配置日志服务器全过程  内容精选
  • 日志配置操作 - 操作系统安全加固 | 百度智能云文档

    审核过程追踪 启用本地安全策略中对Windows系统的审核进程追踪,仅失败操作需要审核。 操作步骤 打开 控制面板 > 管理工具 > 本地安全策略 ,在 本地策略 > 审核策略 中,设置 审核进程追踪 。 日志文件大小 设置应用日志文件大小至少为 8192 KB,可根据磁盘空间配置日志文件大小,记录的日志越多越好。并设置当达到最大的日志尺寸时,按需要轮询记录日志

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  • 配置类问题 - 日志服务BLS | 百度智能云文档

    配置类问题 认证Token有什么作用? 认证Token用于日志服务对您进行身份验证,请妥善保管 收集器支持哪些平台? 目前日志服务的收集器支持64位的Linux和Windows系统,如您的安装过程出现问题,请提 工单 申请 日志服务划分区域吗?如何选择合适的区域? 日志服务划分不同区域。

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配置日志服务器全过程  更多内容
  • 获取Bucket的访问日志配置 对象存储(BOS)

    获取Bucket的访问日志配置 接口说明 本接口用来获取某个Bucket的访问日志配置情况。 注意事项 如果请求的源Bucket不存在,返回404错误,错误码为NoSuchBucket。 请求者只有是源Bucket的owner且拥有FULL_CONTROL权限才允许查看,否则返回403错误,错误码为AccessDenied。 请求URI GET /v1/{bucketName}/?

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  • 关闭Bucket的访问日志配置 对象存储(BOS)

    关闭Bucket的访问日志配置 接口说明 本接口用来关闭Bucket访问日志记录功能。 注意事项 如果请求的源Bucket不存在,返回404错误,错误码为NoSuchBucket。 请求者只有是源Bucket的owner且拥有FULL_CONTROL权限,才能关闭Bucket访问日志记录功能。否则,BOS返回403错误,错误码为AccessDenied。

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  • 配置视觉任务 - BML 功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    配置脚本注意事项 说明:BML目前支持飞桨(Paddle Paddle)深度学习框架 了解飞桨 目前BML为每一种预训练模型都预置了脚本代码,在不需要修改的情况下可直接启动训练。 自定义脚本内容过程中有如下注意事项: 可以自定义的部分包括超参配置字典conf和模型头部网络定义函数create_model。主体网络(含预训练参数)在页面可选。

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  • 配置NLP任务 - BML 功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    配置网络过程中,您可以选择使用预训练模型ERNIE2.0对应的三个版本:ERNIE2.0_Base、ERNIE2.0_Large和ERNIE2.0_Tiny。本章节演示创建流程,先选择“ERNIE2.0_Tiny”,并选择TextCNN网络。 EasyDL专业版目前支持飞桨(Paddle Paddle)深度学习框架,自然语言训练任务支持的框架脚本为paddle-fluid-v1.6.1。

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  • 配置模型 - BML 功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    配置模型 配置模型 在BML中,Notebook不仅为用户提供了开发环境,而且支持用户将Notebook中开发的模型部署发布到模型仓库以及部署为在线服务。在发布前需要先对已保存的模型配置相应的出入参及数据处理逻辑,从而保证后续模型可被部署。 在左侧导航栏中单击“Notebook”。 在已创建的“dogcat分类模型”的模型发布列表中,单击待部署版本模型所在行的“模型发布列表”。

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  • 超参数配置参考 - BML 功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    进化算法 进化算法是基于种群概念的超参搜索策略,把超参配置视为一个种群,并行优化多个种群并在种群内部进行优胜劣汰的筛选,最终输出最佳模型。这个过程是从遗传算法获得的灵感,种群的初始化采用随机的方式生成,个体的优胜劣汰具体指利用(exploit)和探索(explore)两个步骤,不仅可能会从表现较好的个体中复制参数,它还能通过随机扰动修正当前的值而探索新的超参数组合。

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  • 配置休眠策略 - BML 功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    配置休眠策略 公有云部署支持休眠策略,从而实现服务的自动休眠,以帮助用户减少支出。 前提条件 已创建的在线服务支持配置休眠策略。 操作步骤 在左侧导航栏中选择“模型部署”>“公有云部署”。 在服务列表页中,单击已创建服务所在行的“设置休眠策略”。 配置休眠策略,如下图所示: 单击“确定”完成配置

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  • 配置AUTOML模式表格数据预测任务 - BML 功能AI开发平台 | 百度智能云文档

    配置AUTOML模式表格数据预测任务 表格预测任务支持AutoML和专家两种运行方式: AutoML模式:流程自动建模,用户只需设置数据集、目标列以及制定任务类型即可,而无需关注数据处理以及算法配置过程,系统会自动完成建模过程,并从中挑选最优的模型作为训练任务的运行结果。

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