2020年深度學習開發者使用台灣版Visual Studio設置教學

目錄

1. 引言
2. 準備工作
3. 設置 Nvidia GPU 的 Visual Studio 環境
   • 3.1 安裝 Prereq Assist
   • 3.2 準備 Linux Server
   • 3.3 安裝 Nvidia Docker Containers
   • 3.4 安裝 CUDA、GC Containers、Python 3、Anaconda
   • 3.5 安裝 Termius
   • 3.6 在 Windows 電腦上安裝 Ubuntu
   • 3.7 安裝 Visual Studio Code
   • 3.8 安裝擴展
4. 在遠端伺服器上部署程式碼
   • 4.1 連接遠端伺服器
   • 4.2 使用 Visual Studio Code 遠端連接遠端伺服器
   • 4.3 在遠端伺服器上執行程式碼
5. 結論
6. FAQ

引言 :wave:

親愛的讀者大家好！今天我們將探討如何為 Nvidia GPU 設置 Visual Studio 環境。以往，有很多視頻在網上介紹如何配置 Visual Studio 用於 Web 開發和 C++ 等常規環境。但是今天我們將介紹一種全新的方法，您可以在你的電腦上代碼，然後部署代碼到遠程服務器，這對於進行深度學習等需要使用 NVIDIA GPU 的開發非常重要。

在接下來的內容中，我將為您提供一個完整的步驟指南，其中包括所需的軟件和工具，以建立一個可以在您自己的電腦上開發代碼的環境，並且可以將該代碼部署到遠程 NVIDIA GPU 服務器上。無需多言，讓我們開始這一令人興奮的旅程吧！

準備工作

在開始設置 Visual Studio 環境之前，我們需要準備一些必要的東西。首先，您需要一台帶有 NVIDIA GPU 的遠程服務器，可以是本地部署或雲端部署的服務器。這台服務器應該配置好 Linux 系統並進行適當的部署。

其次，您需要在您的電腦上安裝並配置以下工具：

1. Prereq Assist：這是一個必需的工具，用於本地部署。您可以將其安裝在您的筆記本電腦或 Windows 機器上，並在那裡編寫您的代碼。部署時，您可以將代碼部署到本地環境或雲端環境中。
2. Linux Server：您需要在服務器上配置好運行環境。
3. Nvidia Docker Containers：此工具非常重要，用於安裝 Nvidia 驅動程序、CUDA、GC Containers 以及 Python 3 和 Anaconda 等必需的工具。這將為您提供一個完整的環境堆疊，方便您在筆記本電腦上編寫代碼並在服務器上部署。
4. Termius：這是一個連接多個 SSH 終端的應用程序，非常實用方便。您可以使用這個工具來連接到遠程服務器。
5. Ubuntu：您需要在您的筆記本電腦上安裝 Ubuntu 18.04，以便您可以在本地機器上運行服務器。
6. Visual Studio Code：這是我們將使用的集成開發環境（IDE）。您需要在您的電腦上安裝 Visual Studio Code。

在確保準備工作完成之後，我們可以開始進行更多的設置和安裝，以便設置 Visual Studio 環境。

設置 Nvidia GPU 的 Visual Studio 環境

現在，我們將進一步介紹如何設置 Nvidia GPU 的 Visual Studio 環境。請按照以下步驟進行操作：

3.1 安裝 Prereq Assist

首先，我們需要安裝 Prereq Assist，這是一個必需的工具，用於本地部署。您可以從網站中下載安裝程式，並按照提示進行安裝。

優點：

• 無需在虛擬環境中進行構建，快速且方便。

缺點：

• 只能在本地環境中運行，無法在遠程服務器上進行部署。

3.2 準備 Linux Server

接下來，您需要準備一個運行 Linux 系統的遠程服務器。您可以選擇在本地部署或雲端部署服務器，但注意需確保配置適當。

優點：

• 可以根據自己的需求進行調整和擴展，提供更大的靈活性。

缺點：

• 需要額外的硬件和操作管理。

3.3 安裝 Nvidia Docker Containers

在設置好服務器後，我們需要安裝 Nvidia Docker Containers。這將為我們提供一個完整的環境堆疊，包括 Nvidia 驅動程序、CUDA、GC Containers、Python 3 和 Anaconda 等。

