基于PyCharm+Docker构建深度学习开发环境操作指南1
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2022-08-08
22:10:52
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基于 PyCharm+Docker 的深度学习开发环境搭建指南
1 编写目的
本指南旨在指导算法开发人员快速上手使用部门的 GPU 资源开展深度学习
模型训练工作，可满足开发环境的快速部署和辅助，进一步提升研发效率和硬件
资源利用率。
2 总体架构
本方案基于 PyCharm Professional（专业版）和 Docker 容器技术，通过在
用户自定义镜像（或者从 Docker Hub 上 pull 下来的基础镜像）中搭建 ssh 服务，
并利用
PyCharm 专业版
的 SSH Interpreter（SSH 远程解释器）功能，实现“在
本地进行代码编辑，利用远程解释器进行训练和调试”。
具体架构如下图所示：
具体的部署和操作可参见知乎专栏：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/52827335
3 基于 Docker 构建 ssh 开发环境
本开发模式的前提是熟悉 Linux 和 Docker 的基本操作，目前部门可使用的
带 GPU 的服务器地址如下：
序号
名称
IP
用户名
密码
1
GPU0(2080Ti*1)
10.216.3.17
cape-bd
12345678bD
2
GPU1(2080Ti*1)
10.216.6.221
cape-bd
12345678bD
3
GPU2(2080Ti*1)
10.216.6.222
cape-bd
12345678bD
4
server1(TeslaV100*2)
10.216.6.223
cape-bd
12345678
5
server2(TeslaV100*2)
10.216.6.224
cape-bd
12345678bD
柔粟
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