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前言

前面详解介绍了如何搭建ubuntu+docker+pycharm的深度学习远程炼丹环境，接下来我们将以运行paddle邮件过滤为例，介绍如何通过pycharm调用在远程服务器上的docker，运行该深度学习的代码模型。

一、docker环境准备

1.下载镜像

首先需要在dockerhub选择合适的paddle镜像，然后拉取镜像：

docker pull paddlepaddle/paddle:2.4.0rc0-gpu-cuda11.2-cudnn8.1-trt8.0

2.运行容器

docker run --gpus all -it -v  /opt/workplace:/workplace --name paddlenlp paddlepaddle/paddle -p 8080:22  bitnami/pytorch

3.给容器安装openssh-server和openssh-client

apt-get update
apt-get install openssh-server
apt-get install openssh-client
apt-get install vim

4.vim打开并修改配置文件

vim /etc/ssh/sshd_config

#Authentication:
PermitRootLogin yes
RSAAuthentication yes # 允许root进入
PubkeyAuthentication yes

5.创建docker中root用户的密码：

passwd root

6.重启ssh服务

service ssh restart

7.确认docker容器内python位置

which python

如果需要离线调用docker环境，那么我们只需要在有网络的情况下配置上述的环境，然后将容器生成镜像，再导出镜像，最后在无网的服务器上载入镜像，再执行第六步重启ssh服务。

8.生成新的镜像

docker commit paddlenlp paddlenlp11.2

9.导出镜像

docker save -o paddlenlp11.2.tar paddlenlp11.2

10.导入镜像

docker load --input paddlenlp11.2.tar

二、配置pycharm连接docker容器

1.打开File中的setting选择Project Interpretern，再点击右上角的设置，点击add。

2.选择SSH Interpreter，然后输入远程服务器的地址、用户名和密码。

3.选择python编译器以及本地项目和容器项目映射地址

选择之前whichp ython得到的 /usr/local/bin/python

三、docker常用运行代码

1.压缩tar文件

tar -cvf models.tar
tar -czf - demo | split -b 4G - demo

2.解压tar文件

tar -xvf models.tar

3.将文件夹从宿主机迁移到容器

docker cp /root/.paddlenlp/models[宿主机路径] 04xxxxxxxx[容器id]:/root/.paddlenlp[容器路径]

##4.将文件夹从容器迁移到宿主机

docker cp 04xxxxxxxx[容器id]:/root/.paddlenlp[容器路径] /root/.paddlenlp/models[宿主机路径] 

总结

今天详细介绍了如何利用pycharm远程炼丹，有什么问题欢迎在评论区留言。

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参考
深度学习远程炼丹：一文离线完成ubuntu+docker+pycharm环境配置