在“CA 服务器 对接配置”页面单击CA服务器配置右侧的“导入身份证书”，可上传该CA服务器配置对应的身份证书。 如果未配置 CS R文件，在“CA服务器对接配置”页面不可导入身份证书。 修改CA服务器配置： 在“CA服务器对接配置”页面单击CA服务器右侧的“修改”，可修改该CA服务器配置信息。 修改已配置的CA服

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认证服务器侧的配置 配置短信服务器 创建用户组 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 配置访客帐号策略 配置Portal定制页面 配置Portal页面推送策略 父主题： 配置访客无线终端认证

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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（802.1X认证，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

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本信息页面。 在“源站服务器”栏中，单击“编辑”。 在“修改服务器信息”页面，根据需要修改服务器的各项配置以及已绑定的证书。 关于证书更新的详细内容可参见更新网站绑定的证书。 WAF支持配置多个后端服务器，如果需要增加后端服务器，可单击“添加”，增加服务器。 如果需要开启IPv6

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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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”，点击“确定”。 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 创建用户组 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 父主题： Portal用户名密码认证

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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： 配置访客无线终端认证（Portal+短信，AP为认证点）

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认证服务器侧的配置 配置短信服务器 创建用户组 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 父主题： 配置访客无线终端认证（Portal认证，随板AC为认证点）

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认证服务器侧的配置 创建用户组 配置认证规则 配置授权结果 配置授权规则 父主题： 配置访客无线终端认证（Portal+帐号密码，随板AC为认证点）

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认证服务器侧的配置 配置短信服务器 创建用户组 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，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： 配置员工有线终端认证（802.1X认证，交换机为认证点）

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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： 配置教学上网有线终端认证（802.1X认证，交换机为认证点）

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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： 无线哑终端MAC认证

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signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB，TensorFlow保存summary可能是本地缓

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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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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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TFJob即Tensorflow任务，是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型，有多种角色可以配置，能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见：https://www.tensorflow.org

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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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"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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