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配置SNAT规则。 SNAT功能通过绑定弹性公网IP，实现私有IP向公有IP的转换，可实现VPC内跨可用区的多个云主机共享弹性公网IP、安全高效地访问互联网。 公网NAT网关页面，单击创建的NAT网关名称，进入NAT网关详情页。 在SNAT规则页签下，单击“添加SNAT规则”。
步骤二：配置公网SNAT网关 参考通过公网NAT网关的SNAT规则访问公网章节，配置并验证SNAT。 关联SFS Turbo（可选） 关联SFS Turbo主要是在不需要打通VPC的情况下，可直接在Notebook及训练环境中挂载SFS盘，并访问相应数据。
操作步骤 在Ubuntu 20.04上禁止内核自动升级，步骤如下： 禁用unattended-upgrades。 “unattended-upgrades”是一个用于安装安全更新的软件包。
Lite Cluster使用流程 ModelArts Lite Cluster面向k8s资源型用户，提供托管式k8s集群，并预装主流AI开发插件以及自研的加速插件，以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等能力，用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。
如果需要使用打通VPC的方式实现专属资源池访问公网，由于要访问的公网地址不确定，一般是建议用户在VPC中创建SNAT。
https://code.visualstudio.com/docs/remote/troubleshooting 小技巧（按需调整远端连接的相关参数）： "remote.SSH.connectTimeout": 10, "remote.SSH.maxReconnectionAttempts
signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0] else: logging.warning
Error 803: system has unsupported display driver / cuda driver combination</module> 解决方式 先排查cuda和torch版本是否兼容。
测试音频speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/example/asr_example.wav的识别结果如下： 图2 测试音频识别结果 步骤九：在Aishell1测试集上测试
If the signature check failed. This could be because of a time skew.
param/batch_size" : 32, "param/learning_rate" : 0.05512301741232006 }, "ae544174", "2", "19.477163314819336", "", "0.0625", "TERMINATED
约束限制 Gallery CLI配置工具下载文件时依赖集群的公网访问权限，所以在使用CLI时要求集群配置NAT网关，具体操作请参见公网NAT网关。
in signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0]
可选值如下： Creating：创建中 Queuing：排队中 Running：运行中 Failed：运行失败 Completed：已完成 Terminating：停止中 Terminated：已停止 CreateFailed：创建失败 TerminatedFailed：停止失败
可选值如下： Queue：排队中 Pending：等待中 Abnormal：异常 Terminating：中止中 Creating：创建中 Running：运行中 Completed：已完成 Terminated：已终止 Failed：运行失败 sort 否 String 排序依据字段
&Signature=6yvhJufi5kQO6UjToQgR0ztP%2Bis%3D", "signed_new_source" : "https://test-obs.obs.xxx.com:443/classify/output/7PoIhUzSk92OglQrTxr
Terminating Integer 终止中的作业个数。 Creating Integer 创建中的作业个数。 Running Integer 运行中的作业个数。 Completed Integer 已完成的作业个数。 Terminated Integer 已终止的作业个数。
= signature[signature_key].inputs[input_key].name y_tensor_name = signature[signature_key].outputs[output_key].name x = sess.graph.get_tensor_by_name
signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0] else: logging.warning
signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0] else: logging.warning
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