[개발환경 세팅] 딥러닝 서버와 PyCharm 연결 [2]

PyCharm이랑 Deep Learning Workstation을 연결하여 좀 더 편하게 작업을 하기 위해 개발환경을 세팅하고 있다. 

이전 포스트에서는 ssh를 이용해서 Docker Container에 접속할 수 있게 세팅을 완료했다. 

이 포스트에서는 PyCharm에 ssh로 Docker Container에 연결을 해보는 작업을 하려고 한다.

 

 

작업 순서 (PyCharm ssh 연결)

1. 새로운 프로젝트에 SSH 연결하기

 

New Project > Previously configured interpreter > Add Python Interpreter > SSH Interpreter 에서 세팅한 Docker 연결

조심해야하는 부분은 Docker Container 접속이기 때문에 sudo 명령어를 사용하지 않도록 해야한다. check가 해제되었는지 확인 필수 (해제 안되었더라도 OK 누르면 에러가 뜨긴 한다.)

 

nvcr.io/nvidia/pytorch:21.10-py3 해당 이미지에서 python3 command는 /opt/conda/bin/ 에 존재한다.

 

2. 서버에 있는 파일들 불러오기(다운받기)

 

작업하던게 있어서 파일들을 다운 받아야한다면 "Tools > Deployment > Download from..."을 이용하면 된다.

 

 

3. 제대로 연결되었는지 테스트 해보기

 

torch가 제대로 불러와지는지 제대로 실행되는지 아래 코드를 이용하여 테스트를 진행했다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

print("HI")