实验室的电脑性能不行了，所以想着租一台服务器，然后还想使用PyCharm在本地编程，因此就查找相关资料，这里记录一下配置过程，方便以后查阅。

PyCharm 连接服务器

租用服务器成功后，可以在【控制台】查看容器实例，此时界面显示的就是我们租用的服务器信息。

在 File - Settings - Project 中打开 Python Interpreter 进行配置，点击 Add Interpreter 后选择 SSH 。

假设我们租用的服务器的登陆指令为 ssh -p 25628 root@connect.nmb2.seetacloud.com

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

如果出现如下的内容，则关掉此次添加工作

WIN+R然后输入cmd进入电脑的终端

输入指令

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

以上面的服务器登录指令为例：

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

然后重复Add Interpreter操作，到下面这一步，输入【控制台】中的密码

点击Next

此处可以选择新建一个虚拟环境，也可以选择使用服务器中已经建好的环境。由于服务器在创建的时候已经加载了需要的镜像，因此此时服务器中已经存在了需要的环境，所以这里选择了现有的环境。

点击上图中第四个框中的文件夹标志，设置代码上传的地址。此处的功能就是将设置本地的代码上传的服务器中的什么地方。

上图中的最后一个对号需要勾上，这是自动上传代码的选项。然后点击创建即可完成环境的创建。可以看到新环境中已经安装的包。

如果出现如下错误，则关掉PyCharm重新操作一下上面的步骤（我是这么操作的）就可以了

我们可以在右侧边栏处找到 Remote Host 模块，来查看服务器中的文件。

如果没有的话，可以在 Tools - Deployment - Browse Remote Host 处找到这个模块，并将其添加到右侧边栏，具体操作如下图所示。

通常 PyCharm 中的项目文件会自动上传到服务器中，如果没有自动上传的话，可以参考下面截图中的操作，首先右键点击项目的总文件夹，然后点击 Deployment - Upload 。

上传数据集到服务器

下载 FileZilla 安装包，并安装

安装完成后界面如下所示

然后连接服务器

将想要上传的数据集拖到要上传的地方，等待传输完成即可

运行代码

PyCharm 运行 .ipynb 代码

在运行ipynb代码时会出现如下的错误

从日志看，JupyterLab 已经正确加载，但是启动失败。也就是 你用 root 用户启动 JupyterLab，但没有加 --allow-root。

在服务器的终端执行这两句指令：

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

即可正常运行 .ipynb 代码

PyCharm 运行 .py 代码

服务器中GPU不足

在租服务器的时候选择的是按流量计费，因此会遇到当前组的服务器实例GPU数量不够的情况，此时可以选择克隆实例来解决。

可以选择一个GPU数量充足的主机来创建一个新的实例。

由于我们两个实例中的环境都一样的，在PyCharm中的环境名也是一样的，这样我们在使用的时候就不能明确的知道应该选择哪个环境，因此，我们可是使用实例的端口号来对环境记性重新命名。