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红色帽子OpenStack平台17.1配置网络功能虚拟化
您可以使用Red Hat OpenStack平台主管Toolkit隔离特定的网络类型，例如外部，项目，内部API等。您可以在单个网络接口上部署网络，也可以通过多主机网络接口分布。使用开放的VSWITCH您可以通过将多个接口分配给单个桥来创建债券。在红色帽子OpenStack Platform安装中使用模板文件配置网络隔离。如果您不提供模板文件，则在配置网络上部署的服务网络。
红帽单签名7.6确保申请和服务指南
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keycloak的红帽构建26.0确保应用和服务指南
客户端是与KeyCloak的红帽构建相互作用以验证用户并获取令牌的实体。最常见的是，客户端是代表用户行动的应用程序和服务，这些用户为其用户提供单个登录体验，并使用服务器发行的代币访问其他服务。客户还可以是有兴趣获得代币和代表访问其他服务的实体。
Red Hat Enterprise Linux 9安装和使用动态编程语言
建筑特定的Python Wheels建立在RHEL 9新近粘附在上游体系结构命名上，该架构允许客户在RHEL 9上构建其Python Wheels并将其安装在非RHEL系统上。python车轮构建的RHEL先前版本与以后版本兼容，可以安装在RHEL9。请注意，这仅影响包含为每个体系结构构建的Python扩展的车轮，而不是带有纯Python代码的Python Wheels，这不是特定于体系结构的。
红色帽子企业Linux 9.0监视和管理系统状态和性能
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红色帽子OpenShift开发空间3.17发行说明和已知问题
3.1。重新启动3.2期间显示的先前CDE错误。扩展'MS-Python.python'无法使用API建议：终端链机3.3。无法使用内部托管的GitLab存储库3.4的DevFile启动工作空间。ssh键通过粘贴键字符串3.5添加到仪表板中时无效。当卷安装到/home/user/.local 3.6时，缺少Podman。即使GitHub下降了3.7，也允许启动现有工作区。使用che_force_refresh_personal_access_token属性3.8时，仪表板不可用。打开链接在Visual Studio代码中不起作用 - 开源（“代码-OSS”）
铁工人区议会（费城和附近）退休和退休金计划
5 I.R.C. §§401（a）（3） - （5），410（b）。 6 I.R.C. §409A（a）（4）（b）。 7，因为NQDC计划是没有资金的，并且可能仅代表未来支付指定金额的合同承诺，因此这种参与者指导的投资仅用于定义信誉为帐户的名义收益。 8 I.R.C. §§402（g），401（k）（3），（m）。5 I.R.C.§§401（a）（3） - （5），410（b）。6 I.R.C. §409A（a）（4）（b）。 7，因为NQDC计划是没有资金的，并且可能仅代表未来支付指定金额的合同承诺，因此这种参与者指导的投资仅用于定义信誉为帐户的名义收益。 8 I.R.C. §§402（g），401（k）（3），（m）。6 I.R.C.§409A（a）（4）（b）。7，因为NQDC计划是没有资金的，并且可能仅代表未来支付指定金额的合同承诺，因此这种参与者指导的投资仅用于定义信誉为帐户的名义收益。8 I.R.C. §§402（g），401（k）（3），（m）。8 I.R.C.§§402（g），401（k）（3），（m）。
使用英特尔企业人工智能和 Red Hat® OpenShift® AI 简化人工智能的采用和部署
1 Skim AI，“2024 年你需要了解的 10 个企业 AI 统计数据。”https://skimai.com/10-enterprise-ai-stats-to-know-in-2024/。 2 Grandview Research，“2030 年人工智能市场规模和份额报告”。https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market。 3 mlinsider。“2023 年底生成式 AI 和机器学习的现状。”https://cnvrg.io/wp-content/uploads/2023/11/ML-Insider-Survey_2023_WEB.pdf。 4 Gartner，2023 年 10 月 11 日。“Gartner 表示，到 2026 年，超过 80% 的企业将使用生成式 AI API 或部署支持生成式 AI 的应用程序。” https://www.gartner. com/en/newsroom/press-releases/2023-10-11-gartner-says-more-than-80-percent-of-enterprises-will-have-used-generative-ai-apis-or-deployed-generative-ai-enabled-applications- by-2026 。 5 Cognilytica，“AI项目失败的十大原因”。https://www.cognilytica.com/top-10-reasons-why-ai-projects-fail/ 。性能因使用情况、配置和其他因素而异。了解更多信息，请访问 https://www.intel.com/PerformanceIndex 。性能结果基于配置中所示日期的测试，可能无法反映所有公开可用的更新。有关配置详细信息，请参阅配置披露。没有任何产品或组件可以绝对安全。英特尔不控制或审核第三方数据。您应咨询其他来源以评估准确性。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或服务激活。您不得将本文档用于与本文所述英特尔产品相关的任何侵权或其他法律分析，也不得协助使用本文档。您同意授予英特尔非独占、免版税的许可，以允许此后起草的任何专利权利要求，其中包括本文披露的主题。所述产品可能包含设计缺陷或错误（称为勘误表），这可能会导致产品偏离已发布的规格。最新勘误表可根据要求提供。© 英特尔公司。英特尔、英特尔徽标和其他英特尔标志是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能被声明为他人的财产。0524/RM/MESH/356881-001US
使用英特尔® 边缘开发人员云，通过 Red Hat* OpenShift* 数据科学平台在英特尔® 硬件上评估人工智能应用程序
带有相关 Tensorflow* 或 PyTorch* 内核的 Jupyter* 笔记本，从源代码存储库克隆训练示例笔记本 (ipynb 文件)，使用所选数据集训练模型并将训练好的模型上传到您选择的存储设施。通过“启动 Red Hat OpenShift Data Science”学习路径了解有关如何使用 Red Hat* OpenShift* Data Science 的更多信息。对于本教程中选择的示例，我们假设开发人员已完成此部分，并将训练好的 PyTorch* 肾脏分割模型上传到 AWS* S3 存储桶。为方便起见，我们以 OpenVINO™ 中间表示 (IR) 文件的形式为本练习提供预训练模型。有关说明，请参阅先决条件部分。2. 不同英特尔® 硬件上的 AI 模型推理利用了英特尔® 开发者云