Ez a tanfolyam a távoli fejlesztőkörnyezetek (más néven "távoli értelmezők") beállításáról szól, hogy helyben kódolhasson, de a kódot egy távoli szerveren hajtsa végre.
A távoli fejlesztési környezeteknek számos nagy előnye van:
Ebben a videóban bemutatjuk, hogyan hozhatunk létre egy szerverpéldányt az AWS EC2 rendszerén, majd hogyan állíthatjuk be a távoli fejlesztőkörnyezetet a VSCode-ban.
A tanfolyam felépítése a következő:
Helló, itt Julien Salinas az NLP Cloudtól.
Ma megmutatom, hogyan állíthatsz be egy távoli fejlesztőkörnyezetet, hogy a helyi gépeden kódolhass, de a kódodat egy távoli AWS-kiszolgálón futtasd.
Ennek a kurzusnak nincs előfeltétele, úgyhogy itt is vagyunk.
Mit értünk távoli fejlesztési környezet alatt? Tulajdonképpen azt jelenti, hogy helyben fogunk kódolni a VS Code-ban, mint a legtöbben manapság.
Ha más fejlesztőkörnyezetet használsz, akkor ellenőrizd, hogy a távoli értelmezők vagy távoli fejlesztőkörnyezetek támogatottak-e. A kódot ténylegesen távolról fogjuk végrehajtani egy AWS-példányon.
Ma az AWS-t választjuk, mert tudom, hogy a legtöbben az AWS-t használják a mindennapi termelési munkafolyamatban, de ha a GCP-t, Azure-t, OVH-t, Scaleware-t vagy bármi mást használnak, a folyamat nagyon hasonló lesz.
Amint látni fogod, egy példány rendelkezésre bocsátásáról, az IP-cím lekérdezéséről és helyi használatáról lesz szó a VS Code-ban, hogy SSH-n keresztül csatlakozhass a példányhoz.
Miért használunk valójában távoli fejlesztési környezetet? Az első ok az, hogy csökkenteni akarjuk a helyi fejlesztőkörnyezetünk költségeit.
Lehet, hogy nem szeretne például egy nagyon drága, csúcskategóriás MacBook Pro Ultra M2-t vásárolni, és ebben az esetben költséghatékonyabb lehet egy alacsonyabb árkategóriájú helyi gépet vásárolni, de a kódot távolról futtatni, amikor csak szükséges.
A második nagyon fontos ok, különösen a gépi tanulással foglalkozó mérnökök számára, hogy néha szükséged lesz csúcskategóriás hardverre, például GPU-kra, és ez a hardver nem feltétlenül áll rendelkezésre a helyi gépeden.
Ha például egy A100-as NVIDIA GPU-hoz vagy egy H100-ashoz szeretne hozzáférni, helyben biztosan nem fog tudni ilyen GPU-khoz jutni.
Ez nagyon hasznos, ahogyan azt ma megmutatjuk, mert máskülönben egyszerűen nem tudsz hozzáférni bizonyos gépekhez a GPU-fejlesztéshez.
Végül pedig az a tény, hogy távoli környezetet fogsz használni, azért nagyszerű, mert ez valójában egy tökéletesen elszigetelt környezet, ami azt jelenti, hogy ha bizonyos könyvtárakat, keretrendszereket vagy illesztőprogramokat akarsz telepíteni, akkor azt a távoli AWS-gépeden megteheted.
És ha holnap mondjuk az NVIDIA illesztőprogramok és a CUDA toolkit vagy a Python könyvtárak egy másik verzióját kell telepítenie, egyszerűen csak egy második szervert kell telepítenie, és teljesen biztos lehet benne, hogy mindkét szerver nem fog zavarni.
Mindkét konfiguráció tökéletesen elszigetelt lesz.
Így természetesen hasonló dolgokat érhetsz el a Dockerrel vagy akár a Python virtuális környezetével is, például Pythonban.
De képzelje el, hogy az NVIDIA-illesztőprogramok több verzióját szeretné telepíteni.
Ez sokkal összetettebb lesz.
