AI Training - Tutoriel - Se connecter à VS Code à distance (EN)

Comment configurer VS Code pour utiliser AI Training à distance

Last updated 1st September, 2022.

Objective

This tutorial covers the process of starting a job using a Visual Studio Code Remote via SSH.

Requirements

The deployed image needs to contain the bash binary and a glibc-based Linux (Ubuntu / Debian)

Installation

  1. Install an OpenSSH compatible SSH client if one is not already present.
  2. Install Visual Studio Code.
  3. Install the Remote Development extension pack.

Start a job with the SSH feature

We will launch a job with the CLI, just choose the number of GPUs (<nb-gpus>) to use on your job and use the following command:

ovhai job run --gpu <nb-gpus> -s ~/.ssh/id_ed25519.pub ovhcom/ai-training-tensorflow:2.3.0

Once the job is Running, you can see the sshUrl with job get:

ovhai job get <job-id>

Configure VSCode Remote Development

Verify you can connect to the SSH host by running the following command from a terminal / PowerShell window replacing user\@hostname accordingly:

ssh <job-id>@gra.training.ai.cloud.ovh.net

Welcome to OVHcloud AI Training Jobs SSH
job-0d916855-1cd4-4b66-8803-b4782bc13902:~$

Click on the Remote Explorer Button.

image

Then click on the + button to add a SSH server.

image

Then click on the window icon near your server in the list.

image

Enjoy.

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Go further

  • Check how to run Tensorflow code with GPUs here.
  • You can compare AI models based on resource consumption, accuracy and training time. Refer to this tutorial.

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