VSCode远程调试Python - 李理的博客

本文介绍用VSCode和debugpy远程调试Python代码。

背景
操作步骤

背景

我们在开发时经常需要调试，对Python来说，PyCharm是一个不错的IDE。但是我们在开发深度学习算法时，很多时候我们本地的开发机由于资源的限制，往往在本地加载模型。比如加载Llama-2 7B的模型做Lora的微调都可能需要十多G的显存。这个时候我们只能在服务器上运行代码，这就带来一个问题：怎么远程调试Python代码？

一种方式是使用Jupyter Notebook，使用print，另外也可以使用VSCode对Notebook进行远程调试，读者可以参考用Docker、Jupyter notebook和VSCode搭建深度学习开发环境——用vscode调试。

不过Notebook只是适合一些简单的代码片段开发，开发复杂的功能还是需要模块化的复杂的python代码。而且我们找到的很多开源代码也都是这样的代码，我们阅读时想深入理解也希望能够单步调试它们。所以我们还是需要远程调试python代码。本文就是作者需要阅读llama-recipes的finetuning.py，通过VSCode建立远程调试的过程。

操作步骤

本文主要参考How to debug remote Python script in VS Code

安装Remote ssh extension

在vscode的extenstion marketplace里搜索”remote ssh”即可找到微软官方的插件：

ssh连接远程服务器

安装好了插件之后，在vscode的左下角有一个绿色的小按钮(参考下图)，然后点击之后选择”Connect to Host”，之后输入”user@host”，user为用户名，host为服务器域名或者ip地址。为了避免重复输入密码，建议配置SSH login without password。

连接远程服务器

点击连接服务器之后，我们可以通过”Open Folder”打开我们的代码，比如我这里选择打开”llama-recipes/src/”。这样我们就可以浏览和编辑位于远程服务器上的代码了。

安装debugpy

在远程服务器和本地开发机都安装debugpy：

pip install debugpy

服务器启动脚本

接下来是启动要调试的代码，比如我们要调试src/llama_recipes/finetuning.py，在调试之前确保程序可以正常启动。常见的问题是需要把代码的路径通过PYTHONPATH环境变量加到解析器的搜索路径中。

python -Xfrozen_modules=off -m debugpy  --listen 0.0.0.0:5678 --wait-for-client src/llama_recipes/finetuning.py --use_peft --peft_method lora --quantization .....

我上面是让远程调试服务监听在所有ip的5678端口上，请读者修改，确保本地开发机可以连接到这个ip上。

vscode远程调试

Run->Start debugging->Python: Remote Attach，填写正确的ip和端口。我的json文件如下：

{
    // Use IntelliSense to learn about possible attributes.
    // Hover to view descriptions of existing attributes.
    // For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Python: Remote Attach",
            "type": "python",
            "request": "attach",
            "connect": {
                "host": "xxxxxx",
                "port": 5678
            },
            // "pathMappings": [
            //     {
            //         "localRoot": "${workspaceFolder}",
            //         "remoteRoot": "."
            //     }
            // ],
            "justMyCode": true
        }
    ]
}

注意：默认会配置pathMappings。我发现有了这个之后无法调试，把它注释后就好了。

最后就是增加断点，启动远程调试，结果如下图：

调试虚拟环境中安装的第三方包

我们很多时候除了看自己的代码，也需要看通过pip或者conda安装的第三方库。

设置fs.inotify.max_user_watches

vscode需要监控这些第三方库的python文件，这个数量通常很大，会超出系统的限制。

"Visual Studio Code is unable to watch for file changes in this large workspace" (error ENOSPC)

所以首先参考这里提前修改/etc/sysctl.conf：

fs.inotify.max_user_watches=524288

然后执行下面代码让它生效：

sudo sysctl -p

注：如果你提前操作了第二步，请删除掉.vscode目录重复前面的步骤。

设置Python Interpreter

按下CTRL+SHIFT+P，选择”Python: Select Interpreter”，然后选中我们的虚拟环境，如下图所示：

修改launch.json

调试第三方py文件会提示：

Frame skipped from debugging during step-in.
Note: may have been skipped because of "justMyCode" option (default == true). Try setting "justMyCode": false in the debug configuration (e.g., launch.json).

我们需要修改launch.json为：

{
    // Use IntelliSense to learn about possible attributes.
    // Hover to view descriptions of existing attributes.
    // For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Python: Remote Attach",
            "type": "python",
            "request": "attach",
            "connect": {
                "host": "xx.xx.xx.xx",
                "port": 5678
            },
            // "pathMappings": [
            //     {
            //         "localRoot": "${workspaceFolder}",
            //         "remoteRoot": "."
            //     }
            // ],
            "justMyCode": false
        }
    ]
}

FEATURED TAGS

人工智能深度学习 chatbot PyTorch Java BERT git 编程 OCR 汪曾祺语音识别 Kaldi Linux XLNet 情感分析 sentiment analysis 语法纠错 Transformer Tensorflow Huggingface Ubuntu TensorFlow 深度学习框架 Tensor2Tensor 机器翻译微信 wechat automation selenium webdriver pywinauto CentOS GPU Appium t2t 代码阅读中英翻译公众号爬虫 ocr tesseract pytesseract python 默认参数位置参数 VPN JSON Jackson huggingface PagedAttention vLLM Pre-training LLM CPT weather forecasting graph neural networks qlora quantization transformers cmake pip pipenv conda padding vscode debug source code build deep learning Speech ASR linux pytorch extension Deep Learning

FRIENDS

Li Li