Step6 准备镜像 创建E CS 。 参考ECS文档购买 弹性云服务器 。网络配置、高级配置等后续步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意：创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。

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0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 horovod_0.22.1-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 MPI mindspore_1.3.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_1804-x86_64

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0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64（推荐） python2.7、python3.6的运行环境搭载的TensorFlow版本为1.8.0。 python3.6、python2.7、tf2.1-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。其他R

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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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- "/var/tf_mnist/mnist_with_summaries.py" 创建TFJob。 kubectl apply -f tf-mnist.yaml 等待worker运行完毕后，查看运行日志。 kubectl -n kubeflow logs tfjob-simple-worker-0

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2/modelarts_workflow-1.0.2-py2.py3-none-any.whl pip uninstall -y modelarts modelarts-workflow pip install modelarts-1.4.19-py2.py3-none-any.whl pip

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0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64（推荐） python2.7、python3.6的运行环境搭载的TensorFlow版本为1.8.0。 python3.6、python2.7、tf2.1-python3.7，表示该模型可同时在CPU或GPU运行。其他R

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t_sparkPython1.py 其中：zt_test_sparkPython1.py 为脚本所在路径 单击“测试运行”，执行该脚本作业。 待测试完成，执行“提交”。 在“作业监控”界面，查看作业执行结果。 图8 查看作业执行结果 日志验证。 运行成功后，登录 MRS manag

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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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Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_to_dataset.py /home/main/ # 算法启动示例： # python3 /home/main/ros_to_dataset.py --topic pandar --type pcd RUN apt install

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Dockerfile示例 FROM ros:noetic COPY ros_hard_mining.py /home/main/ # 算法启动示例: # python3 /home/main/ros_hard_mining.py --tags tag1,tag2 --time_range 1673231275000

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thon3/hetu-jdbc-XXX.jar" 运行python3样例代码。 Windows直接通过pycharm或者Python IDLE运行py脚本。 Linux运行样例代码前需要已安装Java。 进入样例代码路径并执行py脚本，样例代码路径如“/opt/hetu-examples-python3”：

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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.py文件中。进行模型训练时，主入口文件选择与训练工程同名的

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encoding declared错误 现象描述： 运行python FTPServerStart.py后，回显的错误信息中有类似“no encoding declared”的提示，obsftp启动失败。 原因： FTPServerStart.py代码首行缺少编解码声明。 解决方法： 打开FTPServerStart

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_ops-1.0.0-py3-none-any.whl /home/ma-user/cann_ops-1.0.0-py3-none-any.whl RUN pip install /home/ma-user/ascend_cloud_ops-1.0.0-py3-none-any.whl

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，直接输入： pip install piexif-1.1.0b0-py2.py3-none-any.whl --root /tmp/piexif //安装包名称以piexif-1.1.0b0-py2.py3-none-any.whl为例，请以实际安装包名称为准 父主题： Python

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Agent图标，单击“Quit”。 打开文件夹C:\ SMS -Agent-Py3，双击运行SMS-Agent.exe。 在弹出的页面输入相关信息，单击启动即可。 Agent版本为Python2时： 打开文件夹C:\SMS-Agent-Py2，双击运行“restart.bat”。 在弹出的CMD窗口中按照提示输入AK/SK和SMS 域名 即可。

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创建依赖包 创建一个redis-py的依赖包，建议使用redis-py 4.6.0（校验包：redis-4.6.0.zip.sha256）版本。 登录 函数工作流 控制台，在左侧导航栏选择“函数 > 依赖包管理”，进入“依赖包管理”界面。 单击“创建依赖包”，弹出“创建依赖包”对话框。

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thon3/hetu-jdbc-XXX.jar" 运行python3样例代码。 Windows直接通过pycharm或者Python IDLE运行py脚本。 Linux运行样例代码需要已安装Java。 进入样例代码路径并执行py脚本，样例代码路径如“/opt/hetu-examples-python3”：

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Notebook中，运行训练代码出现如下错误。 cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device 原因分析 因为编译的时候需要设置setup.py中编译的参数arch和code和电脑的显卡匹配。

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├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集

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