vscode使用服务器客户端

### 如何在 VS Code 中设置和使用服务器客户端 要在 Visual Studio Code (VS Code) 中配置并使用服务器客户端，可以按照以下方法实现。这通常涉及远程开发插件、SSH 配置以及调试工具的安装。 #### 安装必要的扩展 首先，在 VS Code 市场中安装 **Remote Development 扩展包**[^5]。该扩展包包含了 Remote - SSH 和其他相关功能，允许开发者通过 SSH 连接到远程服务器，并像本地一样编辑文件。 #### 配置 SSH 密钥 为了能够安全地连接到远程服务器，需要确保已正确配置 SSH 密钥。如果尚未创建密钥，则可以通过运行以下命令来生成： ```bash ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "[email protected]" ``` 将公钥复制到目标服务器上： ```bash ssh-copy-id user@remote-server-address ``` 验证是否能无密码登录至服务器： ```bash ssh user@remote-server-address ``` #### 创建 `.vscode/launch.json` 文件用于调试 对于某些特定的应用程序（如 Spark 或 Kubernetes），可能还需要定义调试环境。可以在项目根目录下创建或修改 `launch.json` 文件以支持自定义参数。例如，针对 Spark-on-YARN 的调试配置可参考如下模板： ```json { "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Spark Debugging", "type": "java", "request": "launch", "mainClass": "org.apache.spark.deploy.SparkSubmit", "args": [ "--master", "yarn-client", "--class", "com.example.MainApp", "/path/to/jarfile.jar" ], "vmArgs": "-Dspark.master=yarn-client -Dspark.eventLog.enabled=true -Dspark.eventLog.dir=hdfs://namenode:8020/user/spark/logs/" } ] } ``` 上述 JSON 片段中的 `-Dspark.master=yarn-client` 参数指定了 YARN 模式的启动方式[^4]。 #### 使用 Azure 和 OpenAI API 结合的例子 当涉及到多云平台集成时，比如同时调用 Azure Chat Completion 和 OpenAI Transcription 接口，Python 脚本示例可能会这样写： ```python import os from azure.ai.language.conversations import ConversationAnalysisClient from openai import Audio def get_azure_chat_response(prompt_text): endpoint = os.environ["AZURE_LANGUAGE_ENDPOINT"] key = os.environ["AZURE_LANGUAGE_KEY"] client = ConversationAnalysisClient(endpoint, key) result = client.analyze_conversation( task={ "kind": "Conversation", "analysisInput": { "conversationItems": [{"id": "1", "participantId": "customer", "text": prompt_text}] }, "parameters": {"projectName": "my_project", "deploymentName": "production"} } ) return result['result']['prediction']['topIntent'] def transcribe_audio_file(file_path): api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') audio_file = open(file_path, "rb") transcript = Audio.transcribe(api_key=api_key, model="whisper-1", file=audio_file) return transcript.text if __name__ == "__main__": chat_result = get_azure_chat_response("What is your name?") transcription = transcribe_audio_file("./sample.mp3") print(f"Azure Response: {chat_result}") print(f"Transcribed Text: {transcription}") ``` 此脚本展示了如何分别利用 Azure 对话分析服务获取意图识别结果，以及通过 OpenAI Whisper 模型完成音频转录任务[^3]。 ---