本节介绍云智助手的个人专属智库内容。 个人专属智库支持多种文件类型（包括 Word、PPT、Excel、PDF、TXT 和图片）上传至会话中，并基于文件内容提供智能问答服务。用户可随时上传文件至个人知识库，并对其进行管理。智能问答将根据用户上传的内容生成更贴合需求的回复，贴近业务场景，越用越懂你。个人智库无需开通，可直接使用。 管理个人专属智库 【操作步骤】： 1.用户登录AI云电脑，打开“云智助手”，点击右上角个人头像； 2.点击“ 专属智库 ”，进入智库管理页面； 3.点击“ 个人专属智库 ”，点击“上传文件””，可将个人文件直接上传到个人专属智库，支持 Word、Excel、PPT、PDF、TXT、图片等文件格式； 4.或开启“聊天文件自动上传”，支持在对话窗口中文件自动上传到个人专属智智库。 选择个人智库及指定文件进行提问 方式一：选择个人智库，适合需要串联多份工作文档，提炼规律或复用经验。 1.打开“云智助手”，点击对话窗口中的“专属智库”； 2.选择指定的专属智库，云智助手会优先使用指定的智库内容进行推理回复。 方式二：选择指定个人智库文件提问，适合单文件细节解析、精准信息提取 1.打开“云智助手”，点击对话窗口中的“专属智库”； 2.选择智库页面，点击选择部分文件夹； 3.在个人智库详情页面，选择需要引用的文件或文件夹。

本文介绍实时云渲染的产品定义。 天翼云实时云渲染平台，基于智能边缘云的GPU算力提供视频实时渲染计算并串流同步输出到终端设备的PaaS服务。通过分布式GPU集群，提供弹性云端渲染算力、音视频串流、应用云化服务，用户按需扩容、按需付费使用，解决软硬件对用户的使用限制、降低成本、方便使用。 通过“上传应用、实时渲染、应用发布”三步实现应用包的渲染和发布、交互。

概述 智能体引擎中的沙箱提供了挂载天翼云对象存储ZOS的能力。通过挂载功能，您可以将ZOS存储桶的指定路径映射为沙箱内的本地文件目录，实现数据的持久化保存、多实例共享。 本章节主要介绍沙箱模板如何配置ZOS挂载以及使用E2B SDK动态挂载ZOS。 使用场景 跨沙箱实例文件共享场景 智能体引擎中的沙箱支持同一沙箱模板下的所有实例挂载相同的对象存储ZOS路径，以满足数据与文件持久化存储和共享的需求。 沙箱模板配置中ZOS挂载参数 ZOS挂载参数说明如下： 参数名称 是否必填 参数说明 ZOS挂载点 是 对象存储Bucket名称。 Bucket子目录 是 设置Bucket中的子目录，必须为绝对路径。设置为/表示挂载Bucket的根目录。 沙箱本地目录 是 设置沙箱运行环境中的本地目录。 沙箱本地目录权限 是 选择Bucket挂载到沙箱运行环境中的本地目录后，该目录的访问权限。支持设置为只读或读写权限。 E2B SDK动态挂载ZOS 除了在沙箱模板中配置ZOS挂载，您还可以通过E2B SDK动态挂载ZOS。如果模板中已经配置了ZOS挂载，SDK挂载的ZOS会覆盖模板中的配置。 使用E2B SDK创建沙箱时，通过写入环境变量AGETEMPLATEZOS 来配置ZOS挂载。AGETEMPLATEZOS的格式为：ZOSBUCKETNAMEBucket名称,ZOSMOUNTPOINT沙箱本地目录,ZOSURL对象存储内网地址,ZOSSUBDIRBucket子目录,ZOSREADONLY沙箱本地目录权限，如果有多组挂载，每组之间使用空格隔开，最多支持5个挂载点。 注意： 虽然以环境变量AGETEMPLATEZOS形式动态挂载ZOS，但是该环境变量并不会写入沙箱环境变量。 python sandbox Sandbox.create( template'xxx', envs{"AGETEMPLATEZOS":"ZOSBUCKETNAMEmybucket,ZOSMOUNTPOINT/home/user/a/,ZOSURL ) print('创建沙箱成功')

概述 智能体引擎中的沙箱提供了挂载天翼云对象存储ZOS的能力。通过挂载功能，您可以将ZOS存储桶的指定路径映射为沙箱内的本地文件目录，实现数据的持久化保存、多实例共享。 本章节主要介绍沙箱模板如何配置ZOS挂载以及使用E2B SDK动态挂载ZOS。 使用场景 跨沙箱实例文件共享场景 智能体引擎中的沙箱支持同一沙箱模板下的所有实例挂载相同的对象存储ZOS路径，以满足数据与文件持久化存储和共享的需求。 沙箱模板配置中ZOS挂载参数 ZOS挂载参数说明如下： 参数名称 是否必填 参数说明 ZOS挂载点 是 对象存储Bucket名称。 Bucket子目录 是 设置Bucket中的子目录，必须为绝对路径。设置为/表示挂载Bucket的根目录。 沙箱本地目录 是 设置沙箱运行环境中的本地目录。 沙箱本地目录权限 是 选择Bucket挂载到沙箱运行环境中的本地目录后，该目录的访问权限。支持设置为只读或读写权限。 E2B SDK动态挂载ZOS 除了在沙箱模板中配置ZOS挂载，您还可以通过E2B SDK动态挂载ZOS。如果模板中已经配置了ZOS挂载，SDK挂载的ZOS会覆盖模板中的配置。 使用E2B SDK创建沙箱时，通过写入环境变量AGETEMPLATEZOS 来配置ZOS挂载。AGETEMPLATEZOS的格式为：ZOSBUCKETNAMEBucket名称,ZOSMOUNTPOINT沙箱本地目录,ZOSURL对象存储内网地址,ZOSSUBDIRBucket子目录,ZOSREADONLY沙箱本地目录权限，如果有多组挂载，每组之间使用空格隔开，最多支持5个挂载点。 注意： 虽然以环境变量AGETEMPLATEZOS形式动态挂载ZOS，但是该环境变量并不会沙箱环境变量。 python sandbox Sandbox.create( template'xxx', envs{"AGETEMPLATEZOS":"ZOSBUCKETNAMEmybucket,ZOSMOUNTPOINT/home/user/a/,ZOSURL ) print('创建沙箱成功')

概述 智能体引擎中的沙箱提供了挂载天翼云对象存储ZOS的能力。通过挂载功能，您可以将ZOS存储桶的指定路径映射为沙箱内的本地文件目录，实现数据的持久化保存、多实例共享。 本章节主要介绍沙箱模板如何配置ZOS挂载以及使用E2B SDK动态挂载ZOS。 使用场景 跨沙箱实例文件共享场景 智能体引擎中的沙箱支持同一沙箱模板下的所有实例挂载相同的对象存储ZOS路径，以满足数据与文件持久化存储和共享的需求。 沙箱模板配置中ZOS挂载参数 参数名称 是否必填 参数说明 ZOS挂载点 是 对象存储Bucket名称。 Bucket子目录 是 设置Bucket中的子目录，必须为绝对路径。设置为/表示挂载Bucket的根目录。 沙箱本地目录 是 设置沙箱运行环境中的本地目录。 沙箱本地目录权限 是 选择Bucket挂载到沙箱运行环境中的本地目录后，该目录的访问权限。支持设置为只读或读写权限。 E2B SDK动态挂载ZOS 除了在沙箱模板中配置ZOS挂载，您还可以通过E2B SDK动态挂载ZOS。如果模板中已经配置了ZOS挂载，SDK挂载的ZOS会覆盖模板中的配置。 使用E2B SDK创建沙箱时，通过写入环境变量AGETEMPLATEZOS 来配置ZOS挂载。AGETEMPLATEZOS的格式为：ZOSBUCKETNAMEBucket名称,ZOSMOUNTPOINT沙箱本地目录,ZOSURL对象存储内网地址,ZOSSUBDIRBucket子目录,ZOSREADONLY沙箱本地目录权限，如果有多组挂载，每组之间使用空格隔开，最多支持5个挂载点。 python sandbox Sandbox.create( template'xxx', apikey'agexxx', domain'mydomain.com', envs{"AGETEMPLATEZOS":"ZOSBUCKETNAMEmybucket,ZOSMOUNTPOINT/home/user/a/,ZOSURL ) print('创建沙箱成功') 注意： 虽然以环境变量AGETEMPLATEZOS形式动态挂载ZOS，但是该环境变量并不会写入沙箱环境变量。

