K8s+pycharm配置炼丹

基于学校的K8s平台，在本地 PyCharm IDE 上使用远程服务器的 Python 解释器和环境进行调试和运行。

准备工作

K8s平台账号
Pycharm专业版

远程服务器

创建容器

登录学校的K8s系统平台，点击左侧导航栏中的机器学习容器管理创建容器

创建容器

按照要求填写方框中内容，完成后点击创建容器。
注：

• 镜像可以选择平台公开的三个镜像，也可以在镜像市场中搜索同学上传过得镜像。
• 数据卷默认选择GPFS共享卷，容器内部路径设置为/data。
• 填写好数据卷后一定记得点一下蓝色➕进行数据挂载。

端口映射

创建完容器后，我们需要对容器端口进行映射，点击左侧导航栏中的机器学习校园访问创建端口映射

创建端口映射

按照要求填写方框中内容，完成后点击创建。
注：

• 名称一般命名为容器名-ssh。
• 在容器一栏选择刚刚所创建的容器。
• 记录下校园IP和校园端口，在pycharm配置中会用到

本地

安装pycharm专业版

• 在Pycharm官网下载Pycharm专业版并安装。
• Pycharm专业版为收费软件，可以用学校邮箱激活免费用1年，到期后可以再续，具体教程可自行百度。

配置解释器

打开Pycharm专业版中项目解释器配置框

• MAC：点击上方导航栏中PyCharmPreferencesProject:项目名Project interpreter
• Windows：点击上方导航栏中FileSettingsProject:项目名Project interpreter
  
  mac中窗口

点击图中右上角红框中的按钮，选择AddSSH interpreter

• Host填写之前记录的校园IP，port填写校园端口
• Username填写root

点击Next

• Password为容器密码，默认1234

点击Next

• Interpreter填写Python所在路径，可在K8s平台中容器管理，点击容器详情，在容器内命令行界面输入以下代码查看

whereis python

• Sync folders为文件夹映射路径，点开后左边选择所要上传项目所在路径，右边点开在服务器上挂载数据卷的文件路径（/data），在该路径下创建自己的文件夹（例如wwb），选择映射数据到该文件夹路径（即/data/wwb）。
• Automatically upload project files to the server选项可以不勾选，勾选后会自动上传项目文件夹的所有内容

配置完成后，应用所配置的远程解释器

数据显示

• 点击上方导航栏中ToolsDeploymentConfiguration，会出现刚刚配置过的解释器的SFTP，将其中ConnectionRoot Path改为映射在远程服务器上自己存放数据的路径（即/data/wwb）。
• 点击ToolsDeploymentBrowse Remote Host，会在右侧出现Remote Host，点击下方小箭头，选择刚刚配置的SFTP，即可看到在远程服务器端我们存放的数据。

运行，上传，下载

• 点击本地的py文件，右键点击run即可。直接run对远程服务器上的py文件会报错。
• 每次本地文件进行更改后，都要右击该文件，点击DeploymentUpload to，选择自己的server对更改后的文件进行上传，否则run的时候服务器运行的还是没有更改的旧文件。不能直接对远程文件进行修改，会报错。
• 上传的时候可以上传单个文件，也可以上传整个文件夹，但是注意空文件夹无法直接上传。可以直接在Remote Host所需创建文件夹的路径下右击，点击New创建。
• 通过运行代码保存的文件会保存在服务器端，需要右击该文件，点击Download from here下载到本地。如果在服务器端不显示，点击刷新按钮刷新目录。
• 用matplotlib画图时，用plt.show()在远程服务器无法看到所画的图片，可以使用plt.savefig()将图片保存在远程服务器，再下载到本地。
• 运行文件时，记得在run窗口查看是否用了远程解释器。如果没有使用，可以点击上部导航栏中运行按钮左侧的小箭头，点击Edit Configurations，查看Python interpreter是否选择了远程解释器。
• 第一次应用解释器的时候需要更新，速度会很慢，耐心等待即可

错误及解决方案

• CUDA out of memory
  解决方案：该错误为GPU显存不足。可以尝试减小代码参数，降低Batch Size大小或者换更大显存的GPU。

参考文献：
PyCharm+Docker：打造最舒适的深度学习炼丹炉