如何将git clone的py文件变为ipynb文件 在ipynb文件中，执行%load XXX.py命令，即可将py文件内容加载到ipynb中。以“test.py”文件为例，下图展示了如何将“test.py”的文件内容加载到ipynb文件中。 图1 test.py文件 图2 将“test

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deploy.py代码示例 # -*-coding:utf-8 -*- import os import sys import json import logging import subprocess from yaml import load from base64 import

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默认值：8098。 data_dir：数据文件目录。 err_dir：错误日志文件目录。 log_file：日志文件路径。 host：允许哪些主机连接到gds。 recursive：是否递归数据文件目录。 取值范围： true为递归数据文件目录。 false为不递归数据文件目录。 daemon：是否以DAEMON模式运行，

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v.zip”、“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。 yarn-application模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink/yarnship”。

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v.zip”、“pyflink-sql.py”和“datagen2kafka.sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。 yarn-application模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink/yarnship”。

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zip”、“pyflink-kafka.py”和“insertData2kafka.sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。 yarn-application模式：将上述文件和“flink-connector-kafka-实际版本号

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zip”、“pyflink-kafka.py”和“insertData2kafka.sql”文件上传至客户端环境。 per-job模式：将上述文件上传到“客户端安装目录/Flink/flink”。 yarn-application模式：将上述文件和“flink-connector-kafka-实际版本号

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必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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单击界面左上角的图标，批量上传算法文件，如图4所示。 图4 上传算法文件 “resnet.py”文件有两种使用方式： 上传至训练工程的代码目录：进行模型训练时，主入口文件选择“resnet.py”。本文采用上传方式描述。 不上传至训练工程的代码目录：本地打开算法文件，将该算法文件内容拷贝至与训练工程同名的

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在Notebook列表中，选择2中创建好的实例，确保其状态为“运行中”，单击操作列的“打开”，进入JupyterLab页面。JupyterLab操作请参见JupyterLab简介及常用操作。 创建一个ipynb文件。 图2 创建一个ipynb文件 创建一个新的cell，运行如下命令，如果能成功导入，则表示环境已准备完成：

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txt”，内容为一段英文单词。 操作步骤： 将脚本和数据文件传入OBS桶中，如下图。 图1 上传文件至OBS桶 本例中，wordcount.py和in.txt文件上传路径为：obs://obs-tongji/python/ 创建一个数据开发模块空作业，作业名称为“job_ MRS _Spark_Python”。

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y”开头的最新日志文件，搜索“Starting kernel”附近的日志。若看到如下类似的堆栈，可看到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

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必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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必选，caffe模型保存文件，存有权重变量等信息。 |── customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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必选，caffe模型保存文件，存有权重变量等信息。 |── customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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必选，caffe模型保存文件，存有权重变量等信息。 |── customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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'**********' 运行批量执行操作脚本“batch_update_log4j_version.py”。 密钥对鉴权方式的 服务器 如果私钥文件与批量操作执行脚本在一个目录下，则直接指定私钥文件名称即可。 python batch_update_log4j_version.py {私钥文件路径/私钥文件名称}

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必选，caffe模型保存文件，存有权重变量等信息。 |── customize_service.py 必选，模型推理代码，文件名称必须为“customize_service.py”, 有且只有1个推理代码文件。“customize_service.py”依赖的“py”文件可以直接放“model”目录下。

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模型包必须存储在OBS中，且必须以“model”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选，其文件名必须为“customize_service.py”，“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件，模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示：

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模型包必须存储在OBS中，且必须以“model”命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选，其文件名必须为“customize_service.py”，“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件，模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示：

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打开FTPServerStart.py文件，在首行添加如下编解码声明： # -*- coding:utf-8 -*- 保存文件，重新启动obsftp。 现象二：启动obsftp时提示tuple object has no attribute major错误 现象描述： 运行python FTPServerStart

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