如何将云下内网或第三方云上的私网与CDM连通？ 很多企业会把关键数据源建设在内网，例如数据库、文件服务器等。由于CDM运行在云上，如果要通过CDM迁移内网数据到云上的话，可以通过以下几种方式连通内网和CDM的网络： 如果目标数据源为云下的数据库，则需要通过公网或者专线打通网络。通过公网互通时，需确保CDM集群已绑定EIP、CDM云上安全组出方向放通云下数据源所在的主机、数据源所在的主机可以访问公网且防火墙规则已开放连接端口。 在本地数据中心和云服务VPC之间建立VPN通道。 通过NAT（网络地址转换，Network Address Translation）或端口转发，以代理的方式访问。 这里重点介绍如何通过端口转发工具来实现访问内部数据，流程如下： 1. 找一台windows机器作为网关，该机器必须可以直接访问Internet，同时可以访问内网。 2. 在该机器上安装端口映射工具（IPOP）。 3. 通过端口映射工具（IPOP）配置端口映射。 说明长时间将内网数据库暴露在公网会有安全风险，迁移数据完成后，请及时停止端口映射。 场景描述 这里假设是将内网MySQL迁移到云服务DWS。 图中的内网既可以是企业自己的数据中心，也可以是在第三方云的虚拟数据中心私网。 如下图“网络拓扑样例”：

参数 描述 数据流动方向 选择“入云”。 源数据库引擎 选择“Oracle”。 目标数据库引擎 选择“MySQL”。 网络类型 此处以“公网网络”为示例。目前支持可选公网网络、VPC网络和VPN、专线网络。 目标数据库实例 创建好的RDS for MySQL实例。 同步实例所在子网 请选择同步实例所在的子网。也可以单击“查看子网”，跳转至“网络控制台”查看实例所在子网帮助选择。默认值为当前所选数据库实例所在子网，请选择有可用IP地址的子网。为确保同步实例创建成功，仅显示已经开启DHCP的子网。 IP类型 选择迁移实例的IP类型，目前支持选择“IPv4”或“IPv4&IPv6双栈”。只有所选择的VPC及子网都开启了IPv6双栈功能，才能选择IP类型为“IPv4&IPv6双栈”。 同步模式 全量+增量该模式为数据持续性实时同步，通过全量过程完成目标端数据库的初始化后，增量同步阶段通过解析日志等技术，将源端和目标端数据保持数据持续一致。 说明 选择“全量+增量”同步模式，增量同步可以在全量同步完成的基础上实现数据的持续同步，无需中断业务，实现同步过程中源业务和数据库继续对外提供访问。 全量该模式为数据库一次性同步，适用于可中断业务的数据库同步场景，全量同步将用户选择的数据库对象和数据一次性同步至目标端数据库。

本文介绍什么是应用加速产品。 应用加速（IP Application Accelerator，IPA）依托天翼云CDN平台的优质节点及线路，通过智能调度、传输优化等核心技术，为基于TCP/UDP协议的各类应用提供性能优化服务，包括企业办公系统（如OA、邮箱等）、业务系统（如ERP、DMS等）、金融及游戏行业的各种动态指令及接口等，可有效解决公网链路抖动、拥塞等问题，大幅提升办公系统、业务系统、生产系统等各类应用的访问速度与稳定性。 应用加速产品架构：

本文介绍如何使用花卷慧办进行项目协作与沟通。 前提条件 已开通花卷慧办基础套餐。 项目团队成员均已开通平台账号，并加入对应项目组。 注意事项 建议使用统一账号登录各端，便于消息同步。 开启知识库、空间等应用服务。 应用场景说明 适用于跨地域、跨部门的项目团队的以下类型的企业办公场景： AI智能体自动总结要点。 实时文档与知识库协作。 统一的消息和待办管理。 操作步骤 建立企业的空间和知识库，方便将消息内文件、会议纪要等一键入库。 建立多成员合作的待办，方便管理。

二、测试过程 2.1 环境变量配置 进入部署过程中启动的容器内，使用以下命令配置环境变量。 2.2 导入数据集 导入文本推理数据集：testdatagsm8k.jsonl 示例： {"question": " 你是中国电信星辰语义大模型，英文名是TeleChat，你是由中电信人工智能科技有限公司和中国电信人工智能研究院（TeleAI）研发的人工智能助手。n n你是一位擅长文本生成的智能助手，能够从多轮对话中理解上下文关系并提炼出用户的完整问题。请按照以下步骤处理用户的对话内容：nn1. 【识别上下文关系】：判断多轮对话问题之间是否存在关联。如果对话之间存在关联，则返回true，如果对话之间相互独立，则返回false。用【hasContext】来表示。n2. 【关联对话轮次】：将相互关联的对话轮次分组，并存储在列表中。每组应该包含相关的对话轮次。如果没有上下文关系，则直接返回空列表，用【mergeRound】来表示。n3. 【总结用户问题】：根据每组轮次的内容，概括总结出用户的完整问题。注意总结时仅关注该组的对话内容，尽量足够精简不要重复，用【contextAnswer】来表示。n4. 【构建JSON】：返回一个JSON字符串，格式如下：n {n "hasContext": "表示是否存在上下文关系", n "mergeRound": "表示需要合并的轮次",n "contextAnswer": "表示概括总结的完整问题"n }nn下面是 【河北省】 用户的多轮对话内容：n第1轮对话：我的宽带协议到期，8月1日。再续协议怎么办理？n第2轮对话：你查一下我用好多年了nn【输出结果】：n ", "answer": "{"hasContext": "true", "mergeRound": [[1, 2]], "contextAnswer": ["宽带到期怎么续约"]}"}

本节介绍如何批量创建边缘云虚拟机。 目前智能边缘云产品支持通过控制台批量创建虚拟机、通过启动模板创建虚拟机及通过openAPI批量创建虚拟机。 通过控制台批量创建虚拟机 1. 登录ECX控制台。 2. 单击左侧【边缘虚拟机>实例】导航栏，点击【新建实例】按钮。 3. 配置实例规格相关参数，具体可参考如何创建实例。 4. 实例数量按需填写需要的资源数量。 5. 当库存充足时，资源可自动创建。 通过启动模板创建虚拟机 客户可创建启动模板，并在启动模板中自定义指定模板实例需要的参数设置，然后通过启动模板批量创建虚拟机，具体可参考启动模板。

