      "extensions": [
        "ms-python.python",
        "davidanson.vscode-markdownlint",
        "python.test-unittest",
        "python.test-pytest"
      ],
      "settings": {
        "editor.fontSize": 16,
        // python 解释器路径(根据容器来设置)
        "python.interpreterPath": "/usr/bin/python3.10",
        "python.testing.unittestEnabled": false,
        "python.testing.pytestEnabled": false
      }
    }
  }
}

VS Code 的 Dev Container 体验比 Pycharm 更好，速度更快！

VS Code 和 Pycharm 都需要安装 Dev Container 插件

如果没有 GPU 的需求，那么不必 SSH 到服务器上，本地启动 Dev Container 也可以，这样相当于容器在本地启动。