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Docker+PyCharm+Miniconda实现深度学习代码远程调试和环境隔离

本文详细介绍了如何在局域网环境下，利用Docker、PyCharm和Miniconda构建一个高效的深度学习远程调试平台。首先在服务器（server）上，通过Docker构建包含不同CUDA环境的镜像，以运行容器并实现环境的隔离。通过位于主机（host）的PyCharm，将项目代码deploy至容器中，从而实现远程debug或代码运行。为了处理容器内产生的大量数据文件，这些文件将被挂载到服务器的存储设备上。此外，通过在服务器（Windows系统）上设置文件分享，与主机建立连接，便于用户在主机上访问和浏览由深度学习应用产生的数据。这种配置确保Host内的项目代码只能在Host上被修改，而server上的数据文件只能在host上被预览且不可更改，从而最大程度上保障了数据的安全性和完整性。

环境说明

• Windows 11 23H2
• Docker Desktop 4.34.2（Windows）
• Docker Engine v27.2.0
• PyCharm 2024.2.1
• GeForce 3060Ti

路由配置

WAN口接入互联网，LAN口接host和servers，为LAN口配置静态ip（例如本文主图的静态ip配置）。

关于路由：我选用的是水星（Mercury）MR100GP-AC 商用5口千兆有线路由-250元。

Docker设置（Windows系统）

以Windows上Docker Desktop 4.34.2 (167172)为例。

环境配置

docker图标右键，switch to Linux containers切换至Linux container！如果显示switch to Windows containers说明已经在Linux container环境了，跳过该步骤即可。

设置里builders把desktop-Linux设置为default builder.

网络配置

设置里general->expose daemon on tcp://localhost:2375选项开启。（让其他软件可以调用docker的daemon接口）

that only can be accessed via tcp://127.0.0.1, My inner IP address 192.168.3.9 doesn’t work. The document said to edit the C:\ProgramData\Docker\config\daemon.json and add “hosts”: [“tcp://0.0.0.0:2375”], but it’s doesn’t work for any IP address, I’m very sure I did it as the document.
不要尝试上述方案，因为不起作用。请按下述方式进行。

管理员身份运行Windows powershell，运行（监听+防火墙）：

netsh interface portproxy add v4tov4 listenport=2375 connectaddress=127.0.0.1 connectport=2375 listenaddress=192.168.1.3 protocol=tcp
netsh advfirewall firewall add rule name="docker_daemon" dir=in action=allow protocol=TCP localport=2375

listenaddress=192.168.1.3是我server的静态ip，你应当修改为你的server的实际地址。

设置docker的proxy才能拉取镜像，或者换源（大部分镜像最近都失效了或者只能在校园/公司网内部使用）。

注意，上述ip和port应当改成你自己局域网内的proxy地址。

连接测试

pycharm(2024.2): settings->build,execution,deployment->docker

通过TCP socket连接server’s docker，若virtual machine path那个框内有项目，可以先把里面的项目删掉。看是否显示connection successful.

然后你可以在pycharm里远程控制docker on the server.（找到侧边栏services或快捷键alt+8）。你可以自行探索一下pycharm的远程docker控制功能有哪些。

构建image

直接pull image

我构建好的镜像已上传my docker hub，可以直接pull，避免手动构建失败:

• GeForce 3060Ti适用
• 此镜像从nvidia官方镜像nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04构建

docker pull sylvanding/my-cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04

image push命令：

docker push sylvanding/my-cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04
# The push refers to repository [docker.io/sylvanding/my-cuda]

从Dockerfile手动构建

我的server使用GeForce 3060Ti（以此为例），我们从nvidia官方镜像nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04开始构建dockerfile:

• 继承官方cuda和cudnn runtime环境
• 安装工具包（最重要的是openssh-server将用于pycharm远程连接）
• 修改root用户登录密码
• 修改openssh配置文件，允许远程连接
• 安装nvidia-container-toolkit（会根据当前容器环境自动选择合适的版本），从而使nvidia-smi等命令可以运行
• 安装miniconda
• 设置工作目录和暴露接口

