解决方案：使用SkyPilot的代码同步与环境自动配置功能
背景：传统开发需要手动同步代码、安装依赖、配置环境变量，效率低下且容易出错。
- 标准化流程
- 在YAML中配置：
workdir: ~/project_dir指定同步目录setup: pip install -r requirements.txt自动安装依赖envs: DATASET_PATH=/data注入环境变量
- 执行
sky launch -c dev-env config.yaml - 通过
ssh sky@dev-env直接进入配置好的环境
- 在YAML中配置：
- 高效开发技巧
- 使用
file_mounts挂载特定文件而非整个目录 - 通过
sync down命令将云端修改拉取到本地 - 在
setup中使用conda替代pip管理复杂Python环境
- 使用
- 调试支持
sky logs --sync实时同步日志到本地SKYPILOT_DEBUG=1开启详细调试信息resources.disk_size: 500为调试保留足够临时空间
效果：开发者可节省85%的环境配置时间，且团队成员保持完全一致的环境状态。
本答案来源于文章《SkyPilot：在任何云端高效运行AI与批处理任务的开源框架》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何优化云端开发工作流，解决本地与云端环境不一致的问题？
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