Ebben az esetben pedig több távoli környezet biztosítása lehet az egyetlen megoldás az Ön számára.
Tehát az első dolog, amit most csinálni fogunk, hogy csatlakozunk az AWS konzolhoz, és létrehozunk egy alap AWS példányt, egy CPU példányt, majd helyben használjuk a VS Code-ból.
Itt is van.
Most az AWS-konzolomon vagyok.
Ha most használja először az AWS-t, egyszerűen csak létre kell hoznia egy fiókot e-mail jelszóval.
Nem hiszem, hogy túl sok információt kérnek.
És most már létrehozhat egy példányt az EC2-ben.
Kattintsunk a launch instance gombra.
Nevet adhatunk a példányunknak.
Nevezzük például dev környezetnek.
Rendben. Rendben.
Most jön a fontos rész.
Ki kell választanunk egy operációs rendszert a példányunkhoz.
Tényleg a Linuxot akarod választani, és ami engem illet, nagyon szeretem az Ubuntut, mert szabványos, és biztos vagyok benne, hogy a legfrissebb illesztőprogramok telepítve lesznek az Ubuntura, különösen az NVIDIA illesztőprogramok esetében, ez tényleg segíthet.
Szóval itt az Ubuntura kattintok.
Ha most használsz először Linuxot, ne aggódj.
Nem lesz szükségünk túl sok Linux-trükkre vagy parancsra.
Alapvetően mindent a VS kódból fogunk csinálni, kivéve, hogy természetesen a motorháztető mögött Linux lesz, de nem hiszem, hogy ez túl nagy probléma lesz számodra.
A 2204 LTS változatot változatlanul hagyhatja.
Most pedig kiválasztunk egy egyszerű CPU-példányt.
Például az AWS-en van egy M5 példány, M5 nagy, két CPU, nyolc gigányi memória.
Tökéletes számunkra.
Lehet, hogy ma még túl sok is, de a jövőben ki kell választania azt a példányt, amelyik tökéletesen megfelel az igényeinek.
Rendben. Rendben.
Most egy SSH kulcspárt kell használnunk.
Tehát ha ez az első alkalom, hogy SSH-t használsz, akkor létre kell hoznod a saját kulcspárodat az AWS-en, hozz létre új kulcspárt.
Nevezzük ezt tesztkulcspárnak.
Kiválaszthatja a PEM formátumot, létrehozhatja a kulcspárt.
És most letöltöm, bocsánat, a gépemre.
Rendben. Rendben.
Itt nem kell megváltoztatnia a biztonsági csoportot.
Alapértelmezés szerint az SSH port nyitva lesz, ami nem baj.
Erre van szükségünk.
Nyolc gigás SSD tökéletes a mai kornak.
És kattintsunk a launch instance gombra.
Rendben. Rendben.
A példány már készen áll.
Ha ez az első példány létrehozása az AWS-en, lehet, hogy meg kell kérnie az AWS ügyfélszolgálatát, hogy frissítse a kvótáját.
Nem vagyok benne egészen biztos.
A nagyon drága példányok, például a GPU-példányok esetében kvótafrissítést kell kérnie.
Az egyszerű M5 esetében nem vagyok benne biztos.
De ha itt hibaüzenetet kap, ami a kvóta növelését kéri, akkor ezt kell tennie.
Itt van a mi példánk.
Amint láthatod, már fut.
Nagyon gyors volt.
M5 nagy.
Itt jobbra pedig az IP-cím, amelyet használni fogunk.
Most, hogy létrehoztuk a példányunkat és letöltöttük az SSH kulcspárt a gépünkre, meg kell nyitnunk a VS Code-ot, és létre kell hoznunk az SSH-kapcsolatot a távoli kiszolgálóhoz.
Ha először használ SSH-klienst Windowson, akkor aktiválnia kell azt.
Itt egy útmutató a Windows csapatától arról, hogyan kell ezt megtenni.
Egyszerűen írja be a Google-ba, hogy SSH kliens létrehozása Windowson, és rengeteg oktatóanyagot talál.
