图形化构建 CodeArts Build预置了“构建环境配置”步骤，参考表2配置参数。 表2 构建环境配置参数说明 参数 说明 构建环境主机类型 X86 服务器 、鲲鹏（ARM）服务器。 说明： 在不同芯片架构上运行的软件，需要选择对应的环境主机。如软件最终在鲲鹏服务器上运行，则选择鲲鹏服务器。

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准备Linux客户端环境 背景信息 安装Linux客户端用于拓扑的提交。 前提条件 确认Storm组件已经安装，并正常运行。 客户端机器的时间与集群的时间要保持一致，时间差要小于5分钟。 操作步骤 下载Storm客户端程序。 登录 MRS Manager系统。 选择“服务管理 > Storm

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CCE云容器引擎是否支持负载均衡？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ CCE是否和深度学习服务可以内网通信？ 更多 远程登录 应用容器化改造介绍

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配置环境和环境变量 环境是指API的受限使用范围，API只有在发布到环境后，才能被调用。API可以被发布到不同的自定义环境中，如开发环境、测试环境等。RELEASE是系统默认的发布环境，也是正式发布环境。 环境变量是指在环境上创建可管理的一种变量，该变量固定在环境上。通过创建环境

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管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“

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配置Java环境 配置环境 在使用 语音交互 SDK时，需要准备的环境请参见表 开发环境。 目前Java SDK不支持在android中使用。 表1 开发环境 准备项 说明 操作系统 Windows系统，推荐Windows 7及以上版本。 JDK Java开发环境的基本配置。版本要求：强烈推荐使用1

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单击“确定”，完成环境配置。 配置的环境会显示在环境配置列表中。 步骤三：启用环境 在环境配置列表，单击环境所在行“操作”列的“启用”，可以启用该环境。启用后可在部署服务的服务环境列表中看到该环境。 步骤四：录入企业项目 在项目配置区域，单击“新增”。 新增项目配置，具体参数如表3所示。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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部署环境配置 本章节主要讲述在linux环境下如何安装及配置金蝶中间件。 安装应用服务器 确保所登录用户对AAS-V9.0.zip有可读写权限(在终端中用命令 ls -l AAS-V9.0.zip查看)，可通过以下命令将AAS-V9.0.zip解压缩到安装目录： 可参考以下命令(具体以实际为准)：

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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部署环境配置 安装前准备 安装JDK1.8或以上版本，具体参照第三章中1.1和2.1步骤 开始安装 使用root用户登录，进入安装包文件所在的路径，先使用命令：chmod +x Install_TW6.1.5.17_Enterprise_Linux.bin，为安装包文件增加可执行权限。

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部署环境配置 本章节主要讲述在linux环境下如何安装及配置金蝶中间件。 安装应用服务器 确保所登录用户对AAS-V10.0.zip有可读写权限(在终端中用命令 ls -l AAS-V10.0.zip查看)，可通过以下命令将AAS-V10.0.zip解压缩到安装目录： 可参考以下命令(具体以实际为准)：

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部署环境配置 安装前准备 安装JDK1.8或以上版本，具体参照前面章节步骤 开始安装 使用root用户登录，进入安装包文件所在的路径， 执行命令：./java -jar tas-installer-2.8.5.jar -console，安装过程简单，此处省略。 启动和停止 安装成

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若为Atlas 200 DK开发者板环境，在终端窗口执行如下命令设置环境变量。export DDK_HOME=$HOME/tools/che/ddk/ddk export LD_LIBRARY_PATH=$DDK_HOME/uihost/lib/ export PYTHONPATH=$DDK_HOME/site-packages/te-0

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在Linux环境中调测HetuEngine应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以把代码编译成jar包，上传到Linux环境进行程序功能调试。 在Linux环境上调测程序前，需在Linux节点预安装客户端。 操作步骤 在Windows环境的开发环境IntelliJ IDEA中，在“Maven

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在Linux环境中调测Kafka应用 操作场景 在程序代码完成开发后，可以在Linux环境中运行IoTDB-Kafka样例程序。 前提条件 已安装IoTDB和Kafka客户端。 当客户端所在主机不是集群中的节点时，需要在客户端所在节点的hosts文件中设置主机名和IP地址映射。主机名和IP地址请保持一一对应。

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在Linux环境中调测Spark应用 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。

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在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在安装HDFS客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至Linux客户端环境中运行应用。 HDFS应用程序只支持在Linux环境下运行，不支持在Windows环境下运行。 前提条件 已安装HDFS客户端。

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在Linux环境中调测Spark应用 在Linux环境中编包并运行Spark程序 在Linux环境中查看Spark程序调测结果 父主题： 调测Spark应用

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在Linux环境中调测HBase应用 操作场景 HBase应用程序支持在已安装或未安装HBase客户端的Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 已安装客户端时： 已安装HBase客户端。 当客户端所在主机不是集

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在Linux环境中调测HDFS应用 操作场景 HDFS应用程序支持在Linux环境中运行。在程序代码完成开发后，可以上传Jar包至准备好的Linux环境中运行。 HDFS应用程序运行完成后，可直接通过运行结果查看应用程序运行情况，也可以通过HDFS日志获取应用运行情况。 前提条件

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