【Ansible Playbook及变量的使用】 Ansible Playbook是用于定义Ansible任务的一种格式，它是一个YAML文件，可以用于执行一系列的配置管理和自动化任务。Playbook中可以使用变量来提供灵活性和可重用性。以下是如何编写Ansible Playbook及如何在Playbook中使用变量的简要说明：  编写Ansible Playbook  创建一个新的YAML文件，并在其中定义你的Ansible Playbook。 Playbook的基本结构如下：  --- - name: Playbook名称   hosts: 目标主机组   become: 是否使用sudo或root用户执行任务   vars:  # 可选，定义Playbook级别的变量     var_name: value   tasks:     - name: 任务名称       模块名:  # 模块名，用于执行具体的任务         参数1: 值1         参数2: 值2       become: 是否使用sudo或root用户执行该任务 在 hosts字段中指定目标主机组，可以在 /etc/ansible/hosts文件中定义主机组。 在 tasks字段中定义要执行的任务，使用不同的模块执行不同的操作。 在Playbook中使用变量  在Playbook中，可以定义两种类型的变量：Playbook级别的变量和主机级别的变量。 定义Playbook级别的变量： 在Playbook的顶部，使用 vars字段定义Playbook级别的变量，如下所示：  --- - name: Example Playbook   hosts: web_servers   vars:     var_name: value   tasks:     - name: Task 1       模块名:         参数1: "{{ var_name }}" 定义主机级别的变量： 可以在 /etc/ansible/hosts文件中为每个主机定义变量，如下所示：  [web_servers] server1 var_name=value1 server2 var_name=value2 使用变量： 在Playbook的任务中，可以使用 {{ 变量名 }}语法来引用变量，如上例中的 {{ var_name }}。 通过编写Ansible Playbook和使用变量，你可以将配置和任务更好地组织起来，并且实现灵活性和可重用性。Ansible的变量机制为自动化部署提供了强大的支持，使得你可以根据不同的情况定制不同的任务，提高了自动化的效率和灵活性。 ———————————————— 原文链接：https://blog.csdn.net/tiansyun/article/details/134025615 

 ***************************************** Setting OMP_NUM_THREADS environment variable for each process to be 1 in default, to avoid your system being overloaded, please further tune the variable for optimal performance in your application as needed.  ***************************************** /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details.   warnings.warn( Traceback (most recent call last):   File "tools/ddp_train.py", line 270, in <module>     main()   File "tools/ddp_train.py", line 105, in main     init_distributed_mode(args)   File "tools/ddp_train.py", line 92, in init_distributed_mode Traceback (most recent call last): Traceback (most recent call last):   File "tools/ddp_train.py", line 270, in <module>   File "tools/ddp_train.py", line 270, in <module>     torch.cuda.set_device(args.local_rank)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 311, in set_device     torch._C._cuda_setDevice(device) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.     main()   File "tools/ddp_train.py", line 105, in main     main()   File "tools/ddp_train.py", line 105, in main     init_distributed_mode(args)   File "tools/ddp_train.py", line 92, in init_distributed_mode     init_distributed_mode(args)   File "tools/ddp_train.py", line 92, in init_distributed_mode     torch.cuda.set_device(args.local_rank)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 311, in set_device     torch.cuda.set_device(args.local_rank)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 311, in set_device     torch._C._cuda_setDevice(device) RuntimeError    : torch._C._cuda_setDevice(device)CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.  RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. | distributed init (rank 1), gpu 1 Traceback (most recent call last):   File "tools/ddp_train.py", line 270, in <module>     main()   File "tools/ddp_train.py", line 105, in main     init_distributed_mode(args)   File "tools/ddp_train.py", line 92, in init_distributed_mode     torch.cuda.set_device(args.local_rank)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 311, in set_device     torch._C._cuda_setDevice(device) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. | distributed init (rank 0), gpu 0 Traceback (most recent call last):   File "tools/ddp_train.py", line 270, in <module>     main()   File "tools/ddp_train.py", line 105, in main     init_distributed_mode(args)   File "tools/ddp_train.py", line 92, in init_distributed_mode     torch.cuda.set_device(args.local_rank)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 311, in set_device     torch._C._cuda_setDevice(device) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Traceback (most recent call last):   File "tools/ddp_train.py", line 270, in <module>     main()   File "tools/ddp_train.py", line 105, in main     init_distributed_mode(args)   File "tools/ddp_train.py", line 92, in init_distributed_mode     torch.cuda.set_device(args.local_rank)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 311, in set_device     torch._C._cuda_setDevice(device) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sending process 1984272 closing signal SIGTERM WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sending process 1984276 closing signal SIGTERM ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 2 (pid: 1984280) of binary: /home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/bin/python Traceback (most recent call last):   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/bin/torchrun", line 33, in <module>     sys.exit(load_entry_point('torch==1.10.0', 'console_scripts', 'torchrun')())   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/elastic/multiprocessing/errors/__init__.py", line 345, in wrapper     return f(*args, **kwargs)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/run.py", line 719, in main     run(args)   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/run.py", line 710, in run     elastic_launch(   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 131, in __call__     return launch_agent(self._config, self._entrypoint, list(args))   File "/home/lrn/anaconda3/envs/pytorch1.10/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 259, in launch_agent     raise ChildFailedError( torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError:  ============================================================ tools/ddp_train.py FAILED ------------------------------------------------------------ Failures: [1]:   time      : 2023-11-27_15:52:05   host      : zlp-Z790-UD   rank      : 3 (local_rank: 3)   exitcode  : 1 (pid: 1984281)   error_file: <N/A>   traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html [2]:   time      : 2023-11-27_15:52:05   host      : zlp-Z790-UD   rank      : 4 (local_rank: 4)   exitcode  : 1 (pid: 1984282)   error_file: <N/A>   traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html [3]:   time      : 2023-11-27_15:52:05   host      : zlp-Z790-UD   rank      : 5 (local_rank: 5)   exitcode  : 1 (pid: 1984283)   error_file: <N/A>   traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html [4]:   time      : 2023-11-27_15:52:05   host      : zlp-Z790-UD   rank      : 6 (local_rank: 6)   exitcode  : 1 (pid: 1984284)   error_file: <N/A>   traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html [5]:   time      : 2023-11-27_15:52:05   host      : zlp-Z790-UD   rank      : 7 (local_rank: 7)   exitcode  : 1 (pid: 1984285)   error_file: <N/A>   traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html ------------------------------------------------------------ Root Cause (first observed failure): [0]:   time      : 2023-11-27_15:52:05   host      : zlp-Z790-UD   rank      : 2 (local_rank: 2)   exitcode  : 1 (pid: 1984280)   error_file: <N/A>   traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html ============================================================ 

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本地以普通方式打开studio，并运行相关本地单击软件的RPA程序，报查找窗口超时，改换成以管理员打开studio可以正常运行该RPA程序，目前通过管理中心派发任务的方式执行该RPA会报错，请问这种情况如何通过在管理中心派发任务的方式来运行该RPA呢

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