在应用中切换/配置模型 1. 进入桌面后打开OpenClawConfig应用，进入配置界面； 2. 在配置界面，依次填写以下配置项： 模型厂商：可自定义，使用英文字母即可； 模型ID：从云智助手算力模块的【快捷API接入】中获取； API Key：从云智助手算力模块列表中获取； API协议：选择与模型匹配的通信协议（从【快捷API接入】中获取）； Base URL：从云智助手算力模块【快捷API接入】中获取； 模型API 连通性验证 填写完成后进行验证连通性，模型连接成功后保存配置，重启后台服务，再进入OpenClaw应用即可使用。 如何切换模型（使用第三方算力API） 1. 进入桌面后打开OpenClawConfig应用，进入配置界面； 2. 依次填写以下配置项，完成后验证连通性： 模型厂商：可自定义，使用英文字母即可； 模型ID：填写第三方大模型唯一标识； API Key：填写第三方平台申请的授权密钥； API协议：选择与第三方模型匹配的通信协议； Base URL：填写第三方模型服务地址。 3. 保存配置，重启后台服务，进入OpenClaw应用即可使用。如有需要，可检测验证模型API 连通性。 若提示「模型连接失败」：代表配置有误，请核对模型提供商提供的参数，确认填写正确后重新校验 若提示「模型连接成功」：代表参数填写无误，点击“保存配置”即可完成设置。 注意 不同模型厂商的相关字段位置存在差异，请自行查阅对应厂商的文档说明。

可用区域 可用区（AZ，Availability Zone）：一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 访问密钥AK/SK 访问密钥即AK/SK（Access Key ID/Secret Access Key），是用户通过开发工具访问云资源时的身份凭证。系统通过AK识别访问用户的身份，通过SK进行签名验证，通过加密签名验证可以确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。 动态授权 动态授权是授权用户运维操作触发规则集，系统对字符命令或数据库会话操作进行拦截，自动生成授权工单。授权用户若需继续执行操作，需管理员批准工单。 实例审计 云堡垒机实例审计，需开启云审计服务（Cloud Trace Service，简称CTS），实现对CBH实例的操作的记录，CTS管理控制台将保存最近7天的操作记录。 单点登录 单点登录（Single Sign On，SSO）是指在多个独立应用系统环境下，各个应用系统相互信任，在一个应用系统中将用户认证信息映射到其他系统中，多个系统共享用户认证数据。简言之，即用户通过登录一个应用系统，就可以访问其他所有相互信任的应用系统，实现用户单点多系统登录。 安全策略 安全策略是指容器运行时需要遵循的安全规则，如果容器违反了安全策略，系统会在容器运行时通报容器异常。安全策略由用户自定义，包括容器允许运行的进程和容器内只读的文件。

本文主要介绍如何删除IP地址组。 操作步骤 1.登录管理控制台。 2.在左侧导航树中，单击左上方的，选择“安全 > 云防火墙”，进入云防火墙的概览页面。 3.在左侧导航栏中，选择“访问控制 > IP地址组管理”，进入IP地址组管理界面。 4.在需要删除的IP地址组所在行的“操作”列，单击“删除”。 5.在弹出的“删除IP地址组”界面，单击“是”，完成删除。 说明 删除IP地址组后无法恢复，请谨慎操作。

企业认证标识 在使用服务之前，您需要设置企业认证标识，您的企业员工在登录客户端时，需先输入企业认证标识将其身份与您的企业进行关联，实现身份合法性认证。企业认证标识是您企业员工成功登录远程零信任办公服务客户端的重要凭证，首次订购后使用控制台，则会引导配置企业认证标识，暂不支持自助配置企业认证标识，如有需求，请联系我们。 基础信息 列出企业接入远程零信任办公服务的关键数据情况，您可以点击对应的字段跳转到实际的相关数据页面内容： 用户数：企业的员工账号总数。 应用数：企业创建的应用个数。 连接器数：创建的连接器集群个数。 访问控制：访问控制规则个数。 计费方式 展示您订购的零信任服务的套餐情况，您可以点击详情查看更多。基本内容包括套餐版本，用户数指允许进行创建的最大用户个数，流量指您通过远程零信任办公服务访问企业内网应用的每月流量最大值。 用量分析 统计企业使用远程零信任办公服务的用量使用情况，支持按照带宽和流量粒度进行查询。快速查询支持按照昨日，今日，7天，30天粒度，也可指定时间范围查询。 用户流量排名：指企业指定时间范围内使用流量最多的账号，按照总使用流量从大到小排序。同时展示对应的登录用户名（账号名）、终端类型、总流量大小。支持下拉框快速查询最近24小时，最近3天，最近7天，最近30天的对应数据统计。 应用流量排名：指企业指定时间范围内被访问的应用中，访问流量最多的应用名称以及其被访问流量大小，按照流量的大小进行降序排序。支持下拉框快速查询最近24小时，最近3天，最近7天，最近30天的对应数据统计。

