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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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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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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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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运行高级查询 功能介绍 执行高级查询。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/resource-manager/domains/{domain_id}/run-query 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 domain_id 是 String 账号ID。

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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 最小值：0 最大值：99999999

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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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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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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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运行机制 运行机制包括合规风险、合规事件、合规报告三部分内容。 图1 运行机制 合规风险 合规风险包括待识别合规风险、待评估合规风险、待应对合规风险、待核实合规风险、合规风险库。 图2 合规风险 风险上报：风控管理人员发现风险后，可以通过风险上报进行合规风险上报，填写相应的风险名

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丰富APM能力：ASM基于网格生成服务访问数据，集成各种不同的APM服务，提供跨集群智能的服务运行管理。包括跨集群的服务调用链、服务访问拓扑和服务运行健康状态。通过跨集群的全局视图来关联服务间的访问状况。 灵活的服务运行管理：在拓扑图上通过服务的访问数据，可以直观的观察到服务的健康状况，服务间的依

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运行/调试代码 准备好工程后，可以根据实际需要运行或调试代码。 操作步骤 进入CodeArts IDE Online代码编辑界面。 单击左上角，选择“查看 >调试”。 在调试任务下拉框中选择“新增配置”。 选择“Launch Program”。 编辑launch.json文件，根据自动补全给出的提示填写相关参数。

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。在告警记录列表中，最多保留15天的告警记录。 AstroZero管理中心定义的告警模板区分开发和运行环境，开发环境（开发态） 和 运行环境（运行态） 在告警功能方面的唯一区别是运行态不能删除告警记录。 参考登录管理中心中操作，登录AstroZero管理中心。 在左侧导航栏中，选择“管理看板

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节点运行 集群可用但节点状态为“不可用”如何解决？ CCE集群中的节点无法远程登录，如何排查解决？ 如何重置CCE集群中节点的密码？ 如何收集CCE集群中节点的日志？ 如何解决yum update升级操作系统导致的容器网络不可用问题？ Node节点vdb盘受损，通过重置节点仍无法恢复节点？

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数据建模引擎运行服务 应用运行态登录方式概述 体验版运行态登录全流程 基础版运行态登录全流程 基础版运行态登录全流程（边缘云） 部署应用 卸载应用 配置流程引擎访问 管理服务访问配置 日常管理数据建模引擎 查看数据建模引擎 变更基础版数据建模引擎 扩容基础版数据建模引擎 续费基础版数据建模引擎

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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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进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的ipynb文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，其支持的AI框架也不同，下图仅为示例，请根据实际显示界面选择AI框架。 图4 选择AI引擎并新建一个ipynb文件 新建的ipynb文件将呈现在左侧菜单栏中。

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在Notebook中添加自定义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 Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda

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source bigdata_env cd $SPARK_HOME 进入spark-sql命令行后执行SQL语句。 ./bin/spark-sql --conf spark.yarn.principal= MRS Test --conf spark.yarn.keytab=/opt/user

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准备Spark应用运行环境 操作场景 Spark的运行环境（即客户端）只能部署在Linux环境下。您可以执行如下操作完成运行环境准备。 准备运行调测环境 在 弹性云服务器 管理控制台，申请一个新的弹性 云服务器 ，用于应用开发运行调测。 弹性云 服务器 的安全组需要和MRS集群Master节点的安全组相同。

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