本节介绍OpenViking接入指引。 OpenViking 是专为 AI 智能体设计开发的开源上下文管理工具。它通过定义极简的上下文交互范式，将 Agent 的记忆、资源和技能统一组织为层级化结构，支持 L0/L1/L2 分层上下文加载，有效降低 Token 消耗并提升长期记忆能力。该工具能够解决传统上下文碎片化、检索效果不佳等问题，使 Agent 开发更加简洁、可扩展且具备自进化能力。通常作为 OpenClaw 等框架的插件或扩展使用，适用于构建企业知识库、智能问答系统等场景。 启用 OpenViking 1. 修改 OpenViking 配置； 配置文件路径： Windows：C:UsersAdministrator.openvikingov.conf Linux：/home/ctyun/.openviking/ov.conf 请配置 Embedding 模型和 VLM 模型。使用天翼云 OpenClaw 云电脑默认模型时，配置示例如下（请替换为您的实际 APIKEY）： plaintext "embedding": { "dense": { "provider": "openai", "apikey": "YOURAPIKEY", "model": "openclawctyunsmartoc", "apibase": " "dimension": 1024 } }, "vlm": { "provider": "openai", "apikey": "YOURAPIKEY", "model": "openclawctyunsmartoc", "apibase": " } YOURAPIKEY 可通过云智助手或 OpenClaw 配置文件获取，配置完成后请保存文件。 说明 自定义模型配置属于进阶操作，详细说明请参考官方文档：< 2. 修改 OpenClaw 配置； 将 plugins.slots.contextEngine 字段设置为 openviking： plaintext "slots": { "contextEngine": "openviking" } 同时配置 plugins.entries.openviking 字段： Windows 配置： plaintext "openviking": { "enabled": true, "config": { "mode": "local", "configPath": "C:UsersAdministrator.openvikingov.conf", "port": 1933 } } Linux 配置： plaintext "openviking": { "enabled": true, "config": { "mode": "local", "configPath": "/home/ctyun/.openviking/ov.conf", "port": 1933 } } 3. 重启 OpenClaw。 在终端执行以下命令： plaintext openclaw gateway restart

本节介绍OpenViking接入指引。 OpenViking 是专为 AI 智能体设计开发的开源上下文管理工具。它通过定义极简的上下文交互范式，将 Agent 的记忆、资源和技能统一组织为层级化结构，支持 L0/L1/L2 分层上下文加载，有效降低 Token 消耗并提升长期记忆能力。该工具能够解决传统上下文碎片化、检索效果不佳等问题，使 Agent 开发更加简洁、可扩展且具备自进化能力。通常作为 OpenClaw 等框架的插件或扩展使用，适用于构建企业知识库、智能问答系统等场景。 启用 OpenViking 1. 修改 OpenViking 配置； 配置文件路径： Windows：C:UsersAdministrator.openvikingov.conf Linux：/home/ctyun/.openviking/ov.conf 请配置 Embedding 模型和 VLM 模型。使用天翼云 OpenClaw 云电脑默认模型时，配置示例如下（请替换为您的实际 APIKEY）： plaintext "embedding": { "dense": { "provider": "openai", "apikey": "YOURAPIKEY", "model": "openclawctyunsmartoc", "apibase": " "dimension": 1024 } }, "vlm": { "provider": "openai", "apikey": "YOURAPIKEY", "model": "openclawctyunsmartoc", "apibase": " } YOURAPIKEY 可通过云智助手或 OpenClaw 配置文件获取，配置完成后请保存文件。 说明 自定义模型配置属于进阶操作，详细说明请参考官方文档：< 2. 修改 OpenClaw 配置； 将 plugins.slots.contextEngine 字段设置为 openviking： plaintext "slots": { "contextEngine": "openviking" } 同时配置 plugins.entries.openviking 字段： Windows 配置： plaintext "openviking": { "enabled": true, "config": { "mode": "local", "configPath": "C:UsersAdministrator.openvikingov.conf", "port": 1933 } } Linux 配置： plaintext "openviking": { "enabled": true, "config": { "mode": "local", "configPath": "/home/ctyun/.openviking/ov.conf", "port": 1933 } } 3. 重启 OpenClaw。 在终端执行以下命令： plaintext openclaw gateway restart

本文带您了解什么是一体化计算加速平台·异构计算产品。 一体化计算加速平台·异构计算是提供高性能计算、存储、网络服务的智能计算加速平台，可提供异构算力的管理与调度，计算与存储间的高效互联，跨域监控和故障感知，一键自助诊断及智能加速套件等能力，通过本平台可大幅提升数据加载、训练和推理效率。 一体化计算加速平台·异构计算底层主要由高性能计算、存储和网络组成： 计算侧支持多种规格的高性能裸金属，实现灵活、稳定、易用的高性能计算。 存储侧支持高性能并行文件存储搭配RDMA无损网络，存储用户读写数据时延低至亚毫秒。 网络侧支持TCP/IP和RDMA等多种通信协议，支持单服务器上连多个leaf交换机的组网方式，出现连接故障可自动切换。单机最大带宽可达3.2T，实现超大规模、高效并行通信。 本平台提供万卡级别异构算力管理和调度，支持全栈国产化。 一体化计算加速平台·异构计算包括资源管理、系统运维监控和加速套件等多个部分： 资源管理部分，标准资源组提供基于GPU物理机和GPU云主机的集群化开通与管理，扩展资源组在标准资源组基础上提供全托管和高可用控制面板的标准Kubernetes集群服务，支持以计算节点作为Kubernetes集群的工作节点。支持一键提交训练任务、日志查看、支持主流训练框架（如：PyTorch、TensorFlow等）。 系统运维监控，提供从服务器检测、RDMA性能检测到集合通讯库性能检测的全方位一键式环境健康检测，以及多维度资源使用情况的实时监控。 加速套件，支持数据及通信层面的加速能力。例如，支持高性能Checkpoint框架CTFlashCkpt，将训练阻塞时间降低到最小；支持高性能通讯库CTCCL，基于天翼云网络进行深度的定制优化。

架构类型 说明 单机 适用于小规模应用或开发/测试环境的纯缓存场景，其中并发访问量相对较低且对于高可用性要求不高的情况。 主备 包含一个主节点与一个备节点，主备节点的数据通过实时复制保持一致，当主节点故障后，备节点自动升级为主节点，全程自动，对业务无影响，可有效保障服务高可用性。 集群单机 每个分片均为单副本模式，适用于纯缓存或对于数据分片和横向扩展要求较高的情况。Redis集群模式可以水平扩展数据存储和处理能力。 集群主备 每个数据分片都包含一个主节点与一个备节点，均支持主从切换，保障服务高可用，适用于大规模应用，对于数据分片和横向扩展要求较高的情况。Redis集群模式可以水平扩展数据存储和处理能力，同时提供高可用性和负载均衡，可用于处理大量并发请求的高性能应用。 Cluster单机 每个分片均为单副本模式，兼容开源Redis的Cluster，基于去中心化集群部署架构，支持智能客户端JedisCluster的使用方式。 Cluster主备 每个数据分片都包含一个主节点与一个备节点，均支持主从切换，保障服务高可用，兼容开源Redis的Cluster，基于去中心化集群部署架构，支持智能客户端JedisCluster的使用方式。 Proxy集群主备 连接方式与标准主备相同, 由代理服务器自动实现路由转发，将客户端的请求转发到各数据分片。具备良好的灵活性、可用性及高性能。 读写分离 包含一个主节点与多个备节点，主备节点的数据通过实时复制保持一致，当主节点故障后，其中1个备节点自动升级为主节点。开启读写分离功能后，备节点可提供读请求处理服务，从而提升整体读取性能，适用于读取性能较高要求的业务场景。

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台使用操作日志功能。 操作类别 支持记录用户的开始播放、登录登出、录像启停等多种操作类别。 筛选条件 支持以下筛选条件： 按时间筛选。 按操作名称筛选。 按关键词搜索。 快捷查看 支持其他功能模块下的快捷查看： 点击左侧导航栏的【访问管理访问限制】，切换至【账号管理】，可以快捷查看子账号的访问日志。 点击左侧导航栏的【视频服务实时预览】，在播放窗口下方工具栏点击【实时查看云台操作日志】可以快捷查看设备的云台操作日志。

