Bu eğitim, yerel olarak kod yazabilmeniz ancak kodunuzu uzak bir sunucuda çalıştırabilmeniz için uzaktan geliştirme ortamları ("uzak yorumlayıcılar" olarak da bilinir) kurma hakkındadır.
Uzaktan geliştirme ortamlarının birçok büyük avantajı vardır:
Bu videoda AWS EC2 üzerinde bir sunucu örneğinin nasıl oluşturulacağını ve ardından VSCode'da uzaktan geliştirme ortamının nasıl kurulacağını gösteriyoruz.
İşte kursun yapısı:
Merhaba, ben NLP Cloud'dan Julien Salinas.
Bugün size yerel makinenizde kod yazabilmeniz, ancak kodunuzu uzaktaki bir AWS sunucusunda çalıştırabilmeniz için nasıl bir uzak geliştirme ortamı kuracağınızı göstereceğim.
Bu kurs için herhangi bir ön koşul yok, o yüzden başlıyoruz.
Uzaktan geliştirme ortamı derken neyi kastediyoruz? Aslında bugün çoğumuzun yaptığı gibi VS Code'da yerel olarak kodlama yapacağımız anlamına geliyor.
Başka bir geliştirme ortamı kullanıyorsanız, uzak yorumlayıcıların veya uzak geliştirme ortamlarının desteklenip desteklenmediğini kontrol etmelisiniz ve kodu aslında bir AWS örneğinde uzaktan çalıştıracağız.
Bugün AWS'yi seçiyoruz çünkü çoğunuzun günlük üretim iş akışınızda AWS kullandığını biliyorum, ancak GCP veya Azure veya OVH veya Scaleware veya başka bir şey kullanıyorsanız, süreç çok benzer olacaktır.
Göreceğiniz gibi, bir örneğin sağlanması, IP adresinin alınması ve örneğe SSH aracılığıyla bağlanmak için VS Code'da yerel olarak kullanılması ile ilgili olacaktır.
Aslında neden uzaktan geliştirme ortamını kullanıyoruz? Bunun ilk nedeni, yerel geliştirme ortamımızın maliyetini düşürebilmek istememizdir.
Örneğin, çok pahalı bir üst düzey MacBook Pro Ultra M2 satın almak istemeyebilirsiniz ve bu durumda, daha düşük kaliteli bir yerel makine satın almak, ancak kodunuzu ihtiyaç duyduğunuzda uzaktan çalıştırmak sizin için daha uygun maliyetli olabilir.
Özellikle makine öğrenimi mühendisleri için çok önemli olan ikinci bir neden ise bazen GPU'lar gibi üst düzey donanımlara erişmeniz gerekebilir ve bu donanımlar yerel makinenizde bulunmayabilir.
Örneğin, bir A100 NVIDIA GPU'ya veya H100'e erişmek istiyorsanız, bu tür GPU'lara yerel olarak erişemeyeceğinizden emin olabilirsiniz.
Bugün göstereceğimiz gibi bunu yapmak çok faydalıdır çünkü aksi takdirde GPU geliştirme için belirli makinelere erişemezsiniz.
Son olarak, uzak bir ortam kullanacak olmanız harika çünkü aslında tamamen izole bir ortam, yani belirli kütüphaneleri, çerçeveleri veya sürücüleri yüklemek istiyorsanız, bunu uzak AWS makinenizde yapabilirsiniz.
Yarın diyelim ki NVIDIA sürücülerinizin, CUDA araç setinizin veya Python kütüphanelerinizin başka bir sürümünü yüklemeniz gerekirse, ikinci bir sunucu sağlamanız yeterlidir ve her iki sunucunun da birbirine karışmayacağından tamamen emin olursunuz.
Her iki konfigürasyon da mükemmel şekilde izole edilecektir.
Elbette benzer şeyleri Docker ile ya da örneğin Python'da sanal ortamlarla da gerçekleştirebilirsiniz.
Ancak NVIDIA sürücülerinizin birkaç sürümünü yüklemek istediğinizi düşünün.
Bu çok daha karmaşık olacak.
Ve bu durumda, birkaç uzak ortam sağlamak sizin için tek çözüm olabilir.
