查看运行记录 系统会以表格的方式记录用户的执行操作记录，方便用户在分析数据时了解执行进度和执行完成时间。 查看运行记录的具体步骤如下： 进入图引擎编辑器页面，详细操作请参见访问图引擎编辑器。 在执行Gremlin/Cypher/DSL查询或算法分析之后，在“运行记录”页签下会展示

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modal_benchmark_parallel.py # modal 评测静态性能脚本 |--- utils.py ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset

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modal_benchmark_parallel.py # modal 评测静态性能脚本 |--- utils.py ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset

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modal_benchmark_parallel.py # modal 评测静态性能脚本 |--- utils.py ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset

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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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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.py、select.py。 父主题： 代码运行故障

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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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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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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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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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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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。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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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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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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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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3安装，但为了安装其他Python包，您还需要通过get-pip.py安装 “pip” 包管理器。 接下来，运行以下命令验证Python安装： 在Windows上，请在命令提示符中运行： python --version 在Linux上，请在终端中运行： python3 --version 如果Py

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不安装Cloud-Init工具，将无法对 云服务器 进行自定义配置，只能使用镜像原有密码登录云 服务器 。 使用公共镜像创建的云服务器，默认已经安装Cloud-Init，不需要执行安装及配置操作。 用户导入镜像创建的云服务器，请按照指导安装及配置Cloud-Init。配置Cloud-Init操作请参考配置Cloud-Init工具章节。

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不安装Cloud-Init工具，将无法对云服务器进行自定义配置，只能使用镜像原有密码登录云服务器。 使用公共镜像创建的云服务器，默认已经安装Cloud-Init，不需要执行安装及配置操作。 用户导入镜像创建的云服务器，请按照指导安装及配置Cloud-Init。配置Cloud-Init操作请参考配置Cloud-Init工具章节。

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由于需要训练作业处于“运行中”状态才能登录Cloud Shell，因此本文介绍如何使训练作业保持运行中状态，方便您快速通过Cloud Shell登录运行中的训练容器。 通过Sleep命令使训练作业保持运行 如果训练作业使用的是预置框架： 在创建训练作业时，“创建方式”选择“自定义

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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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服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？ 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启。 原因分析 容器镜像代码错误 解决方法 根据容器日志进行排查，修复代码，重新创建模型，部署服务。 父主题： 服务部署

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