4.1. Jupyter

VS Code 简单易用、跨平台，同时也俘获了众多攻城狮的 芳心。当然，这也使得它成为了微软最成功的开源产品。

对于开发者而言，通常是下载编译好的 VS Code 可执行文件，在本地安装运行，方便开发和调试。

然而各位 AI 算法的攻城狮们需求有些不同：模型训练/测试非常依赖英伟达 GPU，尴尬的是广受喜爱的Mac笔记本当前内置 AMD GPU。另外，考虑到成本和代码安全等因素，在实际的研发环境中，一般是多为开发者共用共享的 AI 服务器。

工作流也随之变成本地写代码然后上传服务器运行，或者用 Jupyter 这样的 Online Editor 直接在服务器上写代码。

这么做可以是可以，但是调试非常不方便，依靠print大法也很痛苦。

这里就介绍一下 VS Code online 的版本，可以简单快速的在自己的AI服务器上搭建 VS Code online 版。和本地使用 VS code 一摸一样的体验，方便调试。打开网页即可开始工作。

微软的 VS Code 已经开源，你可以基于官方的代码 Git colone 之后 build，但是确实过程繁琐，需要安装数个编译的工具。尝试一番后放弃了，选择一个第三方编译后的可执行文件：https://github.com/coder/code-server

安装

在上述 Repository 里的 Releases 里找到适合自己平台的版本，例如 code-server-3.0.2-linux-x86_64.tar.gz，下载到服务器里，解压缩：

tar xvzf code-server-3.0.2-linux-x86_64.tar.gz
cd code-server-3.0.2-linux-x86_64

运行服务端

运行里面的主程序 code-server：

./code-server --host 0.0.0.0 --port 80

浏览器访问

打开服务器的 IP 便可以访问你自己的 VS Code online 了！

实际的体验效果，可以参考下图里的 demo（这是 repo 里的一个图）：