AI Workbench 中的 VS Code#

VS Code 内置应用程序使您可以轻松地将 VS Code 与您的 AI Workbench 项目一起使用，从而允许您在 AI 或数据科学项目的上下文中使用其强大的编码和调试工具。此功能在本地和远程均可工作，使您可以灵活地在任何地方处理您的项目。

先决条件#

  • 此功能使用您计算机上的原生 VS Code 连接到项目的运行容器，因此您必须先在本地安装 VS Code，然后才能将其添加到项目。

Podman 配置#

默认情况下，VS Code 设置为与 Docker 一起使用。如果您使用的是 Podman，则必须告诉 VS Code 使用不同的命令。

  1. 在 VS Code 中，打开“设置”选项卡。

  2. 搜索 dev.containers.dockerPath 并将其设置为 podman。

Windows 配置#

如果您在 Windows 上运行，则必须告诉 VS Code 在 WSL 中执行以及要使用哪个 WSL 发行版。

  1. 在 VS Code 中，打开“设置”选项卡。

  2. 搜索 dev.containers.executeInWSL 并选中该框以启用。

  3. 搜索 dev.containers.executeInWSLDistro 并将其设置为 NVIDIA-Workbench。

重要提示

如果您在本地和远程位置之间切换，则必须更改 VS Code 配置以反映您尝试连接的内容。例如，如果本地是 Windows，要在 Linux VM 上打开 VS Code，则需要取消选中 dev.containers.executeInWSL

将 VS Code 添加到项目#

要将 VS Code 添加到 AI Workbench 中的项目，请执行以下操作

  1. 在 AI Workbench 中，打开一个项目。

  2. 单击环境，然后单击应用程序。项目中的应用程序列表出现。

  3. 单击添加。

  4. 单击Visual Studio Code。这会将 VS Code 添加到您的项目。

  5. （可选）单击启动 Visual Studio Code 开始工作。

局限性#

  • 您不能同时使用不同的运行时，无论是在本地还是远程。例如，您不能在本地使用 Docker，在远程使用 Podman。VS Code 的配置是全局的，这意味着它适用于所有环境。

  • 如果您需要在运行时之间切换，则需要在启动 VS Code 应用程序之前更改设置。这是因为配置是全局的，并且适用于所有环境。

  • 安装在项目容器中的扩展不会持久保存。这意味着每次启动项目容器时都必须安装它们。

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