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s为用户自动创建委托并配置到ModelArts服务中。 本章节主要介绍一键式自动授权方式。一键式自动授权方式支持给IAM子用户、联邦用户（虚拟IAM用户）、委托用户和所有用户授权。 约束与限制 华为云账号 只有华为云账号可以使用委托授权，可以为当前账号授权，也可以为当前账号下的所有IAM用户授权。
infer_type String 推理方式，取值为real-time/batch/edge。 vpc_id String 服务实例所在的虚拟私有云ID，服务自定义网络配置时返回。 subnet_network_id String 服务实例所在的子网的网络ID，服务自定义网络配置时返回。
相关资源。 监控和报告任何异常活动，并及时采取措施。 推理部署安全责任 提供商 底层ecs相关的系统补丁修复 k8s的版本更新和漏洞修复 虚拟机OS的版本生命周期维护 ModelArts推理平台自身的安全合规性 容器应用服务加固 模型运行环境的版本更新和漏洞定期修复 客户侧 资源的授权，访问控制
核对每一个计费周期的信息是否和实际相符，具体如表1所示。 表1 专属资源池流水账单 产品类型 ModelArts 产品 ModelArts虚拟计算实例 计费模式 按需 消费时间 2023/07/10 16:47:08 ~ 2023/07/10 18:09:06时段计费系统将生成6
REINSTALLINGOS: 重装操作系统中： REINSTALLINGOS_FAILED。重装操作系统失败。 vpc_id String 实例所在虚拟私有云ID。 endpoints Array of EndpointsRes objects 服务器的私有IP信息。 image ServerImageResponse
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SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的权限。SMN消息通知服务配合CES监控告警功能一起使用。 SMN FullAccess 必选 VPC虚拟私有云 子用户在创建ModelArts的专属资源池过程中，如果需要开启自定义网络配置，需要配置VPC权限。 VPC FullAccess 可选
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使用人员，具有独立的身份凭证（密码和访问密钥），根据账号授予的权限使用资源。IAM子用户相关介绍请参见IAM用户介绍。 联邦用户：又称企业虚拟用户。联邦用户相关介绍请参见联邦身份认证。 委托用户：IAM中创建的一个委托。IAM创建委托相关介绍请参见创建委托。 所有用户：该选项表示
REINSTALLINGOS: 重装操作系统中： REINSTALLINGOS_FAILED。重装操作系统失败。 vpc_id String 实例所在虚拟私有云ID。 endpoints Array of EndpointsRes objects 服务器的私有IP信息。 image ServerImageResponse
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节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。 vpc_id 否 String 在线服务实例部署的虚拟私有云ID，默认为空，此时ModelArts会为每个用户分配一个专属的VPC，用户之间隔离；如需要在服务实例中访问名下VPC内的其他服务组
、高级配置等后续步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意：创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
工具。不管是ModelArts Lite云服务，还是本地Windows/Linux等服务器，安装操作都相同。 登录服务器，激活python虚拟环境。 conda activate [env_name] # 例如使用conda管理python环境（需要确认环境已安装Anaconda）
ble_file.json文件中配置的container_ip保持一致。 expandable_segments-使能内存池扩展段功能，即虚拟内存特性。 ${RANKTABLEFILE}：rank_table_file.json文件挂载到容器中的地址${container_wor
、高级配置等后续步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意：创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装
SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的权限。SMN消息通知服务配合CES监控告警功能一起使用。 SMN FullAccess 可选 VPC虚拟私有云 子用户在创建ModelArts的专属资源池过程中，如果需要开启自定义网络配置，需要配置VPC权限。 VPC FullAccess 可选
T_S=600 # PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF优先设置为expandable_segments:True # 如果有涉及虚拟显存相关的报错，可设置为expandable_segments:False export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=e
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