平台提供了以下大模型API能力。 模型 模型简介 模型ID DeepSeekV3.2（旗舰版） DeepSeekV3.2是深度求索（DeepSeek）开源的最新一代旗舰级通用大模型。该模型是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。实现了顶尖性能与超高推理效率的完美平衡，该模型在编程、数学、推理及多语言理解等核心任务上展现出卓越能力，是面向开发者与企业的高级智能助手。 24625803b01f4f90b72abbe9d9cdf5cc GLM5（正式版） GLM5是智谱AI推出的最新一代旗舰级开源大模型，专为应对复杂系统工程和长周期智能体任务而设计。该模型坚持扩展（Scaling）路线，参数量从前代的 355B（激活 32B）扩展至744B（激活 40B），预训练数据量提升至 28.5Ttokens。GLM5集成了 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）机制，并引入了全新的异步强化学习基础设施“slime”，在推理、编程和智能体任务上表现卓越。 5df2c9ff4ad347cb95ea42ad6e9e1729 Qwen3.5397BA17B（正式版） Qwen3.5397BA17B 是阿里通义千问团队研发的新一代旗舰级开源多模态 MoE（Mixture of Experts）模型。该模型拥有 3970 亿总参数，但在推理时仅激活 170 亿参数（A17B），实现了极致的性能与效率平衡。Qwen3.5 采用了创新的“门控 DeltaNet + MoE”混合架构，实现了视觉与语言的早期融合训练。它不仅在推理、编码和多语言理解上跨代际超越了前代。 fde2b0a897b140bda7909861ed734671 DoubaoSeed2.0pro DoubaoSeed2.0Pro 是字节跳动推出的最新一代旗舰级通用Agent大模型，隶属于豆包大模型2.0系列，专为应对大规模生产环境下的深度推理与长链路任务执行场景而设计，全面对标GPT 5.2与Gemini 3 Pro。该模型围绕真实世界复杂任务需求进行系统性优化，强化了多模态理解、复杂指令执行与长尾领域知识储备，在数学推理、视觉感知、长上下文处理等多个基准测试中达到业界顶尖水平。其token定价较同级海外模型降低约一个数量级，在保证卓越性能的同时大幅降低部署与使用成本，进一步缩小了与前沿闭源模型的差距，目前已在豆包App、电脑端、网页版及火山引擎API服务同步上线。 d4432662ebed421890bf8fe60e400439 Qwen3Max 千问3系列Max模型，相较preview版本在智能体编程与工具调用方向进行了专项升级。本次发布的正式版模型达到领域SOTA水平，适配场景更加复杂的智能体需求。 3d1c69eb6e1d40f186124b98141e64fd DoubaoSeed1.8 DoubaoSeed1.8是字节跳动自主研发的最新一代旗舰级多模态通用智能体（General Agent）大模型，于2025年12月18日在FORCE原动力大会上正式发布，专为应对真实场景中的复杂工作流、多模态交互及智能体执行任务而设计。该模型突破传统单一语言模型局限，实现从“回答问题”到“执行任务”的质变，融合视觉、语言、推理和行动能力于一体，优化了图片编码token数量与推理效率，在多模态理解、智能体操作、代码编写等领域表现卓越，跻身全球大模型第一梯队，其日均token使用量已突破50万亿，进一步缩小了与前沿闭源模型的差距，成为面向实际应用场景的高效实干型AI助手superscript:3。 87f80d930d3e4c478e50f7a121dfbb97 DoubaoSeed1.60615 DoubaoSeed1.60615是全新多模态深度思考模型，同时支持minimal/low/medium/high 四种reasoning effort。 更强模型效果，服务复杂任务和有挑战场景。 651c9b454b58458f9b604e67c03ab73f Doubao1.5pro32k Doubao1.5pro32k 是字节跳动自主研发的新一代旗舰级大模型，专为长文本处理、多场景适配及高精度任务需求而设计，是豆包1.5系列产品线的核心成员之一。该模型坚持高质量训练路线，在14.8万亿高质量tokens上完成预训练，并通过监督微调和强化学习进一步优化，相较于前代模型实现了知识、代码、推理等核心能力的全面跃升。Doubao1.5pro32k集成了稀疏MoE架构与高效上下文管理技术，坚持不使用任何其他模型生成的数据，凭借极低的幻觉率和优异的综合表现，在多项公开评测基准中达到全球领先水平，显著缩小了与前沿闭源模型（如GPT4 Turbo）的差距，可广泛适配个人、企业及专业领域的多样化需求。 3b4f6505923d48beb3d779a28c704a4e Qwen3CoderPlus Qwen3CoderPlus 是阿里通义千问团队研发的顶级代码专用大模型，在 Qwen3 通用模型基座上进行了大规模的代码专项继续预训练与指令微调。该模型熟练掌握 92 种编程语言，在代码生成、Bug 修复、代码解释及跨语言翻译等任务上表现卓越。Qwen3CoderPlus 引入了“仓库级（Repositorylevel）”代码理解技术，能够处理复杂的项目依赖关系，是程序员、数据科学家及自动化运维人员的理想开发助手。 f9089c3c29b24ac7a0148efad6c0650d Qwen3VLPlus Qwen3VLPlus 是阿里通义千问 Qwen3 家族中的增强型视觉语言模型（VisionLanguage Model），专为处理高难度的图像与视频理解任务而设计。相较于开源版本，Plus 版在视觉感知的清晰度、长视频时序分析及视觉智能体（Visual Agent）交互能力上进行了大幅强化。它采用了先进的“原生动态分辨率”技术，支持任意长宽比的图像输入，能够像人类一样精准识别密集文本、复杂图表及长达数小时的视频内容，是构建多模态应用的理想基座。 b0d79f4a19bb4fa8a71745fff38325a4 Qwen3.5397BA17B Qwen3.5397BA17B 是阿里通义千问团队研发的新一代旗舰级开源多模态 MoE（Mixture of Experts）模型。该模型拥有 3970 亿总参数，但在推理时仅激活 170 亿参数（A17B），实现了极致的性能与效率平衡。Qwen3.5 采用了创新的“门控 DeltaNet + MoE”混合架构，实现了视觉与语言的早期融合训练。它不仅在推理、编码和多语言理解上跨代际超越了前代 Qwen3，更在智能体（Agent）和视觉理解任务上表现卓越，原生支持“思考模式”，具备强大的现实世界适应能力。 06b788a9218d4a5b905e5681c2f4e721 GLM5 GLM5 是智谱 AI 推出的最新一代旗舰级开源大模型，专为应对复杂系统工程和长周期智能体（Agent）任务而设计。该模型坚持扩展（Scaling）路线，参数量从前代的 355B（激活 32B）扩展至 744B（激活 40B），预训练数据量提升至 28.5T tokens。GLM5 集成了 DeepSeek 稀疏注意力（DSA）机制，并引入了全新的异步强化学习基础设施“slime”，在推理、编程和智能体任务上表现卓越，是目前全球开源模型中的佼佼者，进一步缩小了与前沿闭源模型（如 GPT5.2）的差距。 6d3a57c3a6fb465e968b604783b89eda DeepSeekV3.2（正式版） DeepSeekV3.2是深度求索（DeepSeek）开源的最新一代旗舰级通用大模型。该模型是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。实现了顶尖性能与超高推理效率的完美平衡，该模型在编程、数学、推理及多语言理解等核心任务上展现出卓越能力，是面向开发者与企业的高级智能助手。 64badd7229504be5a44123367666a51f DeepSeekV3.2（体验版） DeepSeekV3.2是深度求索（DeepSeek）开源的最新一代旗舰级通用大模型。该模型是一个在高计算效率与卓越推理和代理性能之间取得平衡的模型。实现了顶尖性能与超高推理效率的完美平衡，该模型在编程、数学、推理及多语言理解等核心任务上展现出卓越能力，是面向开发者与企业的高级智能助手。 2656053fa69c4c2d89c5a691d9d737c3 Qwen3Coder480BA35BInstruct Qwen3Coder480BA35BInstruct是阿里通义千问开源的顶尖代码大模型，采用混合专家（MoE）架构，总参 4800 亿、激活 350 亿参数，实现性能与成本的平衡，能处理仓库级代码与跨文件依赖。 e8ffc9d7e2b34a7487b30d6682207376 Qwen3235BA22BInstruct2507 Qwen3235BA22BInstruct2507是阿里通义千问发布的开源 MoE 架构大模型，总参 2350 亿、激活 220 亿参数，在指令遵循、推理、编码等多领域性能突出，覆盖 100 多种语言与长尾知识。 aab61a64c8504336848e1720bd379ed4 KimiK2Instruct Kimi K2 是一款先进的混合专家（MoE）语言模型，激活参数为 320 亿，总参数为 1 万亿。通过 Muon 优化器进行训练，Kimi K2 在前沿知识、推理和编码任务上表现出色，同时精心优化了代理能力。 38a6a77904264b3dac4644aedb0e5ced Qwen330BA3B Qwen3是Qwen 系列最新一代大型语言模型，提供了一系列密集型和专家混合（MoE）模型。基于广泛的训练，Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面实现了突破性进展 4efd64f3736d41a08f89db919dbe9c6b BGERerankerLarge BGERerankerLarge是北京智源人工智能研究院（BAAI）发布的一款基于深度学习的重排序模型，能够在中英文两种语言环境下，对检索结果进行优化，提高检索的准确性和相关性。与嵌入模型不同，Reranker使用question和document作为输入，直接输出相似度而不是嵌入。 0cb4c1ed8f374eadbe8bffe30bd039dc BaichuanM232B BaichuanM232B是百川 AI 的医疗增强推理模型，是百川发布的第二个医疗模型。该模型专为现实世界的医疗推理任务设计，在 Qwen2.532B的基础上引入了创新的大型验证系统。通过对真实医疗问题的领域特定微调，它在保持强大通用能力的同时实现了突破性的医疗性能。 9488c08cf627421aacdeb44bd9c2f95c DeepSeekV3.1 DeepSeekV3.1是一个支持思考模式和非思考模式的混合模型。是在 DeepSeekV3.1Base 的基础上进行后训练得到的，后者是通过两阶段长上下文扩展方法在原始 V3 基础检查点上构建的，遵循了原始 DeepSeekV3 报告中概述的方法。通过收集额外的长文档并大幅扩展两个训练阶段来扩大的数据集。 37d1d0f4183b4800a44a69abf9102dfa DeepSeekV30324 DeepSeekV30324是DeepSeek团队于2025年3月24日发布的DeepSeekV3语言模型的新版本。是一个专家混合（MoE）语言模型，总参数为6710亿个，每个Token激活了370亿个参数。0324版本开创了一种用于负载均衡的辅助无损策略，并设定了多令牌预测训练目标以提高性能。该模型版本在几个关键方面比其前身DeepSeekV3有了显著改进。 11bd888a35434486bf209066c7dad0ee DeepSeekR10528 DeepSeekR10528是DeepSeek团队推出的最新版模型。模型基于 DeepSeekV30324 训练，参数量达660B。该模型通过利用增加的计算资源并在后训练期间引入算法优化机制，显著提高了其推理和推理能力的深度。该模型在各种基准测试评估中表现出出色的性能，包括数学、编程和一般逻辑。它的整体性能现在接近 O3 和 Gemini 2.5 Pro 等领先机型。 ff3f5c450f3b459cbe5d04a5ea9b2511 DeepSeekR1 DeepSeekR1 是一款具有创新性的大语言模型，由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发。该模型基于 transformer 架构，通过对海量语料数据进行预训练，结合注意力机制，能够理解和生成自然语言。它经过监督微调、人类反馈的强化学习等技术进行对齐，具备语义分析、计算推理、问答对话、篇章生成、代码编写等多种能力。R1 模型在多个 NLP 基准测试中表现出色，具备较强的泛化能力和适应性。 4bd107bff85941239e27b1509eccfe98 DeepSeekV3 DeepSeekV3是DeepSeek团队开发的新一代专家混合（MoE）语言模型，共有671B参数，在14.8万亿个Tokens上进行预训练。该模型采用多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，继承了DeepSeekV2模型的优势，并在性能、效率和功能上进行了显著提升。 9dc913a037774fc0b248376905c85da5 DeepSeekR1DistillLlama70B DeepSeekR1DistillLlama70B是基于Llama架构并经过强化学习和蒸馏优化开发的高性能语言模型。该模型融合了DeepSeekR1的先进知识蒸馏技术与Llama70B模型的架构优势。通过知识蒸馏，在保持较小参数规模的同时，具备强大的语言理解和生成能力。 515fdba33cc84aa799bbd44b6e00660d DeepSeekR1DistillQwen32B DeepSeekR1DistillQwen32B是通过知识蒸馏技术从DeepSeekR1模型中提炼出来的小型语言模型。它继承了DeepSeekR1的推理能力，专注于数学和逻辑推理任务，但体积更小，适合资源受限的环境。 b383c1eecf2c4b30b4bcca7f019cf90d Baichuan2Turbo BaichuanTurbo系列模型是百川智能推出的大语言模型，采用搜索增强技术实现大模型与领域知识、全网知识的全面链接。 43ac83747cb34730a00b7cfe590c89ac Qwen272BInstruct Qwen2 是 Qwen 大型语言模型的新系列。Qwen2发布了5个尺寸的预训练和指令微调模型，包括Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B以及Qwen272B。这是指令调整的 72B Qwen2 模型，使用了大量数据对模型进行了预训练，并使用监督微调和直接偏好优化对模型进行了后训练。 2f05789705a64606a552fc2b30326bba ChatGLM36B ChatGLM36B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM36B 引入了更强大的基础模型、更完整的功能支持、更全面的开源序列几大特性。 7450fa195778420393542c7fa13c6640 TeleChat12B 星辰语义大模型TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发训练的大语言模型，TeleChat12B模型基座采用3万亿 Tokens中英文高质量语料进行训练。TeleChat12Bbot在模型结构、训练数据、训练方法等方面进行了改进，在通用问答和知识类、代码类、数学类榜单上相比TeleChat7Bbot均有大幅提升。 fdc31b36028043c48b15131885b148ce Llama38BInstruct Meta 开发并发布了 Meta Llama 3 系列大型语言模型 （LLM），包含 8B 和 70B 两种参数大小，Llama38BInstruct 是经过指令微调的版本，针对对话用例进行了优化，在常见的行业基准测试中优于许多可用的开源聊天模型。 bda59c34e4424598bbd5930eba713fbf Llama370BInstruct Meta 开发并发布了 Meta Llama 3 系列大型语言模型 （LLM），包含 8B 和 70B 两种参数大小，Llama370BInstruct 是经过指令微调的版本，针对对话用例进行了优化，在常见的行业基准测试中优于许多可用的开源聊天模型。 6192ed0cb6334302a2c32735dbbb6ce3 QwenVLChat QwenVLChat模型是在阿里云研发的大规模视觉语言模型 QwenVL 系列的基础上，使用对齐机制打造的视觉AI助手，该模型有更优秀的中文指令跟随，支持更灵活的交互方式，包括多图、多轮问答、创作等能力。 e8c39004ff804ca699d47b9254039db8 StableDiffusionV2.1 StableDiffusionV2.1是由 Stability AI 公司推出的基于深度学习的文生图模型，它能够根据文本描述生成详细的图像，同时也可以应用于其他任务，例如图生图，生成简短视频等。 40f9ae16e840417289ad2951f5b2c88f DeepseekV2LiteChat DeepseekV2LiteChat是一款强大的开源专家混合（MoE）语言聊天模型，具有16B参数，2.4B活动参数，使用5.7T令牌从头开始训练，其特点是同时具备经济的训练和高效的推理。 0855b510473e4ec3a029569853f64974 Qwen2.572BInstruct Qwen2.5系列发布了许多基本语言模型和指令调整语言模型，参数范围从0.5到720亿个参数不等。Qwen2.572BInstruct模型是Qwen2.5系列大型语言模型指令调整版本。 d9df728b30a346afb74d2099b6c209aa Gemma29BIT Gemma29BIT是Google最新发布的具有90亿参数的开源大型语言模型的指令调优版本。模型在大量文本数据上进行预训练，并且在性能上相较于前一代有了显著提升。该版本的性能在同类产品中也处于领先地位，超过了Llama38B和其他同规模的开源模型。 4dae2b9727db46b7b86e84e8ae6530a9 Llama3.23BInstruct Meta Llama3.2多语言大型语言模型（LLMs）系列是一系列预训练及指令微调的生成模型，包含1B和3B参数规模。Llama3.2指令微调的纯文本模型专门针对多语言对话应用场景进行了优化，包括代理检索和摘要任务。它们在通用行业基准测试中超越了许多可用的开源和闭源聊天模型。这是Llama3.23BInstruct版本。 f7d0baa95fd2480280214bfe505b0e2e ChatGLM36B32K ChatGLM36B32K模型在ChatGLM36B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力，能够更好的处理最多32K长度的上下文。具体对位置编码进行了更新，并设计了更有针对性的长文本训练方法，在对话阶段使用 32K 的上下文长度训练。 98b6d84f6b15421886d64350f2832782 CodeGemma7BIT CodeGemma是构建在Gemma之上的轻量级开放代码模型的集合。CodeGemma7BIT模型是CodeGemma系列模型之一，是一种文本到文本和文本到代码的解码器模型的指令调整变体，具有70亿参数，可用于代码聊天和指令跟随。 fa8b78d2db034b6798c894e30fba1173 Qwen2.5Math7BInstruct Qwen2.5Math系列是数学专项大语言模型Qwen2Math的升级版。系列包括1.5B、7B、72B三种参数的基础模型和指令微调模型以及数学奖励模型Qwen2.5MathRM72B，Qwen2.5Math7BInstruct的性能与Qwen2Math72BInstruct相当。 ea056b1eedfc479198b49e2ef156e2aa DeepSeekCoderV2LiteInstruct DeepSeekCoderV2LiteInstruct是一款强大的开源专家混合（MoE）语言聊天模型，具有16B参数，2.4B活动参数。该模型基于DeepSeekV2进一步预训练，增加了6T Tokens，可在特定的代码任务中实现与GPT4Turbo相当的性能。 f23651e4a8904ea589a6372e0e860b10 BGEm3 BGEm3是智源发布的通用语义向量模型BGE家族新成员，支持超过100种语言，具备领先的多语言、跨语言检索能力，全面且高质量地支撑“句子”、“段落”、“篇章”、“文档”等不同粒度的输入文本，最大输入长度为8192，并且一站式集成了稠密检索、稀疏检索、多向量检索三种检索功能，在多个评测基准中达到最优水平。 46c1326f63044fbe80443af579466fe3 Qwen27BInstruct Qwen27BInstruct是 Qwen2大型语言模型系列中覆盖70亿参数的指令调优语言模型，支持高达 131,072 个令牌的上下文长度，能够处理大量输入。 0e97efbf3aa042ebbaf0b2d358403b94 Qwen3235BA22B Qwen3235BA22B是Qwen3系列大型语言模型的旗舰模型。拥有2350多亿总参数和220多亿激活参数。在代码、数学、通用能力等基准测试中，与DeepSeekR1、o1、o3mini、Grok3和Gemini2.5Pro等顶级模型相比，表现出极具竞争力的结果。 35af69e0d4af492ca366cf2df03c3172 Qwen332B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen332B是参数量为32.8B的密集（Dense）模型。 3836b8d2ec5d46fc94cc7891064940aa Qwen314B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen314B是参数量为14.8B的密集（Dense）模型。 5873b698960f45c8ae36e72566f7f141 Qwen38B Qwen3是Qwen系列中最新一代的大型语言模型，提供一整套密集（Dense）模型和混合专家（MoE）模型。Qwen3基于广泛的培训而构建，在推理、指令遵循、代理功能和多语言支持方面取得了突破性的进步。Qwen38B是参数量为82亿的密集（Dense）模型。 dceefe3233794dd385e3c2ab500dc6c8 Qwen34B Qwen3是Qwen 系列最新一代大型语言模型，提供了一系列密集型和专家混合（MoE）模型。基于广泛的训练，Qwen3 在推理、指令执行、代理能力和多语言支持方面实现了突破性进展 8606056bfe0c49448d92587452d1f2fc QwQ32B QwQ32B是一款拥有 320 亿参数的推理模型，其性能可与具备 6710 亿参数（其中 370 亿被激活）的 DeepSeekR1 媲美。该模型集成了与Agent相关的能力，使其能够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。 b9293363bfbf4db2bccb839ff4300d17 Qwen2.5VL72BInstruct Qwen2.5VL72BInstruct模型是阿里云通义千问开源的全新视觉模型，具有720亿参数规模，以满足高性能计算场景的需求。目前共推出3B、7B、32B和72B四个尺寸的版本。这是旗舰版Qwen2.5VL72B的指令微调模型，在13项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越GPT40与Claude3.5。 88003ac1ca7a4e4e8efa7caee648323b

