實驗室的電腦性能不行了，所以想著租一臺服務器，然后還想使用PyCharm在本地編程，因此就查找相關資料，這里記錄一下配置過程，方便以后查閱。

PyCharm 連接服務器

租用服務器成功后，可以在【控制臺】查看容器實例，此時界面顯示的就是我們租用的服務器信息。

在 File - Settings - Project 中打開 Python Interpreter 進行配置，點擊 Add Interpreter 后選擇 SSH 。

假設我們租用的服務器的登陸指令為 ssh -p 25628 root@connect.nmb2.seetacloud.com

• Host = connect.nmb2.seetacloud.com
• Port = 25628
• Username = root

如果出現如下的內容，則關掉此次添加工作

WIN+R然后輸入cmd進入電腦的終端

輸入指令

ssh -o StrictHostKeyChecking=no Username@Host -p Port

以上面的服務器登錄指令為例：

ssh -o StrictHostKeyChecking=no root@connect.nmb2.seetacloud.com -p 25628

然后重復Add Interpreter操作，到下面這一步，輸入【控制臺】中的密碼

點擊Next

此處可以選擇新建一個虛擬環境，也可以選擇使用服務器中已經建好的環境。由于服務器在創建的時候已經加載了需要的鏡像，因此此時服務器中已經存在了需要的環境，所以這里選擇了現有的環境。

點擊上圖中第四個框中的文件夾標志，設置代碼上傳的地址。此處的功能就是將設置本地的代碼上傳的服務器中的什么地方。

上圖中的最后一個對號需要勾上，這是自動上傳代碼的選項。然后點擊創建即可完成環境的創建。可以看到新環境中已經安裝的包。

如果出現如下錯誤，則關掉PyCharm重新操作一下上面的步驟（我是這么操作的）就可以了

我們可以在右側邊欄處找到 Remote Host 模塊，來查看服務器中的文件。

如果沒有的話，可以在 Tools - Deployment - Browse Remote Host 處找到這個模塊，并將其添加到右側邊欄，具體操作如下圖所示。

通常 PyCharm 中的項目文件會自動上傳到服務器中，如果沒有自動上傳的話，可以參考下面截圖中的操作，首先右鍵點擊項目的總文件夾，然后點擊 Deployment - Upload 。

上傳數據集到服務器

下載 FileZilla 安裝包，并安裝

安裝完成后界面如下所示

然后連接服務器

將想要上傳的數據集拖到要上傳的地方，等待傳輸完成即可

運行代碼

PyCharm 運行 .ipynb 代碼

在運行ipynb代碼時會出現如下的錯誤

從日志看，JupyterLab 已經正確加載，但是啟動失敗。也就是 你用 root 用戶啟動 JupyterLab，但沒有加 --allow-root。

在服務器的終端執行這兩句指令：

echo "c.ServerApp.allow_root = True" >> ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
echo "c.ServerApp.port_retries = 0" >> ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

即可正常運行 .ipynb 代碼

PyCharm 運行 .py 代碼

服務器中GPU不足

在租服務器的時候選擇的是按流量計費，因此會遇到當前組的服務器實例GPU數量不夠的情況，此時可以選擇克隆實例來解決。

可以選擇一個GPU數量充足的主機來創建一個新的實例。

由于我們兩個實例中的環境都一樣的，在PyCharm中的環境名也是一樣的，這樣我們在使用的時候就不能明確的知道應該選擇哪個環境，因此，我們可是使用實例的端口號來對環境記性重新命名。