pycharm与ssh远程访问服务器docker的详细教程_docker

  背景：有些实验需要在服务器上完成，因此为了快速便利地在本地调试远程服务器上的代码，需要完成本地与远程服务器的直连。然而现阶段诸多服务器上安装有docker，通常需要在docker内完成调试代码，因此本文主要提供远程访问服务器docker的配置方法。

  需要工具及说明：

• 一台远程服务器
• pycharm：集成开发工具，在本地安装
• ssh：远程访问工具，本地和远程服务器都要有
• docker：容器，在远程服务器上

1、配置远程服务器docker

第一步：购置配置服务器（如果已有服务器跳过）
  可自行在阿里云或腾讯云等服务器提供商购买centos服务器，或使用公司或学校提供的服务器，但需要注意的是，如果公司或学校的服务器需要在VPN环境内访问，则需要提前连接VPN后再访问服务器。

第二步：安装docker（如果已有docker则跳过）

sudo curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

详细可参考文末参考文献【2】

注：sudo命令是指使用最高权限root执行，如果当前账户是root则无需sudo命令。

第三步：拉取镜像

  镜像官方网站是 Docker Hub，在上面可以找到符合自己生产需要的镜像。我们以pytorch为例，拉取镜像：

sudo docker pull pytorch/pytorch

即可下载相关文件，可通过下面命令查看已经拉取的镜像：

sudo docker images

详细可参考文末参考文献【6】

第四步：创建容器

  获取镜像后，需要根据镜像实例化一个容器，此处实例化容器使用run命令：

ssudo docker run -p [自选端口号]:22 --gpus all -itd --name [自己起个名字] -v [宿主机（本地）的目录]:[自定义创建好的容器内的目录] /bin/bash

执行上面命令可以完成实例化一个容器，其中的相关参数有：

• -p [自选端口号]:22：同时将该容器映射到对应的端口号，并与22号端口进行关联监听；
• –gpus all：指定该实例化的容器内可使用所有宿主机包含的gpu；
• -i：保持STDIN开启；
• -t：分配一个伪终端；
• -d：在后台运行
• –name [自己起个名字]：为了避免记住冗长复杂的容器id，通常可为容器设置一个名称，注意不要与现有的名称相同；
• -v [宿主机（本地）的目录]:[自定义创建好的容器内的目录]：为了让容器内的文件与宿主机保持同步，可执行该参数，注意自定义创建好的容器内目录必须是绝对路径。

  另外 -i ，-t 和 -d 可同时写在一起，例如 -it ，-itd 。
  例如命令：

sudo docker run -p 8848:22 --gpus all -itd --name wjn -v /home/gm/wangjianing/docker:/wjn pytorch/pytorch /bin/bash

其表示实例化镜像pytorch/pytorch为一个容器，其占用宿主机端口号为8848，并与ssh端口22保持关联监听，可使用所有gpu，名称为“wjn”，宿主机的地址“/home/gm/wangjianing/docker”与容器内目录“/wjn”保持关联，使用/bin/bash作为命令脚本。

  创建完之后，可查看所有已经实例化的容器

sudo docker ps

第五步：开通端口

  如果端口有防火墙保护，则需要自行开通：

sudo /sbin/iptables -I INPUT -p tcp --dport 8848 -j ACCEPT

第六步：启动容器

  启动容器，以使得该容器处在运行状态：

sudo docker start [容器id或自己起的名字]

例如刚才创建好的容器编号为“5621fade441e”，名称为“wjn”，则可以执行：

sudo docker start 5621fade441e

或

sudo docker start wjn

启动后，可通过：

sudo docker ps -a

查看所有已启动并运行的容器，如图：

注：至此应该可以看到该容器的相关信息， 特别注意PORTS属性，需要有端口信息才能判断当前创建的容器是可以通过端口访问的，如果没有此信息，则无法完成远程访问容器，且目前无法直接修改已创建好的容器的端口，所以只能重新创建。

