认证 服务器 侧的配置 配置用户组并添加MAC账号 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 父主题： 无线哑终端MAC认证

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CRL管理”页面，选择“CRL发布服务器”页签，单击CRL发布服务器右侧的“修改”，可修改该CRL发布服务器的配置信息。 删除CRL发布服务器： 在“PKI管理 > CRL管理”页面，选择“CRL发布服务器”页签，单击CRL发布服务器右侧的“删除”，可删除该CRL发布服务器。 导入CRL： 在“PKI管理

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击“确定”。 5. 为云服务器配置上一步创建的代理。 在左侧导航栏，单击，选择“计算>弹性云服务器”，弹出界面。 点击需要配置委托的云服务器，进入云服务器“基本信息”。 在“管理信息>委托”点击编辑按钮，选择之前创建的委托，点击“保存”。 父主题： 配置Backint Agent

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认证服务器侧的配置 配置社交媒体参数 配置访客帐号策略 配置Portal推送页面 配置Portal推送策略 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 父主题： Portal微信公众号认证（AP作为认证点）

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认证服务器侧的配置 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 父主题： 配置员工无线终端认证（Portal+短信，AP为认证点）

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认证服务器侧的配置 配置用户组和用户 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 父主题： 配置员工无线终端认证（802.X认证，随板AC为认证点）

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认证服务器侧的配置 配置用户组并添加MAC账号 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 父主题： 配置有线哑终端认证（MAC认证，交换机为认证点）

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推理基础镜像详情PyTorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下PyTorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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7-ubuntu_1804-x86_64 不同区域支持的AI引擎有差异，请以实际环境为准。 训练基础镜像详情（PyTorch） 介绍预置的PyTorch镜像详情。 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本：pytorch_1.8.0-cuda_10

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编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎，单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的AI引擎。 表1 新旧版预置引擎差异 工作环境 预置训练I引擎与版本

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"cpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "gpu_image_url" : "aip/tensorflow_2_1:train", "image_version" : "tensorflow_2.1.0-cuda_10

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创建Tensorboard TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard当前只支持基于TensorFlow引擎的训练作业。同一个用户的多个项目，创建Tensorboard任

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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见《裸金属服务器实例家族》。 添加同VPC的后端服务器 进入后端服务器组列表页面。 在后端服务器组列表页面，单击需要添加后端服务器的后端服务器组名称。 切换到“后端服务器”页签，根据需求选择添加以下同VPC的服务器实例。 云服务器（E CS 或BMS）：选择下方“云服务器”页签，并单

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如何在Notebook中安装外部库？ 在Jupyter Notebook中安装 例如，通过Jupyter Notebook在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。 打开一个Notebook实例。 在Jupyter控制面板中，选择“New”（新建），然后选择“TensorFlow-1

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Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow和Caffe模型转换成“

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登录 SMS 控制台，在左侧导航树，选择迁移代理配置，进入“迁移代理配置”页面。 单击页面右上角的“创建代理服务器”按钮，进入“创建代理服务器”页面。 在“代理服务器配置”页签，根据表1，配置代理服务器参数。 表1 参数说明 参数 说明 区域 选择代理服务器所在区域。无公网迁移时，需要与目的端服务器在同一区域。 项目

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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。 操作步骤 登录待配置的生产站点服务器。 依次执行以下命令，配置生产站点服务器代理客户端的网关地址。 Linux服务器： su - service

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单击需要修改挂载策略的服务器组名称，进入服务器组详情页面 单击“挂载策略”右侧“”，弹出“修改挂载策略”窗口。 根据需求，配置挂载目录设置。 个人目录：选择服务器组挂载策略为个人目录时，服务器只挂载个人文件夹。 共享目录：选择服务器组挂载策略为共享目录时，服务器只挂载共享文件夹。

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模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/M

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配置外呼文件服务器 背景信息 在外呼任务下配置外呼数据导入时，支持选择从服务器导入，此时选择并配置当前外呼需要导入的SFTP服务器以及对应的文件信息，同时选择导入文件与数据的映射规则。 支持从服务器导入黑名单。将黑名单模板上传至服务器对应路径下，黑名单导入时填写文件名、文件路径。

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