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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为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_algorithm 否 String 模型算法，表示

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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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Spark任务运行失败 问题现象 报错显示executor出现OOM。 失败的task信息显示失败原因是lost task xxx。 原因分析 问题1：一般出现executor OOM，都是因为数据量过大，也有可能是因为同一个executor上面同时运行的task太多。 问题2：

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nt”。 将待运行的应用程序上传到集群客户端所在节点。 本章节示例中使用的jar样例程序为“{集群客户端安装目录}/Spark2x/spark/examples/jars/spark-examples_*.jar”（部分版本集群中Spark2x文件夹名称为Spark，请以实际为准）。

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端根据AI引擎创建容器，较耗时；本地Predictor部署较快，最长耗时10s，可用以测试模型，不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为：“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“S

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source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果使用其他引擎，请将命令中“TensorFlow-1.8”替换为其他引擎的名称及其版本号。 图1 激活环境 在代码输入栏输入以下命令安装Shapely。 pip

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objects 引擎运行环境。 表5 EngineAndRuntimesResponse 参数 参数类型 描述 ai_engine String AI引擎类型，目前共有以下几种类型： TensorFlow PyTorch MindSpore XGBoost Scikit_Learn Spark_MLlib

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技能SDK或者License如何使用和烧录？ 华为HiLens技能是否支持Android 平台或ARM平台上运行? 华为HiLens上可以运行哪些TensorFlow和Caffe的模型？ 华为HiLens支持自行开发算子吗？ 华为HiLens提供的开发环境是什么语言？ HiLens Kit是否有图片灰度化接口？

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“TF-FrozenGraph-To-Ascend-HiLens” 支持将Tensorflow frozen graph模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 “Caffe to Ascend” 支持将Caffe模型转换成可在ascend芯片上运行的模型。 Advanced Options 当模型

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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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序包等多种环境，包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。 在Notebook中安装 例如，通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。

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在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时，如何自定义引擎IPython Kernel？ 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython

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运行环境要求 运行环境要求，如表1所示。 表1 运行环境要求 配置项 基本配置要求 CPU I5-7500或以上 内存 8 GB 操作系统 Windows 10 Professional 64bit 浏览器 推荐使用最新版本的Chrome浏览器（Stable Channel版本）或Firefox浏览器（ESR版本）。

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作业运行概述 作业运行主要包括如下功能： 启动作业 查询作业状态 查看作业操作记录 停止作业 父主题： 作业运行

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运行服务管理 获取运行服务清单 部署应用 卸载应用 开通iDME实例 删除iDME实例 父主题： API

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PlaybookInstanceMonitorDetail object 剧本运行监控详情 表6 PlaybookInstanceMonitorDetail 参数 参数类型 描述 total_instance_run_num Integer 运行总次数 schedule_instance_run_num

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运行脚本 功能介绍 运行脚本，该接口是同步接口（同步接口是指调用后，会等待函数执行结束后，才返回结果）。满足输入参数条件后执行该脚本，不会在控制台打印出日志，但会输出运行结果。 在脚本保存成功和输入参数正确的情况下，可以运行该脚本，但该接口目前已很少使用（可以用custom API运行脚本）。

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