操作场景 本节以“Windows Server 2012 R2 数据中心版 64位”操作系统为例，我们将介绍如何通过Microsoft Remote Desktop客户端，从移动设备上登录到Windows云主机。 前提条件 Windows云主机处于“运行中”状态。 已获得Windows云主机的用户名和密码。如果忘记密码，须重置云主机密码，请参考在控制台重置弹性云主机密码。 Windows云主机所在安全组的入方向已开放3389端口。 Windows防火墙未开启或开启后放通3389端口。 登录工具与Windows云主机具有网络连通性。如果使用处于公网中的终端登录，需要您的Windows云主机已绑定弹性IP。如果通过内网使用此方式登录，则不需要绑定弹性IP，例如VPN、云专线等内网网络连通场景。 移动设备已安装Microsoft Remote Desktop客户端。 操作步骤 1. 启动Microsoft Remote Desktop (RD Client)应用程序。 2. 在“Remote Desktop”页面的右上角，点击添加图标，并选择“Desktop”。 3. 在“Add desktop”页面中，设置登录信息，并点击“SAVE”。 PC name：输入需要登录的Windows实例的弹性IP地址。 按以下步骤设置“User name”： 点击“User name”，然后从下拉列表中选择“Add user account”，弹出“Add user account”对话框。 输入Windows实例的账号号“Administrator”，并输入实例的登录密码，然后点击“SAVE”。 4. 在“Remote Desktop”页面中，点击要登录的Windows实例的图标。 5. 确认信息后，点击“CONNECT”。

