代码运行故障 Notebook运行代码报错，在'/tmp'中到不到文件 Notebook无法执行代码，如何处理？ 运行训练代码，出现dead kernel，并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？

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tics object 最长运行时间流程实例信息 total_instance_num Integer 剧本实例总数 success_instance_num Integer 运行成功实例数量 fail_instance_num Integer 运行失败实例数量 terminate_instance_num

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准备运行环境 准备Windows运行环境 父主题： 准备开发环境

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检查运行环境 接口描述 调用此接口，主要检查当前系统是否可运行SDK，当前运行环境支持见9.1概述-表1 环境要求。 方法定义 1 checkSystemRequirements():Promise<Result> 参数描述 无。 返回值 Result的结构参考9.7.1返回结构参考-表1

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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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运行流程引擎的流程运行服务 启动流程元模板 审批已启动的流程任务 父主题： 流程配置指南

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_ops-1.0.0-py3-none-any.whl /home/ma-user/cann_ops-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install /home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl

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是因为用户工作目录下的“code.py”和创建kernel依赖的import code文件名冲突： 重命名当前工作目录下和创建kernel依赖的库文件冲突的文件名称。 常见容易冲突的文件：code.py、select.py。 父主题： 代码运行故障

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Python3样例工程的命令行形式运行 赋予“python3-examples”文件夹中脚本的可执行权限。在命令行终端执行以下命令： chmod +x python3-examples -R。 在python3-examples/pyCLI_sec.py中的host的值修改为安装Hi

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t_sparkPython1.py 其中：zt_test_sparkPython1.py 为脚本所在路径 单击“测试运行”，执行该脚本作业。 待测试完成，执行“提交”。 在“作业监控”界面，查看作业执行结果。 图8 查看作业执行结果 日志验证。 运行成功后，登录 MRS manag

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批量运行作业 功能介绍 该API用于触发批量运行作业。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/run 参数说明 表1 URI参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明

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运行视图 概述 运行模型 运行模型（顺序图） 运行模型（活动图） 父主题： 4+1视图建模

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4。 表4 当流程运行成功输出参数说明 参数 说明 流程ID 监控流程的ID。 流程名称 监控流程的名称。 运行记录ID 流程的运行记录ID。 运行开始的时间 流程运行开始的时间。 运行结束的时间 流程运行结束的时间。 状态 流程运行状态。 运行结果 流程运行结果详情。 父主题：

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查看运行记录 系统会以表格的方式记录用户的执行操作记录，方便用户在分析数据时了解执行进度和执行完成时间。 查看运行记录的具体步骤如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在执行Gremlin/Cypher/DSL查询或算法分析之后，在“运行记录”页签下会展示

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创建运行用户 若使用root用户安装 可以使用root用户进行安装，但安装完之后要求使用非root用户运行，所以安装前需要先创建运行用户。 如果创建的用户是HwHiAiUser，安装软件包时可以直接使用该运行用户，默认即为HwHiAiUser。 如果创建的用户是非HwHiAiUs

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运行Flink作业 用户可将自己开发的程序提交到MRS中，执行程序并获取结果，本章节指导您如何在MRS集群中提交一个Flink作业。 Flink作业用于提交jar程序处理流式数据。 用户可以在MRS管理控制台在线创建一个作业并提交运行，也可以通过MRS集群客户端来以命令行形式提交作业。

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Notebook中，运行训练代码出现如下错误。 cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device 原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。

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Notebook中，运行训练代码出现如下错误。 cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device 原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。

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不安装Cloud-Init工具，将无法对 云服务器 进行自定义配置，只能使用镜像原有密码登录云 服务器 。 使用公共镜像创建的云服务器，默认已经安装Cloud-Init，不需要执行安装及配置操作。 用户导入镜像创建的云服务器，请按照指导安装及配置Cloud-Init。配置Cloud-Init操作请参考配置Cloud-Init工具章节。

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不安装Cloud-Init工具，将无法对云服务器进行自定义配置，只能使用镜像原有密码登录云服务器。 使用公共镜像创建的云服务器，默认已经安装Cloud-Init，不需要执行安装及配置操作。 用户导入镜像创建的云服务器，请按照指导安装及配置Cloud-Init。配置Cloud-Init操作请参考配置Cloud-Init工具章节。

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服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？ 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启。 原因分析 容器镜像代码错误 解决方法 根据容器日志进行排查，修复代码，重新创建模型，部署服务。 父主题： 服务部署

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