C9 WebIDE

提示：由于上游c9/core被Amazon收购，开源项目停止维护，因此本项目也不再维护。上游项目使用的npm包大多已经过时，可能存在安全隐患；代码提示插件使用的Python2也将于2020年1月停止官方支持。若您仍然使用本项目构建的IDE镜像，建议仅部署在内网等安全可信区域。

建议使用Microsoft VSCode的网页版code-server作为替代。

可在浏览器中写代码的IDE，cloud9 WebIDE的Docker容器包装，享受云端coding的乐趣~

自动构建：DockerHub

支持TAG:

• ubuntu-1810：支持CPU的版本，基于Ubuntu 18.10
• ubuntu-1804：支持CPU的版本，基于Ubuntu 18.04(LTS)
• ubuntu-1604：支持CPU的版本，基于Ubuntu 16.04(Old-LTS)
• nvidia-cu101-cudnn7：支持GPU的版本，基于Ubuntu 18.04(LTS)+CUDA10.1+CuDNN7
• nvidia-cu100-cudnn7：支持GPU的版本，基于Ubuntu 18.04(LTS)+CUDA10.0+CuDNN7
• nvidia-cu90-cudnn7：支持GPU的版本，基于Ubuntu 18.04(LTS)+CUDA9.0+CuDNN7

# 使用CPU版本
$ sudo docker pull xczh/c9:ubuntu-1804

# 使用GPU版本
$ sudo docker pull xczh/c9:nvidia-cu90-cudnn7

Tips:

• CUDA 10.0以上需要nvidia-docker 2，不再支持nvidia-docker 1.x
• 使用不同的GPU版本对驱动程序的版本要求不同，参见这里

与官方版本相比的新增特性：

• 基于Ubuntu，内置基本构建工具链支持
• 默认已设置好时区（Asia/Shanghai）
• 解决官方版本命令行不能支持中文的Bug
• 内置C/C++/python2/python3/nodejs/php/golang编程语言支持
• 内置一系列helper工具，极大方便云端开发与集成
• 全面兼容nvidia-docker，使用GPU构建深度学习开发环境

Maintainers

• xczh [[email protected]]

使用说明

1. 工作目录 /workspace

该目录为数据卷Volume，请在此目录下开发。此目录之外的其他目录将不会被持久化，数据将会在容器删除后丢失。

2. 用户自定义初始化脚本 /workspace/.c9/user.init

若此文件存在并且可执行(chmod a+x)，则将在开启新容器时自动执行，你可以在这里指定你的工作环境初始化工作~

3. 快捷指令

• ide-* 系列工具 （使用tab键获得提示）
• open命令。用于在终端中打开/workspace和/root目录下的文件，参数--pipe试一试有惊喜哦~

运行指南

建议你使用deploy/cpu-template.sh和deploy/gpu-template.sh修改后运行容器。

# CPU版本运行示例
#
# EXTERNAL_PORT: （可选）用于映射容器端口，使得外部网络可访问
# SYS_PTRACE权限用于容器内GDB调试，如果不需要使用GDB无需添加此项权限
# 80为IDE内部HTTP(S)服务监听端口
# 22为IDE内部SSHD服务监听端口
# 如需启用HTTPS，添加-v /path/to/cert-key-bundle.pem:/etc/ssl/private/certkey.pem:ro
$ sudo docker run -d --restart=unless-stopped \
                  --name ${container_name} \
                  --hostname ${container_hostname} \
                  --cap-add SYS_PTRACE \
                  -v ${path_to_workspace}:/workspace \
                  -e C9_AUTH=root:${password} \
                  -p 10080:80 \
                  -p 10022:22 \
                  xczh/c9:ubuntu-1804


# GPU版本运行示例
#
$ sudo nvidia-docker run -d --restart=unless-stopped \
                         --name ${container_name} \
                         --hostname ${container_hostname} \
                         --cap-add SYS_PTRACE \
                         -v ${path_to_workspace}:/workspace \
                         -e C9_AUTH=root:${password} \
                         -p 10080:80 \
                         -p 10022:22 \
                         xczh/c9:nvidia-cu90-cudnn7

现在，访问http(s)://<host-ip>:10080试试~

Tips: GPU版本IDE内可执行nvidia-smi命令查看GPU状态