上述dockerfile文件如下：

FROM nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04LABEL maintainer="sylvanding@qq.com"# set env
# https://stackoverflow.com/questions/61388002/how-to-avoid-question-during-the-docker-build
ENV TZ=Asia/Shanghai \DEBIAN_FRONTEND=noninteractiveRUN apt-get update && apt-get install -y \wget \curl \git \bzip2 \vim \openssh-server \&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*# change root pwd
ARG USERPWD=123456
RUN echo "root:${USERPWD}" | chpasswd# openssh config
RUN mkdir /var/run/sshd
RUN echo 'PasswordAuthentication yes' >> /etc/ssh/sshd_config.d/ssh_config.conf \&& echo 'PermitRootLogin yes' >> /etc/ssh/sshd_config.d/ssh_config.conf
RUN service ssh restart# install nvidia-container-toolkit
# https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html
## configure the production repository
RUN curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | gpg --dearmor -o \/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
## update the packages list from the repository
RUN apt-get update
## install the NVIDIA Container Toolkit packages
RUN apt-get install -y nvidia-container-toolkit# install Miniconda
# https://docs.anaconda.com/miniconda/#quick-command-line-install
RUN mkdir -p ~/miniconda3
RUN wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
RUN bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
RUN rm ~/miniconda3/miniconda.sh
## initialize newly-installed Miniconda
RUN ~/miniconda3/bin/conda init bashWORKDIR /reposEXPOSE 22 8080

各个组件的版本选择：显卡驱动 → CUDA → CUDA Toolkit → cuDNN → Pytorch

通过命令构建image

docker build --build-arg HTTP_PROXY=http://192.168.1.2:10811 -f ./path/to/your/Dockerfile -t sylvanding/my-cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 .

注意：修改你的http_proxy才能顺利构建环境（国内）。

在pycharm里构建image

打开编写的dockerfile，edit设置build image的配置：

name是你这个run configuration的名称，server选择你刚刚添加的docker服务器接口，注意：在build args中添加http_proxy才能顺利构建环境（国内）。之前设置的proxy只是docker desktop的proxy，这里构建镜像时要再次指定！ 最后，apply和run。

创建容器

pycharm里选中image右键create container.

docker run配置：

• server: 设置为之前配置的网络docker
• bind ports: 将container 22端口映射到server的2222端口
• bind mounts: 将container的/repos工作路径挂载到server的E:\repos，方便以后直接在server（Windows）里设置E:\repos文件夹网络共享文件
• env variables: 为container设置proxy，记得更换为你自己的
• run options: --gpus all

docker run -p 2222:22 -v E:\repos:/repos --env http_proxy=http://192.168.1.2:10811 --env https_proxy=http://192.168.1.2:10811 --name cuda113-cudnn8-ubuntu20 --pull missing --restart always --gpus all sylvanding/my-cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04 

☑️ container创建成功：

PyCharm项目部署和远程同步（基于Windows文件共享）

pycharm项目部署

settings->deployment->new SFTP

新建ssh连接

❌ 若test connection提示：Cannot connect to remote host: net.schmizz.sshj.transport.TransportException: Server closed connection during identification exchange，首先尝试重启ssh服务docker exec cuda113-cudnn8-ubuntu20 service ssh restart. 若依然无法连接，检查/etc/ssh/sshd_config.d/*.conf和/etc/ssh/sshd_config等ssh配置文件和防火墙配置，修改正确后重启ssh服务再次进行test connection.

root path设置为工作目录；Rsync可根据个人需求选择是否开启。

设置项目mapping路径：local path是本地项目路径 --mapping>> deployment path是server上相对于root path的远程项目路径。

向server的development path推送项目：选中需要推送的项目（比如我的project是DBlink），工具栏tools->deployment->upload…，建议开启automatic upload.

