Conexão manual a uma instância de notebook por meio do PyCharm

Pré-requisitos

• O PyCharm 2019.2 ou posterior foi instalado localmente. A edição profissional do PyCharm está disponível porque o SSH remoto se aplica apenas à edição profissional.
• Uma instância de notebook foi criada com o SSH remoto habilitado. Certifique-se de que a instância esteja em execução. Para mais detalhes, consulte Criação de uma instância de notebook.
• O endereço e o número da porta do ambiente de desenvolvimento estão disponíveis. Para obter essas informações, vá para a página de detalhes da instância do notebook.
  Figura 1 Página detalhes da instância
  
• O par de chaves está disponível.

  Um par de chaves é baixado automaticamente após você criá-lo. Armazene com segurança o seu par de chaves. Se um par de chaves existente for perdido, crie um novo.

Etapa 1 Configurar o SSH

1. Em seu ambiente de desenvolvimento PyCharm local, escolha File > Settings > Tools > SSH Configurations e clique em + para adicionar uma configuração de SSH.
   • Host: endereço para acessar o ambiente de desenvolvimento em nuvem. Obtenha o endereço na página que fornece informações detalhadas da instância do bloco de notas de destino.
   • Port: número da porta para acessar o ambiente de desenvolvimento em nuvem. Obtenha o número da porta na página que fornece informações detalhadas da instância do notebook de destino.
   • User name: consistentemente definido como ma-user.
   • Authentication type: par de chaves
   • Private key file: arquivo de chave privada armazenado localmente do ambiente de desenvolvimento em nuvem. É o arquivo de par de chaves baixado automaticamente quando você criou a instância do notebook.
2. Clique em para renomear a conexão. Em seguida, clique em OK.
3. Após a conclusão da configuração, clique em Test Connection para testar a conectividade.
4. Selecione Yes. Se "Successfully connected" for exibido, a rede estará acessível. Em seguida, clique em OK.
5. Clique em OK na parte inferior para salvar a configuração.

Figura 2 Configurar o SSH

Etapa 2 Obter o caminho para o ambiente virtual construído no ambiente de desenvolvimento

1. Escolha Tools > Start SSH Session para acessar o ambiente de desenvolvimento em nuvem.
2. Execute o seguinte comando para visualizar os ambientes virtuais de Python construídos no ambiente atual no arquivo README em /home/ma-user/:

   cat /home/ma-user/README
3. Execute o comando source para alternar para um ambiente Python específico.
4. Execute which python para obter o caminho do Python e copie-o para configurar o interpretador do Python na nuvem.

Figura 3 Obter o caminho para o ambiente virtual construído no ambiente de desenvolvimento

Etapa 3 Configurar um interpretador de Python

1. Escolha File > Settings > Project: Python project > Python Interpreter. Em seguida, clique em e Add para adicionar um interpretador.
2. Selecione Existing server configuration, escolha a configuração de SSH da lista suspensa e clique-a em Next.
3. Configure o interpretador de Python.
   • Interpreter: digite o caminho do Python copiado na etapa 1, por exemplo, /home/ma-user/anaconda3/envs/Pytorch-1.0.0/bin/python.

     Se o caminho for ~/anaconda3/envs/Pytorch-1.0.0/bin/python, substitua ~ por /home/ma-user.

   • Sync folders: defina este parâmetro como um diretório no ambiente de desenvolvimento em nuvem para sincronizar arquivos de diretório de projetos locais. Um diretório em /home/ma-user é recomendado, por exemplo, /home/ma-user/work/projects, porque outros diretórios podem ser proibidos de acessar.
4. Clique em ! à direita e selecione Automatically upload para que o arquivo modificado localmente possa ser carregado automaticamente no contêiner.
5. Clique em Finish.

   O arquivo de projeto local foi carregado automaticamente para o ambiente de nuvem. Cada vez que um arquivo local é modificado, a modificação é automaticamente sincronizada com o ambiente de nuvem.

   No canto inferior direito, o interpretador atual é exibido como um interpretador remoto.

   Figura 4 Configurar um interpretador de Python
   

Etapa 4 Instalar a biblioteca dependente para o ambiente de nuvem

Depois de acessar o ambiente de desenvolvimento, você pode usar diferentes ambientes virtuais, como TensorFlow e PyTorch. No entanto, no desenvolvimento real, você precisa instalar pacotes de dependência. Em seguida, você pode acessar o ambiente através do terminal para realizar operações.

Escolha Tools > Start SSH Session e selecione o ambiente de desenvolvimento configurado. Execute o comando pip install para instalar os pacotes de dependência necessários.

Etapa 5 Depurar código no ambiente de desenvolvimento

Você acessou o ambiente de desenvolvimento em nuvem. Em seguida, você pode escrever, depurar e executar o código no PyCharm local. O código é realmente executado no ambiente de desenvolvimento de nuvem e os recursos de IA de Ascend na nuvem são usados. Dessa forma, você compila e modifica o código localmente e executa o código na nuvem.

Execute o código no IDE local. Os logs podem ser exibidos localmente.

Figura 5 Modo de depuração

Clique em Run/Debug Configurations no canto superior direito do IDE local para definir parâmetros de tempo de execução.

Figura 6 Configurar parâmetros de tempo de execução

Para depurar código, defina pontos de interrupção e execute o programa no modo de depuração.

Figura 7 Ponto de interrupção do código

Figura 8 Depuração no modo de depuração

No modo de depuração, a execução do código é suspensa na linha especificada e você pode obter valores variáveis.

Figura 9 Modo de depuração

Antes de depurar o código no modo de depuração, verifique se o código local é o mesmo que o código da nuvem. Se forem diferentes, a linha em que um ponto de interrupção é adicionado localmente pode ser diferente da linha do código da nuvem, levando a erros.

Ao configurar um interpretador de Python no ambiente de desenvolvimento em nuvem, selecione Automatically upload para que qualquer modificação de arquivo local possa ser carregada automaticamente na nuvem. Se você não selecionar Automatically upload, faça upload manualmente do diretório ou código depois de modificar o código local. Para mais detalhes, consulte Etapa 6 Carregar arquivos locais para a instância do notebook.