问题定位出方案中 操作场景 问题单受理后，需要对该问题进行定位分析，并给出定位结果和解决方案。 操作步骤 登录COC。 在左侧菜单栏选择“故障管理 > 问题管理”，进入“待我处理”的问题列表页面。 点击问题单名称进入问题详情页面，单击右上角“定位出方案”，跳转至填写问题原因及解决方案页面，填写信息后点击提交。

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问题定位(Java SDK) 问题定位方法(Java SDK) 依赖缺失和依赖冲突的解决(Java SDK) 其他高频问题汇总(Java SDK)

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若是 MRS 侧错误，继续下一步。 排查服务和进程运行状态等基本情况。 登录Manager界面确认是否有服务故障，如果有作业相关服务故障或者底层基础服务故障，需要解决故障。 查看是否有严重告警。 登录主Master节点。 执行如下命令查看 OMS 状态是否正常，主OMS节点executor和knox

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PCE的定位是什么？ PCE计划的定位是联合共拓商业模式下的机会点协同机制。在这个协同机制中，伙伴与华为云就像“一个团队”基于共享机会点进行联合拓展，包括机会点识别、分享机会点、机会点确认、达成销售。 父主题： 机会点共享

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作，快速定位问题和改善性能瓶颈。 例如，通过APM拓扑功能可视化服务间的调用关系，迅速找到有问题的实例；通过APM调用链功能下钻到服务内部，根据出现问题的方法调用链路，确认问题根因。 适用场景 应用日常巡检，监控应用时延、吞吐量、错误数等性能指标。 应用异常调用快速定位。 操作步骤

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多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。若日志的信息不能定位问题，您可以通过设置环境变量调整日志等级，打印更多调试日志。 关于如何对MindSpore Lite遇到的问题进行定位与解决，请参见MindSpore Lite官网提供的问题定位指南。 父主题： 常见问题

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假设您有如下数据集（只展示部分数据），由于数据不够完整，如job、gender等字段均存在一定程度的缺失。为了不让机器理解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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应急响应。 预测：维护团队需要根据系统运行现状，通过数据分析、机器学习等方式，预测系统的风险情况，提前进行预防和处理。 在进行应急恢复处理时，通常需要尽快缓解或恢复业务，快速结束业务中断对客户的影响，然后再启动问题定位和修复处理流程，以减少业务中断时间。 组织协调：故障发生后，应

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Kubeflow诞生于2017年，Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0

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P状态码、OBS服务端错误码后进行对照，排查异常原因； 如果通过步骤4未能排查到异常原因，可从ObsException异常或日志文件中获取OBS服务端请求ID后联系OBS服务端运维团队定位异常原因； 如果从ObsException异常或日志文件中无法获取OBS服务端请求ID，请收

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可信联邦学习 可信联邦学习是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经被称为联邦机器学习。 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 可信智能计算节点 数据参与方使用数据源计算节点模块实现自

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登录CCE控制台，在左侧导航栏中选择“节点管理”，切换至“节点”页签，查看NPU节点的IP。本文中以192.168.0.138为例。 登录NPU节点，通过以下命令查看NPU卡的信息。 npu-smi info 可以看到该机器上存在两张卡device0和device1。本文以device0为例，定位使用了这张卡的Pod。

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专业版节点所在机器断网/断电一段时间后恢复，节点模块一直处于“部署中”怎么处理？ 在IEF控制台检查对应节点的状态是否为在线。 若IEF节点状态为在线，检查IEF节点下容器应用的状态是否为“异常”；可“创建容器应用”查看是否能正常部署应用。 若IEF节点状态为“故障”，或IEF节

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考虑docker\ief边缘服务对资源的占用，建议策略分配参考表1。 表1 策略分配 纳管节点规格 CPU（分析+学习） 内存（分析+学习） 32U64G <=26 <=50G 64U128G <=50 <=100G

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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为什么SIM卡定位失败？ 当遇到以下原因时，会出现SIM卡定位失败情况： 设备离线导致定位失败，需设备恢复在线状态。 流控导致限流，请稍后重试。 父主题： 物联网卡管理

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选择“配置中心>机器人管理>流程配置”，进入流程配置界面。 将用于测试的号码添加到跟踪白名单中。 选择“系统管理 > 系统设置”。单击“跟踪设置”页签。 单击“主叫号码跟踪”，添加主叫号码，如下所示，单击“保存”。 您也可以单击“机器人跟踪”页签，根据机器人接入码对流程进行追踪定位。 选择“流程管理

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Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano Scheduler Volcano

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通过异常信息定位问题，参见问题定位实例。

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在DataNode进程可能发生重启的所有节点，分别执行以下操作。 以root用户登录节点，执行service auditd status命令，确认该服务状态。 Checking for service auditd running 如果该服务未启动，执行service auditd restart命令重启该服务（无影响，耗时不到1秒）。

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