소개

AI용의 PC를 회사에 도입하고, 그 안에 JupyterHub를 인스톨 하는 것으로, 회사에서의 AI 개발은 원격으로 개발할 수 있게 되어 있습니다. ( JupyterHub를 사용하여 AI용 서버 구축 )
그러나 현재의 Jupyterhub에서는 Intellisense가 작동하지 않고 코드를 완성 할 수 없기 때문에 개발 효율이 그다지 좋지 않다는 문제가있었습니다. 그래서 VSCode의 Remote SSH를 사용하여 VSCode상에서 회사의 AI용 PC에 액세스하자는 이야기입니다.

SSH 설정

키 생성

먼저 연결 소스 (로컬)에서 SSH 키를 설정합니다.
※ {hoge}는 임의

cd ~/.ssh
ssh-keygen -t rsa -f id_{hoge}_rsa
# パスフレーズ設定は任意

config 파일 편집

그런 다음 config 파일을 편집합니다.
※ {username}는 자신의 사용자 이름, xxx.xxx.xxx.xxx는 IP 주소, {host}는 임의.

~/.ssh/config

vi ~/.ssh/config

Host {host}
  HostName xxx.xxx.xxx.xxx
  User {username}
  Port 22
  IdentityFile ~/.ssh/id_{hoge}_rsa

공개키 등록

생성 된 id_{hoge}_rsa.pub를 대상에 복사합니다.

scp ~/.ssh/id_{hoge}_rsa.pub {host}:~

그런 다음 연결 대상에 SSH하여 공개 키를 등록합니다.

ssh {host}
cat id_{hoge}_rsa.pub >> .ssh/authorized_keys
rm id_{hoge}_rsa.pub
chmod 600 .ssh/authorized_keys

확인

다시 연결하고 암호를 묻지 않으면 OK입니다.

ssh {host}

VSCode 설정

VSCode 설치

공식 사이트에서 다운로드하여 설치하십시오.

Remote Development 설치

Remote Development 설치합니다. (실제는 Remote SSH로 좋지만 모처럼이므로 모두 설치합니다)

Platform 설정 기어 마크 → Settings → Extensions → Remote-SSH → Remote Platform에서 Platform을 설정합니다. Item : 위에서 설정 한 {host}, Value : 연결 대상 OS 설정 ※이것을 하지 않으면 아마 접속할 수 없다고 생각합니다.

VSCode에서 연결

좌하의＞＜→Remote-SSH: Connect to Host...→ {host}로 접속합니다.
새로운 VSCode의 Window가 상승하고 에러가 나오지 않으면 OK입니다.

예

Open Folder하면. . .
다음과 같이, 접속처의 디렉토리를 접속원의 VSCode로 열 수 있습니다! !

버그 관계

연결할 수 있지만 Extension을 읽을 수없는 문제가 발생할 수 있습니다. 이 경우 연결 대상 .vscode-server을 삭제하면 개선됩니다.

ssh {host}
rm -rf .vscode-server

덤

autocomplete

코드 보간이 잘되지 않았기 때문에 메모.
특히 환경이 Anaconda 인 경우 python.languageServer가 Jedi 또는 PyLance라고 좋지 않습니다.

{global}/settings.json

{
    "editor.suggestSelection": "first",
    "vsintellicode.modify.editor.suggestSelection": "automaticallyOverrodeDefaultValue",
    "python.languageServer": "Microsoft",
    "terminal.integrated.inheritEnv": false
}

파이썬에서 이미지 표시

로컬 환경이라면 OpenCV에서 읽은 이미지는 Window를 표시하면 확인할 수 있지만 원격 환경이라면 원래 Window를 표시 할 수 없습니다.
따라서 Extensions Python Image Preview를 사용하여 확인할 수 있습니다.
# 아직 평가 등이 적지만 사용해 보면 편리했습니다.


Python Image Preview 설치가 완료되면 디버깅 중에 Ctrl+P에서 명령 팔레트를 열고 Python Image Preview를 선택하고 표시하려는 이미지 옆에 나타나는 힌트 마크를 클릭하면 미리보기 이미지가 열립니다!

결론

이제 개발 효율이 한층 높아졌습니다.