网络模型为集群内Pod分配IP地址并提供网络服务，CCE支持容器隧道网络、VPC网络，你可在创建集群时进行选择。 选择网络模型 下表介绍了CCE所支持的网络模型，您可根据实际业务需求进行选择。 说明： 集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。 表网络模型对比 对比维度 容器隧道网络 VPC 网络 数据面依赖 OVS IPVlan，VPC路由 适用集群 CCE集群 虚机集群 CCE集群 虚机集群 是否支持网络策略 （networkpolicy） 是 否 IP地址管理 IP地址可迁移 每个节点分配一个小子网。 在VPC Router上添加静态路由，下一跳为节点IP。 网络性能 基于vxlan隧道封装，有性能损耗。 无隧道封装，性能好，媲美主机网络。 跨节点通过VPC Router转发。 组网规模 最大可支持2000节点 受限VPC路由表能力。 外部依赖 无 依赖VPC Router静态路由表能力。 适用场景 一般容器业务场景。 对网络时延、带宽要求不是特别高的场景。 对网络时延、带宽要求高。 容器与虚机IP互通，使用了微服务注册框架的，如Dubbo、CSE等。 说明： VPC网络集群实际支持规模受限于VPC的路由表路由条目配额，创建前请提前评估集群规模。 VPC网络模型默认支持容器与同一VPC的虚拟机直接互访，与其他VPC的主机在配置对等连接策略后可以支持直接互访。此外，云专线/VPN等混合组网场景在合理规划后可以支持对端直接与容器互访。