Şimdi yapacağımız ilk şey AWS konsolumuza bağlanmak ve temel bir AWS örneği, bir CPU örneği oluşturmak ve ardından bunu VS Code'dan yerel olarak kullanmak olacak.
İşte başlıyoruz.
Şimdi AWS konsolumdayım.
AWS'yi ilk kez kullanıyorsanız, e-posta şifresi ile bir hesap oluşturmanız yeterlidir.
Çok fazla bilgi istediklerini sanmıyorum.
Ve şimdi EC2'de bir örnek oluşturabilirsiniz.
Örneği başlat seçeneğine tıklayacağız.
Örneğimize bir isim verebiliriz.
Örneğin buna geliştirme ortamı diyelim.
Tamam.
Şimdi önemli kısım.
Örneğimiz için bir işletim sistemi seçmemiz gerekiyor.
Gerçekten Linux'u seçmek istiyorsunuz ve bana kalırsa, Ubuntu'yu gerçekten seviyorum çünkü standart ve en yeni sürücülerin Ubuntu'da yüklü olacağından eminim, özellikle NVIDIA sürücülerinde, gerçekten yardımcı olabilir.
Bu yüzden Ubuntu'ya tıklıyorum.
Eğer Linux'u ilk kez kullanıyorsanız, endişelenmeyin.
Çok fazla Linux hilesine ya da komutuna ihtiyacımız olmayacak.
Temel olarak her şeyi VS kodundan yapacağız, tabii ki kaputun arkasında Linux olacak, ancak bunun sizin için çok fazla sorun olacağını sanmıyorum.
2204 LTS sürümünü olduğu gibi bırakabilirsiniz.
Ve şimdi basit bir CPU örneği seçeceğiz.
Örneğin AWS'de M5 örneğiniz var, M5 büyük, iki CPU, sekiz gig bellek.
Bizim için mükemmel.
Belki bugün için çok fazla olabilir, ancak gelecekte ihtiyaçlarınıza mükemmel şekilde uyan örneği seçmeniz gerekecektir.
Tamam.
Şimdi bir SSH anahtar çifti kullanmamız gerekiyor.
Bu nedenle, SSH'ı ilk kez kullanıyorsanız, AWS'de kendi anahtar çiftinizi oluşturmanız, yeni anahtar çifti oluşturmanız gerekecektir.
Buna test anahtar çifti diyelim.
PEM formatını seçebilir, anahtar çifti oluşturabilirsiniz.
Şimdi de makineme indiriyorum, pardon.
Tamam.
Burada güvenlik grubunu değiştirmenize gerek yoktur.
Varsayılan olarak, SSH bağlantı noktası açık olacaktır, ki bu sorun değildir.
İhtiyacımız olan şey bu.
Sekiz gigabayt SSD bugün için mükemmel.
Ve örneği başlat'a tıklayabiliriz.
Tamam.
Örnek şimdi hazır.
Bu AWS'de ilk örnek oluşturma işleminizse, kotanızı yükseltmek için AWS desteğine başvurmanız gerekebilir.
Tam olarak emin değilim.
GPU örnekleri gibi çok pahalı örnekler için kota yükseltmesi istemeniz gerekir.
Basit bir M5 örneği için emin değilim.
Ancak burada kota artırımı isteyen bir hata alıyorsanız, yapacağınız şey budur.
İşte bizim örneğimiz.
Gördüğünüz gibi, zaten çalışıyor.
Çok hızlıydı.
M5 büyük.
Ve burada sağ tarafta, kullanacağımız IP adresimiz var.
Artık örneğimizi oluşturduğumuza ve SSH anahtar çiftimizi makinemize indirdiğimize göre, yapmamız gereken VS Code'u açmak ve uzak sunucumuza SSH bağlantısı oluşturmaktır.
Windows'ta ilk kez bir SSH istemcisi kullanıyorsanız, onu etkinleştirmeniz gerekecektir.
İşte Windows ekibinden bunun nasıl yapılacağına dair bir eğitim.
Google'da Windows'ta SSH istemcisi oluştur yazabilirsiniz ve çok sayıda öğretici bulacaksınız.
İşte resmi olanı.
Biraz aşağıya göz atarsanız, çok basit olduğunu göreceksiniz.
Windows uygulamalarında bir şeyi etkinleştirmeniz yeterlidir.