第七步：进入容器

  进入容器可使用命令：

sudo docker exec -it [容器id或自己起的名字] /bin/bash

2、容器配置ssh

  博主之前以为创建好docker之后，就可以直接通过ssh访问该容器了，但是后来发现还需要进入容器内进行一系列的ssh配置，主要步骤如下：

第八步：安装ssh：

进入刚创建好的容器，先执行如下命令：

apt update
apt install -y openssh-server

然后建立一个配置文件夹并进行必要的配置：

mkdir /var/run/sshd
echo ‘root:passwd' | chpasswd

注意，这里的root表示待会要远程访问的用户名，passwd为访问密码，可自行设置，例如本人设置的为：

echo ‘root:123456' | chpasswd

第九步：设置登录权限：

执行下面三行命令设置权限

sed -i ‘s/PermitRootLogin prohibit-password/PermitRootLogin yes/' /etc/ssh/sshd_config
sed ‘s@session\srequired\spam_loginuid.so@session optional pam_loginuid.so@g' -i /etc/pam.d/sshd
echo “export VISIBLE=now” >> /etc/profile

第十步：修改ssh配置文件

博主完成第二步后，依然无法远程连接，因此经过查询后发现，需要修改相关配置文件：
执行下面命令打开ssh配置文件：

vim /etc/ssh/sshd_config

如果vim没有安装，则执行：

apt install vim

打开后，修改文件：
AddressFamily any 前面的 # 删除
修改PermitRootLogin yes 前面的 # 删除
修改PasswordAuthentication yes 前面的 # 删除

在vim编辑器中，执行命令保存并退出：

:wq

最后重启ssh服务：

service ssh restart

详细可参考参考文献【1】和【3】

3、ssh测试

配置完后，按理来说应该完成了服务器的设置，下面可以进行简单的测试，例如
（1）在宿主机中执行命令查看当前端口，可知有8848端口

sudo netstat -ntlp

（2）在宿主机上执行命令，也可以查看当前容器是否存在对应的端口映射关系：

sudo docker port [容器id或自己起的名字] 22

例如，博主执行后返回0.0.0.0:8848，说明成功

（3）进入容器内，执行：

python3

进入python环境，再依次执行

import torch
print(torch.cuda.is_available())

如果返回 True，说明该docker可以使用GPU了。

（4）远程访问试一试，任意在一台联网的机器上（若在局域网内，则需要连VPN）执行：

ssh [第八步创建的用户名]@[你的服务器地址] -p [自己定义的端口号]

如果显示输入密码，说明连接成功，输入密码后即可直接进入对应的容器。例如博主执行：

ssh root@10.11.6.13 -p 8848

显示如下信息说明已经连接成功。

4、pycharm测试

如果使用pycharm直接访问远程服务器docker，则可以在pycharm上进行相关设置：

第十一步：安装pycharm（已安装直接跳过）

需要安装专业版的pycharm，安装后，可通过激活码、或直接去官网使用学生邮箱注册一个账号可免费使用一年，安装后进入pycharm

详细可参考文末参考文献【7】

第十二步：设置ssh

如下图，依次点击后进入菜单：

然后新增一个连接，由左向右依次点击：

进入编辑ssh界面，填写配置信息：

点击“Test Connection”测试一下，如果success则说明pycharm也可以连接远程容器了：

返回到上一个页面，选择配置好的ssh后，可以再选择需要pycharm关联到容器内的具体的目录。例如博主直接选择在创建容器时域宿主机进行关联的目录/wjn作为pycharm可更新上传的位置，最后保存即可。

至此完成所有配置工作，在pycharm可以自由地与服务器docker内的项目进行调试了

参考文献：

【1】SSH客户端远程登陆Linux服务器密码总是错误问题
【2】Docker安装
【3】PyCharm+Docker：打造最舒适的深度学习炼丹炉
【4】pycharm远程连接服务器运行代码加调试
【5】解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题
【6】Docker 镜像使用
【7】学生如何免费使用Pycharm专业版全部功能