运行代码 您可以通过以下的任意方式来使用当前选定的解释器运行代码： 单击CodeArts IDE主工具栏上的“开始执行（不调试）”按钮 （），以启动内置的“当前文件”启动配置。 在代码编辑器的任意位置右键单击，并选择“在终端中运行 Python 文件”。如果您在选定的代码块上调用此命令，则可以仅运行该部分代码。

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运行测试 CodeArts IDE为运行和调试您的测试用例提供了多个选项： 在测试类的代码编辑器中，单击测试类声明旁的运行按钮（），运行该类中的所有测试。或者单击某个测试方法旁边的运行按钮来仅运行单个测试。要调试测试，请右键单击运行按钮（），并从上下文菜单中选择“调试测试”。 使用“测试”视图来管理和运行测试。

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运行&报告 用例调试 在“测试用例”页面，单击“调试”，开始执行测试用例。 查看运行结果 调试完成后，可快速查看具体用例执行成功或失败的用时。 单击单条结果记录，可查看执行的详细信息。 父主题： 测试用例管理

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运行&报告 运行测试套件 在待执行测试套件详情页面，单击“执行”，运行测试套件。 查看测试报告 页面右侧可快速查看最近测试结果。 单击测试结果的，可查看测试结果的运行报告。 单击”更多执行历史”，可查看历史测试结果的运行报告。 父主题： 测试套件管理

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脚本开发”。 在左侧目录上方，单击运行历史图标，显示该登录用户历史7天的脚本、作业的运行记录。 在过滤框中选择“脚本”，展示历史7天的脚本运行记录。 单击某一条运行记录，可查看当时的脚本信息和运行结果。 下载脚本历史运行结果。 系统默认支持所有用户都能下载脚本的历史运行结果。 您可以在结果页签单击“下载结果”。

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集群运行 当集群状态为“不可用”时，如何排查解决？ CCE集群如何重置或重装？ 如何确认已创建的集群是否为多控制节点模式？ 是否可以直接连接CCE集群的控制节点？ CCE集群删除之后相关数据能否再次找回？ 为什么CCE集群界面的节点磁盘监控看起来不准确？ 如何修改CCE集群名称？

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运行模型 表1 运行模型元素介绍 元素名 图标 含义 Process 进程，加截的组件、服务/微服务列表[1..*]。 Thread 线程，加载的组件、服务/微服务列表[1..*]。 Package 进程组，包含进程列表。 Mutex 锁/临界区，锁类型（自旋锁、排它锁、分布式锁、共享锁等）。

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运行流 登录 集成工作台 ，在流编排-我的流页签下面，选中需要运行的流，点击运行。 流运行 运行结果 日志查看 父主题： 集成实施最佳实践

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流运行 集成工作台-流编排-我的流，选中并点击运行。 父主题： 运行流

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Step6 准备镜像 创建E CS 。 参考ECS文档购买 弹性云服务器 。网络配置、高级配置等后续步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意：创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。

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SSH登录机器后，检查NPU卡状态。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数

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CLI配置工具包（ 云服务器 ） 如果是在ModelArts Lite等云 服务器 安装Gallery CLI配置工具，则参考本节将工具包下载至云服务器。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 左侧菜单栏选择“我的资源 > 云服务器”，单击专属资源池页签进入云服务详情页面。

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yarn-per-job -Dyarn.application.name=py_kafka -pyarch venv.zip -pyexec venv.zip/venv/bin/python3 -py pyflink-kafka.py 运行结果： yarn-application模式 ./bin/flink

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0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64（推荐） python2.7、python3.6的运行环境搭载的TensorFlow版本为1.8.0。 python3.6、python2.7、tf2.1-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。其他R

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yarn-per-job -Dyarn.application.name=py_kafka -pyarch venv.zip -pyexec venv.zip/venv/bin/python3 -py pyflink-kafka.py 运行结果： yarn-application模式 ./bin/flink

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0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64（推荐） python2.7、python3.6的运行环境搭载的TensorFlow版本为1.8.0。 python3.6、python2.7、tf2.1-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。其他R

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- "/var/tf_mnist/mnist_with_summaries.py" 创建TFJob。 kubectl apply -f tf-mnist.yaml 等待worker运行完毕后，查看运行日志。 kubectl -n kubeflow logs tfjob-simple-worker-0

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由于需要训练作业处于“运行中”状态才能登录Cloud Shell，因此本文介绍如何使训练作业保持运行中状态，方便您快速通过Cloud Shell登录运行中的训练容器。 通过Sleep命令使训练作业保持运行 如果训练作业使用的是预置框架： 在创建训练作业时，“创建方式”选择“自定义

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module_file来导包，代码结构如下： project_dir |- main.py |- module_dir | |- __init__.py | |- module_file.py 训练作业导入模块时日志出现“ImportError: No module named

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运行流程引擎的流程运行服务 使用已有流程元模板启动流程 审批已启动的流程任务 父主题： 流程引擎使用指南

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thon3/hetu-jdbc-XXX.jar" 运行python3样例代码。 Windows直接通过pycharm或者Python IDLE运行py脚本。 Linux运行样例代码前需要已安装Java。 进入样例代码路径并执行py脚本，样例代码路径如“/opt/hetu-examples-python3”：

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