⚠️ 不推荐使用Deployment中的 Mapping 设置，为记录的完整性在此列出相关操作。更推荐在配置远程interpreter时直接设置项目同步（见下一节），原因如下：

• Deployment 功能主要用于将本地开发环境中的文件部署到远程服务器上。这包括将代码文件、资源和相关配置文件传输到线上环境或开发测试服务器中。
• SSH 连接解释器中的 Sync Folders 设置，主要用于同步本地和远程解释器环境中的文件，以便在远程服务器上运行和测试代码，同时保持本地和远程环境的代码一致性。非常适合于远程开发场景，可以在本地编辑代码并直接在远程环境下运行和调试。

Deployment 主要用于部署，而 Sync Folders 更侧重于持续的开发和实时调试。如果是开发过程中频繁需要测试代码，即利用远程资源和环境，则使用 SSH 解释器的 Sync Folders 更为合适；如果主要是将更新推送到生产或测试环境，使用 Deployment 功能会更直接有效。 ——generated by GPT

推送成功结果查看：

pycharm远程miniconda环境解释器配置

通过ssh连接远程container，调用miniconda，获取miniconda中的所有虚拟python环境。设置双向文件同步。

settings->project->python interpreter->add interpreter ->on ssh

⚠️ 这里并非创建基于docker的interpreter，因为我的之前run的container cuda环境在多个项目中是可以复用的，因此我们在container中用miniconda创建虚拟环境是一种更好的选择。

自动读取远程环境配置…

选择conda environment，设置conda虚拟环境。sync folders填写工作路径/repos/your project name，勾选自动上传到服务器。

查看interpreter配置结果：

查看同步情况：

查看从container->server的挂载是否成功：

Windows文件共享

⚠️ 测试发现，pycharm可以实现本地文件的Automatic upload，但无法实现服务器端文件更新后传回本地。事实上，在深度学习模型训练、测试过程中产生的大量数据文件也不需要传回本地，可以使用Windows的文件共享实现在server端共享挂载的文件夹，在本地预览server上的文件，选择需要的数据文件进行下载，降低本地存储大小。

在host和server（均为Windows操作系统）上开启网络共享。

server

server: 在局域网上共享container挂载的E:\repos:/repos.

server上也可以管理共享或查看所有共享：

host

Host: 在host上挂载server共享的repos文件夹：

这样，数据文件存放在远端电脑，而host可以通过文件共享的方式预览文件（并不会下载文件到本地）。

Windows通过SSH连接实现远程显存监控

Server（Windows）

Windows开启SSH-server服务

检查 OpenSSH 的可用性

管理员身份打开powershell并运行:

Get-WindowsCapability -Online | Where-Object Name -like  'OpenSSH*'

如果任何 SSH 客户端或服务器功能不可用，请根据 PowerShell (Admin) 中的要求使用以下命令。

安装 OpenSSH 服务器

Add-WindowsCapability -Online -Name OpenSSH.Server~~~~0.0.1.0

再次检查可用性。

修改ssh-server配置文件

默认情况下，OpenSSH 客户端和 OpenSSH 服务器位于以下目录：C:\Windows\System32\OpenSSH. 管理员身份打开记事本，再在记事本里打开配置文件sshd_config_default.

修改如下部分：

• PermitRootLogin yes
• PasswordAuthentication yes

保存。搜索service服务：

找到openssh ssh server服务，修改启动方式为“自动”，点“启动”。然后apply and ok.

Host（-）

Host通过ssh服务测试连接server（Windows ssh）：

ssh admin@192.168.1.3

显卡状态监控：

nvidia-smi -l 5

测试pytorch能否正常使用显卡

参考官方文档安装pytorch后，尝试运行下述代码：

import torchprint(torch.cuda.is_available())

输出true，则pytorch cuda版运行正常。

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