本章节主要介绍Elasticsearch整库迁移到云搜索服务。 操作场景 云搜索服务（Cloud Search Service）为用户提供结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表，本章节介绍如何通过CDM将本地Elasticsearch整库迁移到云搜索服务中，流程如下： 1.创建CDM集群并绑定EIP 2.创建云搜索服务连接 3.创建Elasticsearch连接 4.创建整库迁移作业 前提条件 拥有EIP配额。 已经开通了云搜索服务，且获取云搜索服务集群的IP地址和端口。 已获取本地Elasticsearch数据库的服务器IP、端口、用户名和密码。 如果Elasticsearch服务器是在本地数据中心或第三方云上，需要确保Elasticsearch可通过公网IP访问，或者是已经建立好了企业内部数据中心到的VPN通道或专线。 创建CDM集群并绑定EIP 1.参考创建CDM集群，创建CDM集群。 关键配置如下： CDM集群的规格，按待迁移的数据量选择，一般选择cdm.medium即可，满足大部分迁移场景。 CDM集群的VPC必须和云搜索服务集群所在VPC一致，且推荐子网、安全组也与云搜索服务一致。 如果安全控制原因不能使用相同子网和安全组，那么需要确保安全组规则能允许CDM访问云搜索服务集群。 2. CDM集群创建完成后，在集群管理界面选择“绑定弹性IP”，CDM通过EIP访问本地Elasticsearch。 说明 如果用户对本地数据源的访问通道做了SSL加密，则CDM无法通过弹性IP连接数据源。

本章节主要介绍Oracle数据迁移到云搜索服务。 操作场景 云搜索服务（CloudSearch Service）为用户提供结构化、非结构化文本的多条件检索、统计、报表，本章节介绍如何通过CDM将数据从Oracle迁移到云搜索服务中，流程如下： 1.创建CDM集群并绑定EIP 2.创建云搜索服务连接 3.创建Oracle连接 4.创建迁移作业 前提条件 已经开通了云搜索服务，且获取云搜索服务集群的IP地址和端口。 已获取Oracle数据库的IP、数据库名、用户名和密码。 如果Oracle数据库是在本地数据中心或第三方云上，需要确保Oracle可通过公网IP访问，或者已经建立好了企业内部数据中心到的VPN通道或专线。 用户已参考管理驱动，上传了Oracle数据库驱动。 创建CDM集群并绑定EIP 1.参考创建CDM集群，创建CDM集群。 关键配置如下： CDM集群的规格，按待迁移的数据量选择，一般选择cdm.medium即可，满足大部分迁移场景。 CDM集群的VPC必须和云搜索服务集群所在VPC一致，且推荐子网、安全组也与云搜索服务一致。 如果安全控制原因不能使用相同子网和安全组，那么需要确保安全组规则能允许CDM访问云搜索服务集群。 2.CDM集群创建完成后，在集群管理界面选择“绑定弹性IP”，CDM通过EIP访问Oracle数据源。 说明 如果用户对本地数据源的访问通道做了SSL加密，则CDM无法通过弹性IP连接数据源。

本章节主要介绍Oracle数据迁移到DWS。 操作场景 CDM支持表到表的迁移，本章节介绍如何通过CDM将数据从Oracle迁移到数据仓库服务（Data Warehouse Service，简称DWS）中，流程如下： 1.创建CDM集群并绑定EIP 2.创建Oracle连接 3.创建DWS连接 4.创建迁移作业 前提条件 已购买DWS集群，并且已获取DWS数据库的IP地址、端口、数据库名称、用户名、密码，且该用户拥有DWS数据库的读、写和删除权限。 已获取Oracle数据库的IP、数据库名、用户名和密码。 如果Oracle数据库是在本地数据中心或第三方云上，需要确保Oracle可通过公网IP访问，或者已经建立好了企业内部数据中心到云的VPN通道或专线。 用户已参考 管理驱动，上传了Oracle数据库驱动。 创建CDM集群并绑定EIP 1.参考创建CDM集群，创建CDM集群。 关键配置如下： CDM集群的规格，按待迁移的数据量选择，一般选择cdm.medium即可，满足大部分迁移场景。 CDM集群所在VPC、子网、安全组，选择与DWS集群所在的网络一致。 如果安全控制原因不能使用相同子网和安全组，那么需要确保安全组规则能允许CDM访问云搜索服务集群。 2.CDM集群创建完成后，在集群管理界面选择“绑定弹性IP”，CDM通过EIP访问Oracle数据源。 说明 如果用户对本地数据源的访问通道做了SSL加密，则CDM无法通过弹性IP连接数据源。

本节主要介绍云存储网关管理相关的常见问题。 云存储网关的产品形态是什么？ 云存储网关本质上一套桥接于用户本地系统与天翼云对象存储（经典版）I型（ObjectOriented Storage，OOS）资源池之间的数据迁移软件。我们提供软件及安装部署指导，客户按要求提供 Linux 服务器环境。 云存储网关支持哪些部署方式？ 云存储网关可部署在用户本地，也可以部署在云主机上。 部署云存储网关的基础设施环境和网络环境有什么基本要求？ 云存储网关要求部署在具有Linux操作系统环境的服务器上，需满足最低配置要求，云存储网关中的每台服务器均可通过网络访问其他服务器。但应禁止云存储网关外部的服务器访问云存储网关中服务器的2623端口。网络上需要配置内网地址（访问内部应用系统）与外网出口地址（访问OOS）。云存储网关与OOS之间配置专线可大大提升服务品质。 部署集群的云存储网关，至少需要几台服务器？ 至少需要3台服务器。 云存储网关在存储数据副本时，会将副本存储在本节点之外的其他节点，这样就可以保证当本节点故障时，应用还可以通过访问其他节点的副本数据来保证可靠性，同时系统会对故障服务器和损坏磁盘上的数据进行重建。 企业中有多个应用系统需要通过云存储网关接入OOS，每个应用系统都要单独部署一套云存储网关产品？ 不需要。 云存储网关可以创建多个虚拟盘，每个虚拟盘可以对应一个应用系统。

本小节主要介绍态势感知与其他云服务之间的关系。 与安全服务的关系 态势感知（专业版）从主机安全（Host Security Service，HSS）、Web应用防火墙（Web Application Firewall，WAF）等安全防护服务中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识别出攻击和入侵，帮助用户了解攻击和入侵过程，并提供相关的防护措施建议。 与弹性云服务器的关系 态势感知（专业版）为弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）提供资产安全管理服务，结合HSS主机防护状态，全方位呈现当前ECS安全风险态势，并提供相应防护建议。

性能总览功能,提供丰富的节点维度指标的查看。 前提条件 仅限来源为天翼云RDS的MySQL和DDS数据库。 已录入DMS中，且实例状态正常的数据库实例。 操作步骤 1. 登录数据管理服务。 2. 在左侧导航栏中，单击 智能运维 > 性能分析 > 性能总览，进入性能总览界面。 功能介绍 趋势明细 基于团队，实例名称，地域/资源池, 以及标签查看监控指标数据，以节点为粒度展示实例节点的元数据的同时，默认展示关键指标，可在配置指标中勾选更多指标。 联动性能趋势 ，在操作一栏里，可以选择 实例趋势 ，快速跳转到实例对应的 性能趋势。 配置指标 可在配置指标中勾选更多指标。 选择后，右侧已选的指标之间可以鼠标上下拖拽，更改指标展示顺序

性能总览功能,提供丰富的节点维度指标的查看。 前提条件 仅限来源为天翼云RDS的MySQL和DDS数据库。 已录入DMS中，且实例状态正常的数据库实例。 操作步骤 1. 登录数据管理服务。 2. 在左侧导航栏中，单击 智能运维 > 性能分析 > 性能总览，进入性能总览界面。 功能介绍 趋势明细 基于团队，实例名称，地域/资源池, 以及标签查看监控指标数据，以节点为粒度展示实例节点的元数据的同时，默认展示关键指标，可在配置指标中勾选更多指标。 联动性能趋势 ，在操作一栏里，可以选择 实例趋势 ，快速跳转到实例对应的 性能趋势。 配置指标 可在配置指标中勾选更多指标。 选择后，右侧已选的指标之间可以鼠标上下拖拽，更改指标展示顺序

