PyCharm配置微软的算力平台

在PyCharm中配置微软的算力平台，主要可以通过 Azure Databricks Connect 和 远程服务器SSH连接 两种方式实现。下面的表格整理了这两种方案的核心信息，你可以根据自己的需求和资源情况来选择：

🔧 配置方案详解

下面为你详细介绍这两种配置方案的具体步骤。

方案一：使用 Azure Databricks Connect

此方案允许你在本地PyCharm中编写代码，然后无缝地连接到Azure Databricks集群执行计算任务。

前期准备：

1. 安装Databricks CLI：并确保你拥有一个正在运行的Azure Databricks集群。
2. 配置认证：在终端中运行 databricks auth login 命令，按照提示完成OAuth用户认证，并关联到你的目标集群。

在PyCharm中配置：

1. 创建项目：在PyCharm中创建一个新的纯Python项目。
2. 安装包：在PyCharm的"Python包"工具窗口中，搜索并安装与你的Databricks Runtime版本相匹配的 databricks-connect 包。

3. 编写测试代码：创建一个Python文件（如main.py），并输入以下代码来测试连接（如果配置文件不是默认的DEFAULT，需要替换<profile-name>）：

   from databricks.connect import DatabricksSession
   spark = DatabricksSession.builder.getOrCreate()
   # 或者使用指定配置文件的写法：spark = DatabricksSession.builder.profile("<profile-name>").getOrCreate()
   df = spark.read.table("samples.nyctaxi.trips")
   df.show(5)

4. 运行与调试：确保远程集群已启动，即可直接运行或调试代码。PyCharm中的Python逻辑在本地执行，而Spark计算则在远程集群完成。

方案二：通过SSH连接远程服务器

如果你在Azure上创建了带有GPU的虚拟机（例如NCas或NDas系列），这个方案很适合你。这相当于把PyCharm的"大脑"放到了强大的云端服务器上。

前期准备：

• 拥有一台Azure虚拟机，并获取其IP地址、SSH端口、用户名和密码（或密钥）。

在PyCharm中配置：

1. 配置SSH连接：

   • 打开 Settings > Project Interpreter > Add Interpreter > On SSH。
   • 新建一个SSH服务器配置，填入你的虚拟机IP、端口、用户名和认证信息，并测试连接。

2. 配置远程Python解释器：

   • 在SSH连接成功后，在"Interpreter"路径中，指定远程服务器上已有的Python解释器或Conda环境路径。例如，如果你在服务器上创建了名为strongsort的Conda环境，路径可能类似/home/your_username/miniconda3/envs/strongsort/bin/python。
   • 设置项目文件在本地和远程服务器之间的同步路径，这样可以实现文件自动上传。
3. 使用：配置完成后，你可以在PyCharm中直接运行和调试代码，所有的执行都会在远程服务器上完成。

💡 实用建议与说明

• 获取官方指南：对于Azure Databricks Connect，最准确的文档始终是微软官方文档。对于SSH连接Azure VM，可以查阅Azure官方文档中关于使用SSG连接Linux VM的部分。
• 准备Azure资源：上述所有配置的前提是，你已经在Azure门户上创建并运行了相应的服务（Databricks工作区或虚拟机）。
• 关于Azure Functions：搜索结果中提到，PyCharm对Azure Functions的支持并不像VS Code那样有官方扩展，配置和调试可能会比较复杂。如果需要进行函数计算，使用VS Code可能是更顺畅的选择。