远程鉴权：CDN节点转发用户请求到您指定的鉴权 服务器 ，由鉴权服务器完成鉴权功能。 远程鉴权用户请求流程如下： 图1 远程鉴权流程 表1 步骤说明 步骤 说明 ① 用户携带鉴权参数访问CDN节点。 原始请求URL：https://example.com/folder01/test.txt?key=***。

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远程连接Linux云服务器报错：Module is unknown 问题描述 远程连接Linux云服务器报错：Module is unknown 图1 Module is unknown 修改此问题需要重启进入救援模式，请评估风险后进行操作。 本节操作涉及云服务器重启操作，可能会导致业务中断，请谨慎操作。

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安装远程协助软件 向日葵远程软件安装（选装） SunloginEnterprise_3.2.0.35489_x64.exe 父主题： 软件安装指导

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端口 输入LDAP远程服务器的接入端口，默认389端口。 模式 选择认证模式或同步模式。 堡垒机 和AD服务器做对接，域用户的添加需要手动在用户管理处选择LDAP认证添加。 堡垒机和AD服务器对接好之后，可以在“系统配置 > 认证配置”处，把对应OU下的用户同步到堡垒机上。 Base

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修改“设置已中断会话的时间限制”为已启用，修改“结束已断开连接的会话”为1分钟。 单击“确定”。 关闭自动根证书更新（V3.3.26.0） 升级到V3.3.26.0及以上的版本需要执行该操作，“V3.3.26.0”之前的版本不执行本章节的相关操作。 选择“管理模板 > 系统 > Internet

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选择“系统 > 系统配置 > 认证配置”，进入远程认证配置管理页面。 图1 配置远程认证 在“RADIUS认证配置”区域，单击“编辑”，弹出RADIUS认证配置窗口。 图2 配置RADIUS认证 表1 RADIUS域认证模式参数说明 参数 说明 服务器地址 输入RADIUS服务器地址。 状态

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认证配置”，进入远程认证配置管理页面。 图1 配置远程认证 在“SAML认证配置”区域，单击“编辑”，弹出SAML认证配置窗口。 图2 配置SAML认证 表1 SAML域认证参数说明 参数 说明 状态 选择开启或关闭SAML远程认证，默认。 ，表示开启SAML认证。在配置信息有效

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称，跳转至弹性云服务器页面。 图9 节点管理 单击“远程登录”，在弹出的窗口中，单击“CloudShell登录”。 图10 远程登录 在CloudShell中设置密码等参数后，单击“连接”即可登录节点，CloudShell介绍可参见远程登录Linux弹性云服务器（CloudShell方式）。

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远程连接Windows云服务器报错：无法验证此远程计算机的身份 问题描述 由于在安全软件中设置了安全登录限制，导致远程桌面连接Windows云服务器报错：无法验证此远程计算机的身份。需要再次登录输入密码。 图1 协议错误 可能原因 云服务器安装了安全软件，防止有未知IP登录云服务器。

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LISTEN 1296/sshd 部署nginx 运行如下命令下载官方nginx安装包。 wget -C /opt/ http://nginx.org/download/nginx-1.18.0.tar.gz 运行如下命令到/opt目录下并解压nginx-1.18.0.tar

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01 样例 数据样本 公开数据集: ionosphere数据集。 配置流程 运行流程 将多层感知机分类(pytorch)算子拖入画布，并进行参数配置。 单击界面上面发布算链到 DLI 按钮，将配置好的算子发布到DLI。 配置对应的DLI工作空间、名称、队列及OBS存放路径。 在DLI界面

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Notebook、训练、推理部署 表2 PyTorch 预置镜像 适配芯片 适用范围 pytorch_1.11.0-cann_6.3.2-py_3.7-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练、推理部署 pytorch_2.1.0-cann_7

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场景描述 本文旨在指导如何在Snt9b裸金属服务器上，进行磁盘合并挂载、安装docker等环境配置。在配置前请注意如下事项： 首次装机时需要配置存储、固件、驱动、网络访问等基础内容，这部分配置尽量稳定减少变化。 裸机上的开发形式建议开发者启动独立的Docker容器作为个人开发环境

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行中”的实例），可以打开Notebook并在开发环境中启动编码。 基于不同AI引擎创建的Notebook实例，打开方式不一样。 pytorch、tensorflow、mindspore、tensorflow-mindspore、cylp-cbcpy、rlstudio-ray、mi

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B1节点挂载文件系统为SAP HANA提供Backup卷，本章节指导用户挂载SFS文件系统到云服务器上。 前提条件 已完成创建文件系统，并获取到文件系统的共享路径。 已配置了用于解析文件系统 域名 的DNS服务器的IP地址。 操作步骤 使用PuTTY软件，以“root”帐号和密钥文件（“.pp

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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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numpy as np def handler (event, context): print("start training!") train() print("finished!") return { "statusCode":

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多层感知机预测(PyTorch) 概述 使用PyTorch实现的多层感知机分类算法，可运行于异构资源池上。 该算子通过cuda自动判断GPU是否可用。如果GPU可用，优先使用GPU训练；否则使用CPU训练。 输入 参数 参数说明 train_url train_url为存储模型文

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--silent 验证NVIDIA安装结果。 nvidia-smi -pm 1 nvidia-smi /usr/local/cuda/bin/nvcc -V 安装Pytorch2.0和验证CUDA验证。 PyTorch2.0所需环境为Python3.10， 安装配置miniconda环境。

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示例：从0到1制作 自定义镜像 并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux

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采集Syslog汇聚服务器日志到LTS 背景信息 Syslog是网络上各种设备将日志收集到日志服务器的一种数据协议，它几乎被所有的网络设备支持，并且能够记录多种事件类型的日志消息，支持syslog的设备常见的有路由器、交换机、打印机等等，甚至unix-like的服务器也可以支持产生s

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