Mac pycharm使用远程spark虚拟环境 pycharm配置远程环境

问题描述：在远程服务器上code，受限于网速，可能会卡顿；在自己电脑上跑模型，受限于本地显卡，算力不够。

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解决的方案：用pycharm提供的远程Python解释器功能，即在自己电脑上编程，然后用远程环境跑模型。

1. 首先知道远程服务器的ip、用户名、密码、python环境的地址
3. 打开pycharm，选择解释器



4. 
   



6. 选择 SSH Interpreter，设置远程主机的 Host（ip）、username、port（ssh的端口一般是22，这里我有修改过我自己服务器的设置所以不一样），然后点击next



8. 输入password，且保存密码（这里也可以不用密码，用秘钥对），然后next



10. 选择远程python解释器的位置



12. 选择本地项目同步到远程的位置，修改 Remote Path 将本地代码实时同步到远程，这里我就不修改了，用它默认的位置



14. 点击finish，输入密码，然后就会看到刚刚新建的，映射到远程的python解释器，点击apply，点击ok



16. 会看到代码开始自动同步，更新到远程



18. 也可以通过点击 Tools->Deployment->Browse Remote Host



19. 然后弹出来remote host框，就可以看到远程代码的位置，在这里也可以对远程文件进行增删操作（即其实就是个ftp功能）



21. 之后运行的时候，可以在自己电脑上修改代码，就会自动将代码实时同步到远程；然后选择这个远程解释器运行，即可用远程算力跑模型



22. 
    



24. 这个时候我们想看远程gpu占比，就得用ssh来看了，底下Terminal 运行ssh指令
    ssh 用户名@远程ip -p 端口 ，比如我的就是ssh kaka@192.168.1.114 -p 54088 ，然后回车输入密码即可登录



26. 在terminal里面输入 nvidia-smi 查看gpu情况