与其他 IDE 相比,PyCharm 具有一组独特的功能,最重要的是其可靠且全面的重构能力。PyCharm 的另一个独特功能是对高级运行配置的支持。此外,我喜欢 PyCharm 的“驾驶舱感”:它是一个集中空间,我可以快速访问工作所需的所有工具。
— Moritz Renftle,Scieneers GmbH 数据科学家
我曾在康斯坦茨大学和卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT) 学习计算机科学,主修数据库和数据科学。我在 2022 年加入 Scieneers,一直为不同行业的公司开发和部署数据解决方案。我的工作需要广泛的技能,包括分析数据、开发自定义模型、阅读最新的机器学习技术,以及在云中部署数据管道。
Scieneers 增强我们客户的团队,或为其提供我们的团队来设计和开发完整的数据产品并将投入生产。除了商业和研究领域的客户外,我们还支持众多非营利项目。您可以在我们的网站上找到我们工作的各种示例:https://www.scieneers.de。
首先,我喜欢 PyCharm 的“驾驶舱感”:它是一个集中空间,我可以快速访问工作所需的所有工具。包括代码编辑器、版本控制系统、终端和数据库浏览器。与在单独应用程序中使用这些工具相比,PyCharm 的摩擦更少,切换上下文消耗的“脑力”也更少。
此外,与其他 IDE 相比,PyCharm 具有一组独特的功能,最重要的是其可靠且全面的重构能力。与其他工具相比,PyCharm 可以非常可靠地执行此类重构,并确保现有代码继续运行。
PyCharm 的另一个独特功能是对高级运行配置的支持。例如,我可以轻松设置一个运行配置,在远程计算机上运行主应用程序之前,在本地作为 Before Launch 任务执行 Python 脚本。
我还喜欢 PyCharm 中的远程 SSH 解释器集成。SSH 解释器的设置可能会有些困难,具体取决于网络环境和其他因素。但启动后,它的运作就非常可靠。此外,我还喜欢在远程计算机上调试代码的功能。例如,在具有我无法本地测试的特定 GPU 的远程计算机上训练机器学习模型时,它就特别有用。我也喜欢在 PyCharm 中通过 SSH 轻松运行远程 Jupyter Notebook。最后,PyCharm 能够准确指定将哪些目录上传到哪台远程计算机,帮助我防止在不同客户之间意外上传代码。
PyCharm 帮助我:
以下是在 PyCharm 中使用 Jupyter Notebook 时对我来说突出的一些功能:
我们 ML 管道的预处理步骤中有一个 bug,导致模型产生了不可信的值。为了调试这个问题,我在执行 ML 管道的远程 GPU 计算机上使用了 PyCharm 的调试器。我们非常确定这个 bug 是在我们自己的代码中,而不是外部库中。因此,调试期间,我使用了 PyCharm 的“Step into my code”功能,跳过了库代码的任何中间调用。我们能够通过设置断点和绘制中间数据帧来有效跟踪和解决问题。
PyCharm 在与部署环境具有相同硬件的计算机上远程执行 ML 模型,实现对 ML 模型的扩缩和实际测试。
我打算有机会就尝试一下。如果可以为 AI 代码补全使用本地 ML 模型或自托管模型,那就太好了。