So verbinden Sie Pycharm mit dem Server
Um mit PyCharm eine Verbindung zum Server herzustellen, sind folgende Schritte erforderlich: Konfigurieren Sie den SSH-Server: Installieren Sie den SSH-Dienst auf dem Server, erstellen Sie einen SSH-Benutzer und öffnen Sie den SSH-Port. Konfigurieren Sie die Verbindung in PyCharm: Fügen Sie unter Extras > SSH-Konfiguration eine neue Verbindung hinzu und geben Sie den Host, den SSH-Benutzer und die Authentifizierungsinformationen ein. Verbindung testen: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Verbindung testen“, um zu überprüfen, ob die Verbindung erfolgreich ist. Stellen Sie eine Verbindung zum Server her: Suchen Sie die SSH-Verbindung unter „Extras“ > „Bereitstellung“ > „SFTP“ und erweitern Sie sie. Dateien hoch- und herunterladen: Übertragen Sie Dateien per Drag & Drop oder mithilfe der Schaltflächen „Hochladen“ und „Herunterladen“.
So verwenden Sie PyCharm, um eine Verbindung zum Server herzustellen
Schritt 1: SSH-Server konfigurieren
- Installieren Sie einen SSH-Dienst (z. B. OpenSSH) auf dem Server.
- Erstellen Sie einen SSH-Benutzer mit Sudo-Berechtigungen.
- Öffnen Sie den SSH-Port auf dem Server (normalerweise Port 22).
Schritt 2: Konfigurieren Sie die Verbindung in PyCharm.
- Öffnen Sie PyCharm und navigieren Sie zu Datei >
- Klicken Sie auf die Schaltfläche „+“, um eine neue SSH-Verbindung zu erstellen.
-
Geben Sie die Verbindungsinformationen ein, einschließlich:
- Host: Die IP-Adresse oder der Domänenname des Servers.
- SSH-Benutzer: Der SSH-Benutzer, der für die Verbindung zum Server verwendet wird.
- Passwort oder Schlüssel: Wird zur Authentifizierung Ihrer Verbindung verwendet.
Schritt 3: Verbindung testen
- Klicken Sie auf die Schaltfläche „Verbindung testen“, um zu testen, ob die Verbindung erfolgreich ist.
- Wenn die Verbindung erfolgreich ist, wird die Meldung „Verbindung erfolgreich“ angezeigt.
Schritt 4: Stellen Sie eine Verbindung zum Server her.
- Öffnen Sie in PyCharm „Bereitstellung“ > „SFTP“.
- Suchen Sie im Navigationsbereich die SSH-Verbindung, die Sie gerade erstellt haben.
- Erweitern Sie eine Verbindung, um Dateien und Verzeichnisse auf dem Server anzuzeigen.
Schritt 5: Dateien hoch- und herunterladen
- Übertragen Sie Dateien zwischen dem Server und Ihrem lokalen Computer per Drag & Drop oder mithilfe der Schaltflächen „Hochladen“ und „Herunterladen“.
Tipp:
- Verwenden Sie zur Authentifizierung eine Schlüsseldatei (anstelle eines Passworts), um die Sicherheit zu erhöhen.
- Stellen Sie sicher, dass der Python-Interpreter auf dem Server mit dem Interpreter in PyCharm kompatibel ist.
- Wenn Verbindungsprobleme auftreten, überprüfen Sie bitte die SSH-Konfiguration, die Portweiterleitung und die Firewall-Einstellungen auf dem Server.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verbinden Sie Pycharm mit dem Server. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Effizientes Training von Pytorch -Modellen auf CentOS -Systemen erfordert Schritte, und dieser Artikel bietet detaillierte Anleitungen. 1.. Es wird empfohlen, YUM oder DNF zu verwenden, um Python 3 und Upgrade PIP zu installieren: Sudoyumupdatepython3 (oder sudodnfupdatepython3), PIP3Install-upgradepip. CUDA und CUDNN (GPU -Beschleunigung): Wenn Sie Nvidiagpu verwenden, müssen Sie Cudatool installieren

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
