安全组是为云服务器创建的实例级别的静态数据包筛选防火墙,可以定义IP+端口的入站和出站访问策略。默认情况下安全组放行所有入站和出站的流量,为了提高云服务器安全性,建议根据BCC内部服务,开放最小入站访问权限,如非必须,建议禁止服务器出站流量,如需访问外网,则根据需要配置最小放行规则。 ACL是子网级别的防火墙组件,可实现灵活设置一个或多个子网的流量,满足用户不同网络部署的安全需求。
您可以修改这两个参数,以修改安装目录和本地运行用户。 注意: 最后一个参数是指定本地运行收集器的用户,与执行安装命令的用户不一定是一个用户。区别是,一个是用哪个用户安装收集器,如root等;一个是以哪个用户启动收集器,如work等。 说明: 同一台机器上支持安装多个收集器,只要指定不同安装目录即可,不同收集器间相互独立运行,但按产品逻辑来讲同一个token应该只安装一个收集器。
发布API 在训练模型时,您需要选择「EasyEdge本地部署」的训练方式,才能发布本地部署的私有API。 私有API介绍 将模型以Docker形式在本地服务器(仅支持Linux)上部署为http服务,可调用与公有云API功能相同的接口。
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根据测试结果,我们可以确定新代码和原有代码能否正确地集成在一起。 持续交付:持续交付在持续集成的基础上,将集成后的代码部署到运行环境。 通过在百度智能云容器引擎上部署服务,开发人员在 git 或其他代码平台提交新代码后,可立即进行构建、测试、打包集成。在持续集成的基础上,将集成的代码部署到预发布环境和线上环境。
LCC形态 LCC本质上就是将原本在百度机房的资源(机柜、交换机、服务器等)交付到客户指定地点,通过LCC独享的网络链路(专线或Internet w/VPN)实现与中心云互通,让用户能够在本地就使用到与百度智能云中心云能力完全一致的云服务,如使用公有云控制台、使用云上服务并创建资源等等。
2、效率提升:该模型具有秒级的识别速度,对于每轮次采集的上千张监控照片可以实现无延时分析并上报缺陷,具有实时分析功能,极大提高了审核及时性; 3、成本节省:随着输电线路在线监测装置的大面积部署,数据量将几何式增长,原有模式只能通过增加审核人力的方式,完成审核工作。而通过使用百度EasyDL定制化图像识别训练的模型,可以实现输电线路外部隐患智能识别,极大节省了上百人的审核工作量和人力成本。