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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进入到解压目录后安装Python Redis客户端redis-py。 python setup.py install 安装后执行python命令，返回如下信息说明成功安装redis-py： 图1 执行python 使用redis-py客户端连接实例。以下步骤以命令行模式进行示例（也可以将命令写入python脚本中再执行）：

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object has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行，在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时，出现如下报错：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute

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此值为空。 model_type String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_size Long 模型大小，单位为字节数。 model_status

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模型的类型，支持的格式有（"TensorFlow", "MXNet", "Caffe", "Spark_MLlib", "Scikit_Learn", "XGBoost", "Image", "PyTorch", "Template"，"Custom"）默认为TensorFlow。 是 str

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requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示： |---模型启动文件所在OBS文件夹 |---model.py #模型启动文件。 |---pip-requirements.txt #定义的配置文件，用于指定依赖包的包名及版本号。

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whether more results are available. Servers may choose not to support the limit argument and will return all of the available results. If limit is

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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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om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”，或tensorflow的“.pb”模型文件和配置文件“.cfg”。 确认待转换的模型算子是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界 并非所有模型

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Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（

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whether more results are available. Servers may choose not to support the limit argument and will return all of the available results. If limit is

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benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本

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当Notebook实例创建完成后，且状态为“运行中”时，单击“操作”列中的“打开”，进入“JupyterLab Notebook”开发页面。 在JupyterLab的“Launcher”页签下，以TensorFlow为例，您可以单击TensorFlow，创建一个用于编码的文件。 图1 选择不同的AI引擎 文件创建

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案例二：通过 MRS Spark Python作业实现打印输出"hello python" 前提条件： 开发者具有OBS相关路径的访问权限。 数据准备： 准备脚本文件"zt_test_sparkPython1.py"，具体内容如下： from pyspark import SparkContext

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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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运行作业 方式1：使用预置的NGS流程 方式2：使用预置应用搭建NGS流程 方式3： 自定义镜像 运行FastQC流程

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运行测试 简介 测试视图 测试启动配置 父主题： 测试

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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 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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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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