autodl和pycharm上运行
时间: 2025-04-26 13:13:51 浏览: 29
### 如何在 AutoDL 和 PyCharm 上运行项目或代码
#### 设置远程解释器
为了使 PyCharm 能够识别并使用位于 AutoDL 平台上的 Python 解释器,在设置过程中需指定该平台的虚拟环境路径 `/root/miniconda3/envs` 作为解释器位置[^2]。
#### 文件部署与同步
当首次创建或者修改本地工程时,应当确认这些更改被上传至服务器。如果发现文件未能自动传输,则可以通过右键单击项目根目录,并通过 `Deployment -> Upload` 来手动触发此过程[^1]。
#### 创建新项目并与AutoDL集成
对于新建工程项目而言,建议按照如下方式进行初始化:
- 打开 PyCharm 后转到菜单栏中的 “File->Settings”,找到其中有关于Python解析器的部分;
- 添加新的远程解释器指向之前提到过的 Miniconda 环境地址;
- 完成上述配置后点击 OK 或 Create 即可完成链接建立工作[^3]。
#### 运行脚本前准备事项
确保所有必要的依赖项都已经预先安装好,特别是针对深度学习框架及其扩展库(比如 Apex)。这一步骤通常涉及到了解目标 Linux 发行版支持哪些包管理工具以及具体命令语法[^4]。
```bash
pip install -r requirements.txt
cd apex_directory && python setup.py install --cuda_ext --cpp_ext
```
以上指令用于激活 Conda 环境并执行 pip 命令来加载所需的软件包列表;接着进入 Apex 库所在的位置并通过 Python 编译其 CUDA 加速组件。
#### 实际执行程序
一旦完成了前期准备工作,就可以像平常那样编写和调试代码了。值得注意的是,每当保存源码变动时(Ctrl+S),改动会被即时推送回云主机端,从而保持两端的一致性。
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