Itt a hivatalos.
Ha egy kicsit lejjebb nézel, nagyon egyszerű.
Egyszerűen csak aktiválni kell valamit a Windows alkalmazásokban.
Ha Linuxot használ, akkor alapértelmezés szerint telepítve van.
Tehát most a VS Code-ban vagyok.
A bal alsó sarokban láthatja ezt a gombot.
Az aktuális ablak és a gazdatest összekapcsolására kattintok.
Ha ez az első alkalom, hogy ezt a távoli kapcsolat modult használja, akkor lehet, hogy a VS Code le fogja tölteni a plugint.
Így néhány másodpercbe telhet, mire elérheti a funkciót.
Konfigurálom a hosztokat, kattintok a hosztok konfigurálása gombra.
Ma Windowson vagyok, így itt található a konfigurációm.
És itt van a konfigurációs fájl, amit ki kell töltenem.
Tehát a legfontosabb, hogy le kell kérnünk a példányunk IP-címét, és be kell illesztenünk ide.
Tökéletes.
Nevet adhatunk a kapcsolatunknak, de ez csak nekünk szól.
Nevezzük DevHouse-nak.
A felhasználónév az SSH-ügyfél által a példányhoz való csatlakozáshoz használt felhasználónév.
Tekintettel arra, hogy Ubuntu kiszolgálót helyeztünk üzembe, a felhasználónév alapértelmezés szerint Ubuntu.
És amikor letöltöttem a kulcspárt, az SSH kulcspárt, letettem az asztalomra a Windowson.
Itt fogja tehát a VS Code lekérdezni a kulcsot.
Mentheti a fájlt, és most kattintson az alján, csatlakoztassa az aktuális ablakot a gazdához újra.
A DevHouse az, amit most hoztunk létre.
Itt kell várakoznia.
Nagyon jó.
Láthatja, hogy a VS Code kulcscserét kér tőlem.
Tehát igen, ez az első alkalom, hogy csatlakozunk ehhez a példányhoz.
Biztonsági okokból tehát el kell fogadnunk ezt az új ujjlenyomatot.
Jól van.
Nem tűnik túl drámainak, de most itt vagyunk a távoli AWS-példányunkon.
És láthatod, mert a bal alsó sarokban látható az SSH.
Ennek ellenőrzéséhez nyissa meg a terminált a tetején, kattintson az új terminál gombra.
És itt látható, hogy ez a terminál egyáltalán nem a helyi Windows gépem terminálja.
Ubuntu gépen vagyok.
És ha akarom, használhatok néhány Linux-parancsot, mint a Linuxon megszokott módon, mint például a könyvtárak listázása.
Nincs itt semmi, így létrehozhatunk egy könyvtárat.
Tegyük fel, hogy szeretnénk létrehozni egy fejlesztői környezetet, hogy elvégezzünk néhány tesztet.
És most itt létrehoztuk az új tesztmappánkat.
Vagy mindent a parancssorral akarsz csinálni, vagy talán még jobb, ha a VS Code grafikus felületét akarod használni a fájlod böngészéséhez, ahogy szoktad.
Tehát kattints a tetején, mappa megnyitása.
És itt láthatod a tesztkönyvtárat, amit most hoztam létre.
Most a VS Code ismét megnyílik, de ezúttal az említett mappában.
Mostantól kezdve pedig a szokásos módon kezdhetsz el fejleszteni, mintha a helyi gépeden lennél, csakhogy a kódodat az AWS-en fogjuk végrehajtani.
Próbáljuk ki.
Például hozzunk létre egy egyszerű Python programot, mondjuk, hello, új fájl, test.py, print, hello
Mentse el a fájlt.
A konzolban pedig most már végre tudjuk hajtani a fájlt.
Helló.
Tehát most futtattad sikeresen az első távoli kódodat az AWS-en.
Mára ennyi.
Most már annyit használhatja a távoli fejlesztőkörnyezetét, amennyit csak akar.
Ne felejtse el kikapcsolni az AWS-példányát, ha már nincs rá szüksége.
És hamarosan találkozunk.