使用场景：

????????之前租了阿里云的GPU服务器，在本地windows的pycharm跑transformer翻译项目，速度较慢，就打算将项目部署到GPU上。如果直接使用Xshell等软件登录GPU服务器，有没有像windows上这种pychram图形化界面，就很难受，所以pychram提供了user可以在本地连接远程的服务器，然后将本地的代码上传到服务器上，当然了，你也需要在远程服务器上安装相应的python环境。

????????这一切就相当于是你在pycharm上面使用GPU服务器上的python环境来运行服务器上的项目代码，因为本地的代码已经上传到服务器。

使用pycharm远程管理优势：

1：利用了pychram的可视化，运行代码比较方便，并且打印出中间变量，或者查看一些变量在pycharm中都比较方便，否则在服务器linux命令行比较难受。

2：利用了远程服务器强大的计算能力。

3：pycharm中的代码和服务器中的代码保持同步一致，保存时，会自动上传。

要想实现远程管理项目，步骤如下：

1：安装项目想要的python环境；

????????要想运行本地的项目，服务器上得有相应的python环境（主要是python版本，torch，tensorflow或者一些python包），要先在服务器上搭建python环境，如果你本地电脑就是linux系统，可以直接将本地环境打包上传到服务器上，非常便捷完成环境搭建。否则是windows的话就要一个一个包的安装。

这个可以参考之前的博客：使用conda将python环境打包pack，移植到另一个linux服务器项目中_adczsw的博客-CSDN博客

2：pycharm远程连接服务器：

????????这一步也就是将pycharm的当前python解释器变为远程服务器中的你想用的python环境。步骤如下：

2.1：点击左上角文件---设置；

2.2：选择“项目”中的“project interpreter”，然后点击右边的add，也就是添加解释器

2.3：选择“SSH Interpreter”，然后再右边填写hos服务器ip，username:登录服务器的名字，点击next

2.4：下一步填写登录服务器密码，点击next：

2.5：这一步有3个操作：

????????a:选择你要的python环境，也就是你要使用的服务器上的哪个python环境，如果你在服务器上安装了annaconda，并且创建了一个环境py36_tsfm，那你就去ananconda/envs/py36_tsfm/bin下去找python3.6，然后选择它。

????????b:选择你要将代码上传到服务器上的哪个文件夹下：

????????c:打上对号，自动将文件上传到服务器上；

2.6：这样你就可以在pycharm右下角，看见当前解释器就是你刚才选择的远程服务器的python解释器，也就是python环境。这里有很多个python解释器，你可以在本地解释器和远程解释器中随意的切换，选择哪个就是用哪个执行代码。

至此，如果你运行某个代码，那就是可以使用远程python解释器运行代码了，并且等待软件下面的加载，会将你整个项目都会加载到服务器上。

3：上传项目到服务器

????????这里可能会有人疑惑，第2步已经上传上去了，这里为什么还要上传?后面使用pycharm调试代码，pycharm上面的代码更改后，服务器那边的代码不会随之更改。由于python解释器运行的是服务器上的项目，所以就无法进行调试，所以这里还要再设置一次。

3.1：点击工具，deployment，configuration

3.2：点击左上角加号，选择SFTP，并且输入名字，随便起一个（GPU1）

3.3：这里有3栏：connection，mappings，excluded paths. 先选择connection，填写host主机ip，再填写登录名字username和密码password，rootpath是你想将本地代码上传到服务器哪个目录下，和其中第2步中的保持一致。检查web server URL其中的ip就是上面的host。