PyCharm远程连接服务器GPU的完整教程

大家好！今天我们来聊聊一个深度学习开发者经常遇到的问题：如何用本地电脑的PyCharm连接远程服务器的GPU来跑代码。相信很多朋友都遇到过这样的情况：自己笔记本电脑性能不够，显卡性能低，在运行深度学习项目时特别浪费时间。别担心，通过远程连接服务器，这个问题就能轻松解决！

为什么需要连接远程GPU服务器？

我们来聊聊为什么要费这么大劲连接远程服务器。简单来说，就是“专业的事情让专业的设备来做”。我们平时用的笔记本电脑，显卡主要是为游戏和日常使用设计的，而服务器上的GPU是专门为计算任务优化的，算力要高出好几个数量级。

想象一下，你在本地训练一个模型可能需要十几个小时，而在服务器上可能只需要几十分钟。这种时间上的差异在调试代码时尤其明显，能够大大提升我们的工作效率和学习进度。

服务器通常都是Linux系统，这对于深度学习开发来说更加友好。很多深度学习框架在Linux上的支持更好，而且服务器的稳定性也远高于个人电脑。

准备工作：连接前的必要检查

在开始连接之前，我们需要做好一些准备工作。确保服务器是开启状态，这个听起来很简单，但确实有人会忽略。

服务器需要能够访问网络。这一点很重要，因为我们在运行代码时可能需要下载一些预训练模型，或者在配置环境时需要安装新的Python包。如果服务器没有联网，这些操作都会失败。

还有一点需要注意的是，如果你对Linux系统不熟悉，建议先学习一些基本的Linux命令。毕竟服务器一般都是Linux系统，掌握一些基本的操作命令会让你事半功倍。

• 检查服务器状态：确认服务器已经开机并且运行正常
• 网络连接：确保服务器可以访问互联网
• 账户权限：准备好服务器的登录账号和密码
• 项目文件：提前将代码和数据上传到服务器

配置服务器连接：一步步建立桥梁

现在进入正题，我们来看看如何在PyCharm中配置服务器连接。这个过程其实并不复杂，跟着步骤来就能搞定。

在PyCharm中打开你的深度学习项目代码，然后点击上方工具栏的Tools→Deployment→Configuration。

点击加号，选择SFTP，输入一个你容易记住的服务器名称，点击OK就创建好了一个连接配置。接下来是关键的一步：配置SSH连接参数。

在SSH configuration这里点击加号，在右侧填写远程服务器的相关信息：

• HOST：服务器的IP地址
• User name：登录用户名
• Password：登录密码

填写完毕后，一定要点击Test connection测试连接。如果弹出连接成功的提示，说明前面的配置都没有问题。

这里有个小技巧：如果你连接的是实验室或者公司的服务器，这些信息通常由管理员提供。如果是云服务器，可以在云服务商的控制台找到这些信息。

配置路径映射：让本地和服务器同步

连接建立好后，我们需要配置路径映射。这个步骤很重要，它决定了本地文件和服务器文件的对应关系。

在Deployment中点击Mapping→Deployment path，在这里选择服务器上的项目代码路径。

这里要特别注意：一定要提前将本地代码及数据上传到服务器中，并且记住路径位置。很多人在这里出错，就是因为服务器上没有对应的文件。

有个重要的概念需要理解：当我们使用远程服务器运行代码时，服务器上必须要有项目代码和数据，只在自己电脑本地有是不行的。服务器只能读取服务器上的文件。我们其实只是借用自己电脑的PyCharm以可视化的形式来操作服务器上的文件数据。

配置完成后，记得勾选Automatic upload，这样你在PyCharm中修改代码时，远程服务器上的代码文件也会同步被修改。这个功能非常实用，可以避免手动上传的麻烦。

配置Python解释器：让代码在服务器上运行

接下来是最关键的一步：配置Python解释器。前面我们已经将本地代码和远程服务器建立了连接，现在要让代码真正在服务器上运行起来。

点击PyCharm右下角，选择Interpreter settings，然后点击Add添加新环境。

选择SSH Interpreter，找到刚才创建好的SSH链接并选择。如果有提示，点击Move即可。

点击next，在这里进行环境配置。这里有个细节需要注意：添加解释器时要选择正确的Python路径，最好是创建的虚拟环境下的Python解释器。

为什么要用虚拟环境呢？因为虚拟环境可以隔离不同项目的依赖，避免版本冲突。比如项目A需要TensorFlow 2.4，而项目B需要TensorFlow 2.8，如果都用系统环境就会出问题。

在配置解释器时，同步文件的设置要特别注意。一定要先设置好映射路径再开启自动上传，否则可能会出现文件位置错误的问题。

常见问题排查：遇到问题怎么办？

即使按照教程一步步操作，有时候还是会遇到各种问题。这里我整理了一些常见的问题和解决方法。

问题一：Dataset not found错误

这个错误很常见，通常是因为映射路径设置不对导致的。检查一下本地路径和服务器路径是否正确对应，确保数据文件确实存在于服务器上的指定位置。

问题二：连接测试失败

如果Test connection失败，首先检查网络是否通畅，然后确认IP地址、用户名和密码是否正确。有时候服务器可能设置了防火墙，需要检查相应的端口是否开放。

问题三：包导入错误

如果代码中导入第三方库时报错，可能是因为服务器上没有安装相应的包。这时候需要在服务器上通过pip安装所需的包。

问题四：权限不足

有些操作可能需要root权限，如果你用的是普通用户账号，可能会遇到权限问题。这时候可以联系服务器管理员，或者使用虚拟环境来避免权限问题。

实用技巧和最佳实践

经过前面的配置，现在你应该已经成功连接上了服务器。想要获得更好的使用体验，这里还有一些实用技巧分享给大家。

关于文件同步。虽然我们设置了自动上传，但有时候可能需要手动操作。PyCharm提供了很方便的文件同步功能，你可以在项目文件上右键，选择Deployment→Upload to来手动上传文件。

如果遇到PyCharm无法访问GitHub的情况，可以手动下载需要的文件，然后上传到服务器进行安装。比如某个项目需要nvdiffrast，你可以先下载压缩包，解压后上传到服务器，然后在服务器上进入该目录运行安装命令。

安装完成后，可以通过pip show 包名来确认是否安装成功。安装成功后就可以删除下载的临时文件了。

如果你没有自己的服务器，也可以考虑租用云服务器。现在有很多提供GPU云服务器的平台，价格也比较亲民。比如单个2080TI GPU的价格大概在1元左右每小时，1080TI更是只要0.6元每小时，对于学生和个人开发者来说是可以承受的。

温馨提示：租用云服务器时要注意数据安全，重要的代码和数据要做好备份。

记得定期检查连接配置。特别是当服务器IP地址或者你的账户密码发生变化时，需要及时更新PyCharm中的配置信息。

通过今天的教程，相信大家已经掌握了PyCharm连接远程服务器GPU的方法。这套配置虽然初次设置有些繁琐，但一旦配置完成，后续使用就会非常顺畅。有了服务器的强大算力支持，相信你的深度学习项目开发效率会得到大幅提升！

如果在实际操作中遇到什么问题，欢迎在评论区留言讨论。祝大家编程愉快！