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台管理网关。 注册网关 点击【网关管理】【注册网关】，根据本地网关部署所生成的网关ID，正确填写网关ID信息、名称、选择接入网络及区域，完成网关注册。 查看网关 点击【网关管理】，在该模块内可查看注册的网关列表，以及网关详情、下属设备等信息。网关支持【禁用】、【删除】以及【网关详情】操作。 点击【网关详情】可查看当前网关的基本信息与设备信息，支持对网关名称、描述进行修改。设备信息展示了通过当前网关接入的设备列表，点击设备ID可跳转至该设备详情页。

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台使用操作日志功能。 操作类别 支持记录的用户的开始播放、登录登出、录像启停等多个操作类别。 筛选条件 支持以下筛选条件： 按时间筛选。 按操作名称筛选。 按关键词搜索。 快捷查看 支持其他功能模块下的快捷查看： 点击左侧导航栏的【访问管理访问限制】，切换至【账号管理】，可以快捷查看子账号的访问日志。 点击左侧导航栏的【实时预览】，在播放窗口下方工具栏点击【实时查看云台操作日志】可以快捷查看设备的云台操作日志。

本文为知识库问答在企业知识库场景的实践介绍。 场景及问题 在海量业务咨询与复杂业务流程的双重压力下，企业内部知识库面临着日益尖锐的关键矛盾：快速增长的知识需求与低效的检索手段之间的鸿沟。知识库问答系统可以重构企业知识管理的范式，实现“精准问答代替模糊搜索”的智能化升级。 调研数据显示，传统知识库在内部应用中出现系统性瓶颈： 痛点维度 具体表现 影响数据 经验依赖陷阱 新员工需学习3套检索话术才能定位“合同审批流程”文档 培训周期长 检索效率黑洞 平均每个工单需切换 5 次关键词才能查到目标 时间浪费严重 知识孤岛效应 市场/财务/产研部门文档命名规则冲突 跨部门文档检索失败率高 内容治理困境 制度更新后旧版本仍在流通 错误知识引用导致流程返工 采纳率危机 首条结果匹配度低 人均每日重复检索次数多 这些痛点最终导向一个结论：企业亟需构建“自然语言提问精准知识召回结构化输出”的智能知识中枢。

套餐概述 开发者 / 中小企业版Token Plan：基于 GLM5 大模型能力，提供标准化Token套餐。覆盖代码开发、复杂逻辑推理、长文本处理、智能体搭建等专业需求，接口稳定兼容，满足轻量化业务开发、批量调用、日常项目迭代等高频商用使用场景。 个人 / 家庭版Token Plan：依托 DeepSeek V3.2 通用大模型能力，提供轻量化Token 套餐。适配日常办公辅助、学习创作、生活咨询、文案撰写、常识问答等全场景个人需求，性价比适配个人长期 AI 使用。 说明 已了解Token Plan的用户，直接参见快速开始开启 AI 编码。 套餐优势 套餐按需适配：提供不同版本的套餐，适应不同强度的API调用和编程场景。 兼容主流工具：支持 OpenCode、OpenClaw、Cline、CodeBuddy 等主流编程工具，套餐额度共享，灵活适配多种开发场景。 费用更节省：同模型套餐价相比于直接调用API服务价格更便宜。套餐额度越多，百万Token单价越低。 套餐详情 套餐类型 开发者 / 中小企业版Token Plan（前往购买） 个人 / 家庭版Token Plan（前往购买） 适用场景 覆盖代码开发、复杂逻辑推理、长文本处理、智能体搭建等专业需求，接口稳定兼容，满足轻量化业务开发、批量调用、日常项目迭代等高频商用使用场景。 适配日常办公辅助、学习创作、生活咨询、文案撰写、常识问答等全场景个人需求，性价比适配个人长期 AI 使用。 套餐额度 1500万tokens 7000万tokens 1.5亿tokens 1000万tokens 4000万tokens 8000万tokens 套餐价格 39.9元/个 159.9元/个 299.9元/个 9.9元/个 29.9元/个 49.9元/个 支持模型 GLM5（正式版） DeepSeekV3.2（旗舰版） 说明 受限于资源紧张，建议大家错峰使用。注：高峰期为每日的 9:00～18:00

本节介绍OpenViking接入指引。 OpenViking 是专为 AI 智能体设计开发的开源上下文管理工具。它通过定义极简的上下文交互范式，将 Agent 的记忆、资源和技能统一组织为层级化结构，支持 L0/L1/L2 分层上下文加载，有效降低 Token 消耗并提升长期记忆能力。该工具能够解决传统上下文碎片化、检索效果不佳等问题，使 Agent 开发更加简洁、可扩展且具备自进化能力。通常作为 OpenClaw 等框架的插件或扩展使用，适用于构建企业知识库、智能问答系统等场景。 启用 OpenViking 1. 修改 OpenViking 配置； 配置文件路径： Windows：C:UsersAdministrator.openvikingov.conf Linux：/home/ctyun/.openviking/ov.conf 请配置 Embedding 模型和 VLM 模型。使用天翼云 OpenClaw 云电脑默认模型时，配置示例如下（请替换为您的实际 APIKEY）： plaintext "embedding": { "dense": { "provider": "openai", "apikey": "YOURAPIKEY", "model": "openclawctyunsmartoc", "apibase": " "dimension": 1024 } }, "vlm": { "provider": "openai", "apikey": "YOURAPIKEY", "model": "openclawctyunsmartoc", "apibase": " } YOURAPIKEY 可通过云智助手或 OpenClaw 配置文件获取，配置完成后请保存文件。 说明 自定义模型配置属于进阶操作，详细说明请参考官方文档：< 2. 修改 OpenClaw 配置； 将 plugins.slots.contextEngine 字段设置为 openviking： plaintext "slots": { "contextEngine": "openviking" } 同时配置 plugins.entries.openviking 字段： Windows 配置： plaintext "openviking": { "enabled": true, "config": { "mode": "local", "configPath": "C:UsersAdministrator.openvikingov.conf", "port": 1933 } } Linux 配置： plaintext "openviking": { "enabled": true, "config": { "mode": "local", "configPath": "/home/ctyun/.openviking/ov.conf", "port": 1933 } } 3. 重启 OpenClaw。 在终端执行以下命令： plaintext openclaw gateway restart

请根据操作系统类型下载适当的SSL VPN客户端 根据操作系统类型（Windows 、Android、macOS、iOS ）选择适当的SSL VPN客户端进行安装： Windows 7及以上版本且为X86架构 Android 12.0及以上版本 macOS 11及以上版本 系统：iOS 18.4及以上版本 硬件：iphone 11及以上机型 版本号：3.1.11 版本号：3.1.12 版本号：3.1.5 版本号：3.1.3 发布时间：2026年3月23日 发布时间：2026年4月22日 发布时间：2026年4月17日 发布时间：2026年4月24日 立即下载 立即下载 立即下载 立即下载 说明 1、同一个客户端账号，暂不支持在多个终端同时登录。 2、macOS版本下，暂不支持使用中文路径进行软件安装及证书上传。 3、macOS版本下，如从V1版本升级至V3版本，需升级前自行备份VPN连接配置。 4、Windows版本下，为呈现最佳展示效果，建议将显示分辨率设置为 2K，并搭配 125% 的屏幕缩放比例。 开发者：开源软件 隐私政策：开源SDK隐私政策暂未发布 运营者：天翼云科技有限公司 有关APP运行时收集使用个人信息的规则、所需的权限列表及用途等，请参考《CTCloudConnect客户端隐私政策》。 如果您有任何疑问、意见或建议，请通过以下联系方式与我们联系： 电子邮件： service@chinatelecom.cn；ctpip.ctyun@chinatelecom.cn 电 话： 4008109889 天翼云门户：管理中心工单新建工单；智能客服 天翼云APP：管理工具智能工单