一、背景与问题华为开发者空间面向广大开发者群体提供专属的云上成长空间，预置免费华为根技术工具和资源，为开发者提供学习、开发到部署的全旅程支持，开发者空间提供了AI原生应用引擎、AI Notebook、云开发环境、FunctionGraph云函数、Astro低代码等核心能力，并在算力、模型、平台、应用层实现全方位优化。熟悉开发者空间的小伙伴可能会了解，开发者空间最开始提供的云主机并没有提供公网IP，这就造成无法直接将部署在个人云主机上的应用开放共享给别人访问。随着开发者空间云开发环境推出，并提供了适配 Windows、Linux、macOS 三种操作系统的客户端工具，且支持远程连接操作云开发环境，所以我们可以利用其客户端工具实现外网访问部署在云开发环境的应用。二、实现原理1.使用云开发环境提供的客户端工具可以实现在本地服务器连接操作云开发环境，并创建远程连接隧道，实现本地服务器ssh连接云开发环境；2.创建备用连接隧道用于映射云开发环境的应用端口到本地本地服务器；3.本地服务器如果是华为云云服务器，可以通过配置安全组开放本地服务器映射端口给外网访问；本地服务器如果是个人电脑可以通过内网穿透工具实现本地服务器映射端口给外网访问。三、实现步骤这里使用在华为开发者空间云开发环境部署HTTP服务器并开放给外网访问举例，通过本地个人Windows服务器连接操作云开发环境，并使用natapp实现内网穿透，打通实现外网访问HTTP服务器。1. 本地服务器通过客户端连接云开发环境创建云开发环境以及下载配置客户端工具步骤参考：开发者空间 - 云开发环境使用指导。2. 本地服务器实现访问云开发环境部署的应用（1）以一个html游戏为例，在运开发环境启动python http.server创建一个HTTP服务器，端口8085。（2）在新的终端窗口创建连接隧道，使用本地服务器9002映射云开发环境HTTP服务器端口8085。此时已经通过本地服务器访问云开发环境部署的HTTP服务器。3. 通过natapp内网穿透在natapp创建隧道，本地端口指定为本地服务器端口9002，下载客户端。创建好隧道记录autotoken，并执行客户端。窗口不要关闭，保证穿透成功。成功后别人就可以通过外网使用http://nda859a6.natappfree.cc访问云开发环境部署的HTTP服务器了。

PyTorch图模式使用(TorchAir),请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/modthirdparty/torchairuseguide/torchair_00003.html

昇腾支持的xtuner特性列表,请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/modthirdparty/modparts/thirdpart_0018.html 

昇腾支持的torchtune特性列表,请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/modthirdparty/modparts/thirdpart_0017.html

昇腾支持的TorchData特性列表,请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/modthirdparty/modparts/thirdpart_0016.html 

昇腾支持的MMDetection3D模型列表,请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/modthirdparty/modparts/thirdpart_0015.html 

昇腾支持的MMDetection模型列表,请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/modthirdparty/modparts/thirdpart_0014.html

昇腾支持的MMCV算子列表,请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/modthirdparty/modparts/thirdpart_0013.html

基于C++ extensions算子适配开发,请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/ptmoddevg/Frameworkfeatures/featuresguide_00024.html

基于OpPlugin算子适配开发,请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/ptmoddevg/Frameworkfeatures/featuresguide_00021.html

通过pg_options配置HCCL通信域参数,请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/ptmoddevg/Frameworkfeatures/featuresguide_00016.html

torch_npu在单进程中使用多张NPU卡，请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/ptmoddevg/trainingmigrguide/PT_LMTMOG_0078.html

拉起多卡训练脚本示例，请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/ptmoddevg/trainingmigrguide/PT_LMTMOG_0074.html

用户需要替换原生PyTorch框架的接口，才能使用昇腾PyTorch框架。请查阅参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/ptmoddevg/trainingmigrguide/PT_LMTMOG_0070.html

在使用昇腾卡资源时遇到npu_conv2d和npu_conv3d算子在1.8、1.11及以上版本上ONNX导出，出现报错信息“_convolution() missing 1 required positional argument: 'allow_tf32' ”时，参考昇腾社区文档：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Pytorch/710/ptmoddevg/trainingmigrguide/commonqa_0046.html 进行解决