Eğer Linux kullanıyorsanız, varsayılan olarak yüklüdür.
Şimdi VS Code'dayım.
Sol altta bu düğmeyi görebilirsiniz.
Geçerli pencereyi ana bilgisayara bağla seçeneğine tıklıyorum.
Bu uzaktan bağlantı modülünü ilk kez kullanıyorsanız, belki VS Code eklentiyi indirecektir.
Bu nedenle, özelliğe erişebilmeniz birkaç saniye sürebilir.
Ana bilgisayarları yapılandırıyorum, ana bilgisayarları yapılandır'a tıklıyorum.
Bugün Windows kullanıyorum, bu yüzden yapılandırmamın bulunduğu yer burası.
Ve işte, bu da doldurmam gereken yapılandırma dosyası.
Bu yüzden en önemlisi, örneğimizin IP adresini almamız ve buraya yapıştırmamız gerekiyor.
Mükemmel.
Bağlantımıza bir isim verebiliriz, ancak bu sadece bizim içindir.
Buna DevHouse diyelim.
Kullanıcı adı, SSH istemcisinin örneğe bağlanması için kullanılan kullanıcı adıdır.
Ubuntu sunucu hazırladığımız için kullanıcı adı varsayılan olarak Ubuntu'dur.
Anahtar çiftini indirdiğimde, SSH anahtar çiftini, Windows'ta masaüstüme koydum.
Yani VS Code'un anahtarı alacağı yer burasıdır.
Dosyayı kaydedebilir ve şimdi alt tarafa tıklayarak mevcut pencereyi tekrar ana bilgisayara bağlayabilirsiniz.
DevHouse bizim yeni yarattığımız bir şey.
Burada beklemeniz gerekecek.
Çok iyi.
VS Code'un benden bir anahtar değişimi istediğini görebilirsiniz.
Yani evet, bu örneğe ilk kez bağlanıyoruz.
Dolayısıyla, güvenlik nedeniyle bu yeni parmak izini kabul etmemiz gerekiyor.
Güzel.
Çok dramatik görünmüyor ama işte şimdi gerçekten de uzak AWS örneğimizdeyiz.
Ve bunu görebilirsiniz çünkü sol altta SSH'yi görebilirsiniz.
Kontrol etmek için, en üstte bir terminal açabilir, yeni terminale tıklayabilirsiniz.
Ve burada bu terminalin kesinlikle benim yerel Windows makinemin terminali olmadığını görebilirsiniz.
Bir Ubuntu makinesindeyim.
Ve eğer istersem, Linux'ta her zamanki gibi bazı Linux komutlarını kullanabilirim, dizinleri listelemek gibi.
Burada hiçbir şeyimiz yok, bu yüzden bir dizin oluşturabiliriz.
Diyelim ki birkaç test yapmak için bir geliştirme ortamı oluşturmak istiyoruz.
Ve şimdi burada yeni test klasörümüz oluşturuldu.
Ya her şeyi komut satırıyla yapmak istersiniz ya da belki daha da iyisi, dosyanıza her zamanki gibi göz atmak için VS Code'un grafik arayüzünü kullanmak istersiniz.
Yani en üste tıklayıp klasörü açıyorsunuz.
Ve burada yeni oluşturduğum test dizinini görebilirsiniz.
Şimdi VS Code tekrar açılıyor, ancak bu kez bahsettiğim belirli klasörde.
Ve şu andan itibaren, kodunuzun AWS'de çalıştırılacak olması dışında, yerel makinenizdeymiş gibi her zamanki gibi geliştirmeye başlayabilirsiniz.
Hadi bir deneyelim.
Örneğin, merhaba, yeni dosya, test.py, print, merhaba diyen basit bir Python programı oluşturalım
Dosyayı kaydedin.
Ve sonra konsolunuzda artık dosyayı çalıştırabiliriz.
Merhaba.
AWS'deki ilk uzaktan kodunuzu başarıyla çalıştırdınız.
Bugünlük bu kadar.
Artık uzaktan geliştirme ortamınızı istediğiniz kadar kullanabilirsiniz.
Artık ihtiyacınız olmadığında AWS örneğinizi kapatmayı unutmayın.
Ve yakında görüşürüz.