pycharm如何本地运行服务器上的代码

### 配置PyCharm以本地运行远程服务器上的代码 为了使 PyCharm 能够执行位于远程服务器上的代码,需要设置远程解释器并配置项目以便通过 SSH 连接到该服务器。以下是详细的说明: #### 设置远程Python解释器 1. 打开项目的设置/首选项对话框(`File | Settings` 对于 Windows 和 Linux 或 `PyCharm | Preferences` 对于 macOS),导航到 `Project: <project_name> | Python Interpreter`。 2. 单击右侧齿轮图标旁边的下拉菜单,选择 `Add...` 来添加新的解释器。 3. 在弹出窗口中选择 `SSH Interpreter` 选项卡来指定要使用的远程主机详情,包括用户名、密码或私钥文件路径以及端口号等连接参数[^1]。 4. 完成上述配置之后点击下一步直到完成向导过程,在此期间PyCharm会自动安装必要的依赖包并将它们同步至远端环境之中[^2]。 #### 创建部署条目用于上传源码 为了让程序能够在目标机器上正常工作还需要把当前开发目录下的所有文件传输过去。这一步骤可以通过创建一个名为 "Deployment" 的条目轻松达成目的: 1. 同样是在设置界面里找到 `Build, Execution, Deployment | Deployment` 并按下加号按钮新建一条记录; 2. 输入名称后继续按照提示填写其他字段比如类型(通常选SFTP), 主机地址(IPv4/v6 地址或者域名都可以接受的形式) , 用户名和身份验证方式等等; 3. 接着定义映射关系即告诉IDE哪些本地位置对应哪一个远程路径从而确保每次保存更改都会触发相应的推送动作。 #### 测试连通性和功能可用性 最后但同样重要的是应该尝试简单测试一下整个流程是否顺畅无阻——编写一段小程序作为试验品看看能否顺利编译并通过刚才建立起来的通道成功发送出去被执行。如果一切顺利的话恭喜您已经掌握了这项技能! ```bash echo 'print("Hello from remote!")' > hello.py ```

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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无图形界面的代码编写 python代码作为脚本语言,其实最好直接使用vim在字符界面里面直接编写,这才是正道,但是作初学者,其实直接在服务器上写代码是很不习惯的,所以我这边希望能写一篇帮助师弟师妹使用本地的ide编写代码,然后服务器的解释器运行代码。 原理 如何本地写代码,服务器运行呢? 其实原理还是比较简单的,就是一个ssh同步本地和服务器代码的工程,ide会自动同步你的本地代码到服务器上,同时服务器接受到你的ide运行指令后,就会直接在服务器上运行代码,代码运行结束后,服务器会直接同步结果到你本地的ide上,整个过程就像你在本地跑了一个代码。 准备工作 首先,你要下载一个pycharm,专

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一、前提条件 1、确保linux服务器已经安装好虚拟环境,并且虚拟环境已经python的相关环境(连接服务器也可以进行环境配置)。 2、通过Xsheel激活虚拟环境然后通过pip安装相关的包,当然也可以通过pycharm的terminal进行相关库 安装。 二、连接服务器 1、进入pycharm的Tools栏 2、选择文件传输协议为SFTP,输入服务器的IP、端口、密码进行连接,不出意外的情况下应该是能够连接成功的。 3、选择本地和服务器的文件路径 三、采用服务器的解释器 1、file-setings-Priject interpretor-SSH输入服务的IP和用户名 2、选择解释器

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本文单纯为记录个人学习经历,以及一些经验教训,如涉及侵权,请联系作者立即删除! ** Pycharm等环境连接服务器手册 下载pycharm专业版,购买激活码,利用ssh远程登录调试代码,运行程序 ** 1、在pycharm中菜单中找到tools——–>选择deployment——>configuration 2、就会进入deployment页面,选择左侧的±——–>使用SFTP方式 3、进入create new name页面,输入servername【这里可以随意输入,主要的给自己识别的标识】比如使用test,选择OK,进入下一步 4、配置环境【主要是和服务器连接】,选择要配置的环境t

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### 标题知识点 标题提到的关键信息包括: 1. **MacOS系统运行的应用程序**:指的是专为MacOS操作系统设计的软件程序,它依赖于MacOS的系统架构和提供的API接口。 2. **MLX Model Manager**:这是指一个模型管理器工具,可能用于加载、管理和展示机器学习模型。MLX可能是一个缩写,但未提供全称。从标题中可以推断,MLX Model Manager能够本地展示DeepSeek-R1-Distill-Qwen模型。 3. **DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5亿参数LLM**:DeepSeek是一个机器学习模型的名字,R1可能指模型的版本号或版本系列。Distill表示该模型经过了蒸馏处理,这通常意味着模型在保持性能的同时被压缩以减小大小或加快推理速度。Qwen可能是指模型的命名或特定标记。1.5亿参数表示这是一个中等规模的大型语言模型(LLM),拥有1.5亿个可训练的参数。 4. **应用程序**:这是一个软件包,可以包含一个或多个可执行文件以及相应的资源文件,通常用户可以通过图形用户界面与之交互。 ### 描述知识点 描述中提到的细节包含: 1. **资源下载链接**:提供的链接可以让用户下载所需的软件程序或相关资源。该链接通过迅雷云盘(Xunlei)共享,需要密码访问。 2. **Swift应用程序**:使用Swift编程语言编写的MacOS应用程序。Swift是苹果公司开发的一种面向对象的编程语言,以其安全性、性能和现代特性而闻名,被广泛用于开发macOS, iOS, watchOS, tvOS应用。 3. **本地展示模型**:意味着应用程序不依赖云端服务器,而是在用户的本地计算机上直接运行模型,展示结果。这种方式减少了对网络的依赖,提升了隐私保护,并能利用本地计算资源。 4. **SwiftMarkdownUI**:可能是一个用于Swift开发的用户界面库,允许开发者将Markdown格式的内容以规范的界面元素展示出来,增加了用户界面的可读性和美观性。 5. **优化方案的探索**:在机器学习领域,优化方案可能涉及到改善模型的运行效率、优化输出结果的清晰度、或者区分模型推理过程中的中间结果与最终答案。 6. **MIT许可协议**:MIT许可证是一种简洁的自由软件许可证,它允许用户自由使用、修改、分发软件,无论是用于个人还是商业目的。它只要求保留原作者的版权声明和许可声明,并对软件的使用不承担任何保证责任。 ### 标签知识点 标签中的内容比较简洁,但依然可以提炼出关键信息: 1. **MacOS应用**:指的是该应用程序是专为MacOS操作系统设计的。 2. **本地运行LLM(DeepSeek)**:强调了该应用程序的核心功能之一是能够在本地环境运行DeepSeek这个大型语言模型。 ### 文件名称列表知识点 1. **文件名称**:文件名称提供了关于应用程序功能和内容的摘要。这里,“一个MacOS应用程序展示了DeepSeek的R1DistillQwen1.5亿LLM在本地使用MLXModelManager运行”说明了应用程序的作用和运行环境。 通过这些信息,我们可以得知这款应用程序是一个为MacOS系统设计的本地运行DeepSeek模型的展示平台,它使用了Swift语言编写,并且提供了优化用户输出展示的界面组件。该应用程序旨在通过MLX Model Manager在用户本地设备上运行一个经过优化处理的大型语言模型,并提供清晰的用户界面来展示模型的响应内容。此外,该项目采用开源许可协议,允许用户自由使用和修改。
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