这位同学你好，run_train.sh执行的操作是将你的配置的代码目录（整个文件夹）从OBS当中下载到容器的/home/work/user-job-dir下面，并执行一些检查及环境变量配置。如果你的代码已经固化在镜像里边，那不跑run_train.sh，直接运行python directory/filename.py也可以，但这样你每改一次代码，就需要重新打一次镜像。对于临时文件中的内容，ModelArts不会自动同步到OBS，因此需要你在代码当中编写周期性同步到OBS的操作。我们的基础镜像主要是满足不同客户使用引擎时针对CUDA版本的需求，因为安装CUDA相对复杂而装包相对容易。后续我们会进一步提供各类基础镜像。希望你能明确提出需求，以便我们改进。你提到的体验及易用性问题非常中肯，我们也正在进行整改和进一步设计，欢迎随时提出意见和建议。

同学你好，从你的notebook来看，你是想在notebook里边用cartpole环境，并且调用render函数来做可视化。首先，由于gym中的cartpole的render函数默认使用的是pyplot方法，需要弹出一个窗口进行可视化，notebook并不支持这种可视化方式（弹窗），无论你是否成功进行apt安装都是这样如果想要在notebook中实现cartpole等的可视化，需要用matplotlib这类图片库重写render方法，工程量略大。其次，notebook由于权限的原因，目前确实不支持apt安装第三，如果确实想要做可视化，可以用atari环境，通过渲染出图片并且动画迭代，例如：env = gym.make('Breakout-v0')env.reset()img = plt.imshow(env.render(mode='rgb_array')) for estep in range(100):    img.set_data(env.render(mode='rgb_array'))     display.display(plt.gcf())    display.clear_output(wait=True)    action = env.action_space.sample()    state, reward, done, info = env.step(action)    if done:        breakenv.close()

模道/魔道中文读音整体形似ModelArts英文名，朗读顺口，便于记忆“模”对应模型，AI的核心要素/“魔”则凸显了人工智能领域的千变万化，神秘莫测“道”对应道路、方法，也呼应中华文化的道家思想，体现出深厚的文化底蕴