通过分配的公网IP-120.46.147.240远程 服务器 配置。 Hosts配置 图6 配置服务器1 IIS组件安装 图7 配置服务器2 安装报表服务器和数据库客户端 图8 安装 图9 配置报表 图10 配置 测试环境用了ReportServer，生产环境需要设置其他名，如ReportServer2。

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授权生产环境 请参见授权信息管理，配置生产环境的授权。 授权之前，如果没有生产环境的来源信息，需要联系开发中心管理员在开发中心控制台“系统管理 > 来源管理”中新增生产环境信息。 父主题： 发布

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准备生产环境 生产环境即运行环境，是指正式发布上线的真实环境。 缺省情况下，租户无法使用生产环境。您需要线下联系运营团队，签署商用合同后，才能使用生产环境。 父主题： 发布

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配置生产站点服务器 操作场景 通过管理控制台进行重保护操作前，需要先在待重保护的保护实例中的生产站点服务器上进行配置，配置完成后才能执行重保护操作。 24.6.0及之前版本需要执行该配置，24.9.0及之后版本支持自动配置容灾网关功能，无需执行该配置。 操作步骤 登录待配置的生产站点服务器。

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部署应用到生产环境 操作步骤 在ISDP+开发中心首页，鼠标放置到开发环境区域，选择“生产环境”，进入生产环境。 单击“我的仓库”中的“进入”，进入的包仓库。 查找到发布的AI视频协同应用包，单击“安装”，安装提示完成安装。 选择“应用管理 > 应用导航”，在应用导航页面查找到AI视频协同应用，单击对应操作列的。

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与生产环境边界 由于测试环境仍属于安全级别较低的区域，安全风险较高，如需与生产环境互联，此边界需要特别关注，采用较严格的访问控制策略：由开发测试环境发起对生产环境的访问，需严格控制(默认失败)，仅能访问生产环境中必要的[IP]:[PORT] (最小化)。由生产环境发起的对开发测试

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生产环境安全解决方案 网络隔离与访问控制 网络边界安全 安全管理 主机安全

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配置环境 下载Postman并安装 进入https://www.getpostman.com/downloads/，选择合适的版本进行下载安装。 最新版本的Postman需要注册账号并登录后才可以使用。 父主题： 使用Postman调试API接口

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调试代码最好保持本地环境和线上环境一致，这样基本保证修改缺陷不会被测试验证不通过。那怎么保持本地环境和线上保持一致呢？ Vue CLI的本地代理功能，在配置文件devServer.proxy中配置反向代理，这种方式最好弄一个网站作为中介代理，开发的时候只需要修改网站上的配置，本地服务不用重复启动。

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在命令行中输入以下命令来安装Vue CLI： npm install -g @vue/cli 这个命令会全局安装Vue CLI，所以安装成功后，你可以在命令行中输入以下命令来检查是否安装成功： vue --version 如果安装成功，可以看到Vue CLI的版本号。 父主题： 卡片配置指南

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OPS03-02 使用多个环境进行集成测试，构建和生产环境相同的预生产环境 风险等级 高 关键策略 开发者测试虽然成本低，但是缺乏对生产环境配置以及不同服务和应用之间实际交互的验证。为此，您的组织可以在云上提供多个环境，典型的环境包含测试环境，预生产环境和生产环境。在生产环境部署之前，可以通过

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单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。

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G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资

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单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。

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单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。

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G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资

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G，请提工单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“模型部署 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。选择专属资

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单扩容。 Step3 部署在线服务 将Step2 部署模型中创建的AI应用部署为一个在线服务，用于推理调用。 在ModelArts控制台，单击“部署上线 > 在线服务 > 部署”，开始部署在线服务。 图5 部署在线服务 设置部署服务名称，选择Step2 部署模型中创建的AI应用。

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环境配置故障 Notebook提示磁盘空间已满 Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 Notebook中安装依赖包报错ERROR: HTTP error 404 while getting xxx Notebook中已安装对应库，仍报错import numba

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配置Python环境 前提条件 确保已安装Python3，目前Python SDK仅支持Python3。 确保已安装setuptools、requests、websocket-client。 操作步骤 下载SDK，通过pip-list命令查看安装包。若未安装，则执行以下命令： pip

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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。 执行主机 选择用来

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