【工具篇3】Spyder远程连接恒源云GPU服务器?
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Spyder 是一款免费、开源的跨平台 Python 语言开发环境,提供高级的代码编辑、交互测试、调试等特性。可以通过其远程连接功能,使用远程 Python 解析器。
创建好实例后,打开该实例的 JuypterLab,新建一个终端。也可以通过 SSH 客户端工具连接到实例内。
在终端窗口执行命令安装 spyder-kernels,并开启一个 Kernel。启动后需要记录提示的 kernel 文件名,这里为 kernel-203.json。
pip install spyder-kernels --no-cache python -m spyder_kernels.console
此时 kernel 已经正在运行中。从菜单中新建一个新的 终端 窗口。
新窗口中,执行 jupyter --runtime-dir 命令,查看 runtime 目录。进入该目录,查看刚才记录的 kernel 文件的内容。将整段 JSON 内容复制。
jupyter --runtime-dir cd /root/.local/share/jupyter/runtime ls cat kernel-203.json
内容复制到本地的文本编辑器中,保存为本地一个 JSON 文件。在这里存储到本地 D:\kernel.json。
打开 Spyder 编辑器,在菜单中选择 Consoles - Connect to an existing kernel。
从 我的实例 的登陆指令中提取登陆的 主机名、端口号和用户。如 ssh -p 39815 root@i-1.gpushare.com,提取后的信息如下:
在 Spyder 连接配置中勾选 This is remote kernel 选项。
Connection file 选择刚保存的 JSON 文件。将信息填写在 SSH 配置中,Password 从 我的实例 中点击复制密码粘贴。可以勾选左下角 Save connection settings 保存设置。点击 OK。
连接成功后,在右下角会自动出现远程窗口,输入 !开头的 Shell 命令可以执行 Linux 命令。
Spyder 不能在远程运行本地的文件,直接使用 Run 会提示文件夹或文件不存在。使用 Run cell 可以逐块使用远程解析器执行。
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@alice_恒源云 如何在spyder中终止模型的训练,如ctr+c
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