Window端Autogluon环境(Pycharm+Docker)搭建教程
本文旨在分享一个在Windows平台利用Pycharm与Docker搭建适合Autogluon环境的教程。起源于李沐老师在B站视频评论区中关于Autogluon的讨论，许多学习者表达了对该工具在Windows系统上使用的期待。经过实践探索，本文将分享使用Pycharm专业版及Docker搭建远程Python环境的方法，以简化Autogluon在Windows平台上的使用体验，提高效率，减少手动调参的繁琐。
Autogluon是亚马逊基于自动化机器学习（AutoML）理念设计的Python库，旨在仅通过几行代码便能实现最先进的机器学习模型训练，用于图像分类、对象检测、文本分类和表格数据预测等任务。相较于同类开源库如autosklearn，Autogluon在使用便捷性和效果方面更胜一筹。更多关于Autogluon的信息，可参阅其官方文档。
为了实现Windows平台上的Autogluon使用，本文推荐采用以下准备工作：
安装Pycharm专业版：确保安装专业版，以利用其远程服务功能。对于在校学生，可以通过学校邮箱验证获得一年免费的专业版使用权；工作后的用户需自行探索获取途径。
下载并安装Docker desktop for windows：直接从Docker官网下载安装即可。
获取预配置的Docker镜像：从Docker hub直接下载已配置好的镜像，以节省创建容器的时间。
创建并配置Docker容器的步骤如下：
使用下载的镜像创建Docker容器，通过命令行映射端口并设置容器名称。
使用Docker命令行进入容器内部。
为了便于访问容器内的SSH服务，需进行如下配置：
更新容器内组件并安装SSH服务。
使用命令设置SSH服务密码，并保存配置文件。
重启容器的SSH服务以激活配置。
完成容器内配置后，使用Ctrl+z返回主机，并测试主机端连接至容器的端口。通过SSH访问容器，使用设置的密码验证。
接下来，在Pycharm中配置远程Docker Python环境，包括新建SFTP服务器、配置主机连接参数、设置映射路径以及Python远程解释器的配置。
配置完成后，等待Pycharm本地同步过程，即可开始使用Autogluon进行模型训练等操作。注意，确保更新至最新版本的Autogluon，如本文示例中更新至0.2.0版本。
关于Autogluon的使用，官方文档提供了详尽的指导与示例，本文不再赘述。最后，附上使用Autogluon进行模型训练的代码示例，以Kaggle Santander Value Prediction Challenge的数据集为例，展示初步使用效果。
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