優點：

• 架構簡單易用，並提供了豐富的功能和功能。
• 支持 GPU 和容器化的應用程序，提供出色的性能和效率。

缺點：

• 對於初學者來說，可能需要一些時間和學習曲線來掌握和配置。

3.4 安裝 CUDA、GC Containers、Python 3 和 Anaconda

安裝完成 Nvidia Docker Containers 後，您需要安裝所需的 CUDA、GC Containers、Python 3 和 Anaconda。這些工具和套件將幫助您進行代碼開發和部署。

優點：

• 提供了豐富的開發工具和套件，加快了開發速度和效率。

缺點：

• 需要一些時間和配置來進行安裝和設置。

3.5 安裝 Termius

在本地機器上安裝 Termius，這是一個非常實用且方便的應用程序，可以幫助您同時連接多個 SSH 終端。

優點：

• 提供了方便的多終端連接。

缺點：

• 需要正確配置和設置。

3.6 在 Windows 電腦上安裝 Ubuntu

在您的 Windows 電腦上安裝 Ubuntu，這將為您提供一個運行本地服務器的環境。

優點：

• 在您的本地機器上運行服務器。

缺點：

• 可能需要一些時間和設置。

3.7 安裝 Visual Studio Code

請在您的電腦上安裝 Visual Studio Code，這是我們將使用的集成開發環境（IDE）。

優點：

• 提供了豐富的功能和功能。

缺點：

• 可能需要一些時間和設置。

3.8 安裝擴展

在安裝完 Visual Studio Code 後，現在我們可以開始安裝一些擴展，這些擴展將使您的開發環境更加完善且易於使用。

優點：

• 提供了更快速、更有效的開發體驗。

缺點：

• 可能需要一些時間和配置。

在遠端伺服器上部署程式碼

接下來，我們將看到如何在遠端服務器上部署程式碼。請按照以下步驟進行操作：

4.1 連接遠端伺服器

首先，我們需要連接到遠端伺服器。使用 Termius 工具，輸入服務器的 IP 地址和用戶名和密碼。

優點：

• 簡單、快速地連接到遠端伺服器。

缺點：

• 需要正確的 IP 地址和用戶名和密碼。

4.2 使用 Visual Studio Code 遠端連接遠端伺服器

在 Visual Studio Code 中，我們可以使用遠程連接功能，以遠程方式連接到遠端伺服器。

優點：

• 方便、直觀的開發環境。

缺點：

• 可能需要一些時間來進行設置和配置。

4.3 在遠端伺服器上執行程式碼

一旦完成遠程連接，您可以在 Visual Studio Code 中開始編寫並執行程式碼。您可以將程式碼保存在本地機器上，並使用 Visual Studio Code 中的遠程功能將其部署到遠端伺服器上。

優點：

• 提供了方便、快速的部署方式。

缺點：

• 需要一些時間來熟悉和使用。

結論

在這篇文章中，我們學習了如何為 Nvidia GPU 設置 Visual Studio 環境。我們首先進行了一些準備工作，包括安裝和配置所需的軟件和工具。然後，我們詳細介紹了如何在遠程服務器上設置環境並部署程式碼。

這種設置讓您可以在本地機器上開發程式碼並在遠程服務器上部署使用 Nvidia GPU 的代碼。這是一種非常方便且高效的方式，在進行深度學習等需要使用 GPU 的開發時尤其有用。

希望本文對您有所幫助，如果您有任何問題或意見，請在下面的評論中告訴我們。謝謝您的閱讀！

FAQ

Q：這種設置適用於哪些應用程序？ A：這種設置特別適用於深度學習和其他需要使用 Nvidia GPU 的應用程序。

Q：我需要一台特定的服務器嗎？ A：您可以在本地部署或選擇雲端服務器，具體取決於您的需求和預算。

Q：如何確定已經正確安裝了所需的軟件和工具？ A：您可以通過在命令行終端中運行相關程序來確定您已正確安裝了所需的軟件和工具。

Q：我可以同時在多台伺服器上部署程式碼嗎？ A：是的，您可以使用 NSQ 完成這項任務。

Q：這個設置在生產環境中可行嗎？ A：是的，這個設置在生產環境中非常可行且穩定。

資源列表：

• Prereq Assist: prereqassist.com
• Nvidia Docker Containers: nvidia.com/docker
• Visual Studio Code: code.visualstudio.com