本页介绍天翼云TeleDB数据库后备服务器相关参数。 这些设置空值接收复制数据的一个后备服务器的行为。它们的值与主服务器无关。 hotstandby (boolean) 指定在恢复期间，你是否能够连接并运行查询。默认值是on。这个参数只能在服务器启动时设置。它只在归档恢复期间或后备机模式下才有效。 maxstandbyarchivedelay (integer) 当热后备机处于活动状态时，这个参数决定取消那些与即将应用的WAL 项冲突的后备机查询之前，后备服务器应该等待多久。当 WAL 数据被从 WAL 归档（并且因此不是当前的 WAL）时，maxstandbyarchivedelay可以应用。默认值是 30 秒。如果没有指定，衡量单位是毫秒。值 1 允许后备机一直等到冲突查询结束。这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。注意，maxstandbyarchivedelay与取消之前一个查询能够运行的最长时间不同；它表示应用任何一个 WAL 段数据能够被允许的最长总时间。因此，如果一个查询早于 WAL 段导致了显著的延迟，后续冲突查询将只有更少的时间。 maxstandbystreamingdelay (integer) 当热后备机处于活动状态时，这个参数决定取消那些与即将应用的WAL 项冲突的后备机查询之前，后备服务器应该等待多久。当 WAL 数据正在通过流复制被接收时，maxstandbystreamingdelay可以应用。默认值是 30 秒。如果没有指定，衡量单位是毫秒。值 1 允许后备机一直等到冲突查询结束。这个参数只能在postgresql.conf文件中或在服务器命令行上设置。注意，maxstandbystreamingdelay与取消之前一个查询能够运行的最长时间不同；它表示在从主服务器接收到 WAL 数据并立刻应用它能够被允许的最长总时间。因此，如果一个查询导致了显著的延迟，后续冲突查询将只有更少的时间，直到后备服务器再次赶上进度。

注意事项 添加完加速域名/实例后，天翼云边缘接入服务IP应用加速会给您分配对应的CNAME地址，您还需要配置CNAME后IP应用加速服务才生效，请继续参考下方：配置CNAME。

参数名称 参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 应用名 产生告警的应用名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。

在创建通知策略的过程中，您可将告警通知推送至自定义的 Webhook 地址。告警管理模块支持向第三方通知对象发送 Webhook 类型告警，本文将以飞书为例，详细说明 Webhook 告警的配置与创建方法。 步骤一：创建Webhook联系人 1. 登录【应用性能监控控制台】，在左侧导航栏选择告警管理 > 通知对象。 2. 单击Webhook集成 页签，然后单击新建Webhook。 3. 在新建Webhook对话框中输入以下配置信息。 参数 说明 Webhook名称 必填，自定义Webhook名称。 Post和Get 必填，设置请求方法。URL不可超过256个字符 Header和Param 非必填，设置请求头，不可超过200个字符。 单击+添加，可以添加其他Header信息或Param信息。默认请求头为ContentType: text/plain; charsetUTF8，Header和Param个数总数不能超过6个。 通知模板 告警触发时发送的通知模板，非必填，在Post方法下出现，可使用$content占位符输出通知内容，不可超过500个字符。 通知模板如下： {"告警名称":"{{ .commonLabels.alertname }}{{if .commonLabels.clustername }}","集群名称":"{{ .commonLabels.clustername }} {{ end }}{{if eq "app" .commonLabels.ctyunarmsinvolvedObjectkind }}","应用名称":"{{ .commonLabels.ctyunarmsinvolvedObjectname }} {{ end }}","通知策略":"{{ .dispatchRuleName }}","告警时间":"{{ .startTime }}","告警内容":"{{ for .alerts }} {{ .annotations.message }} {{ end }}"} 此处以飞书为例可以设置如下文本格式： { "msgtype": "text", "content": { "text": "告警名称: {{ .commonLabels.alertname }}n{{if .commonLabels.clustername }}集群名称: {{ .commonLabels.clustername }}n{{ end }}{{if eq "app" .commonLabels.ctyunarmsinvolvedObjectkind }}应用名称: {{ .commonLabels.ctyunarmsinvolvedObjectname }}n{{ end }}通知策略: {{ .dispatchRuleName }} n告警时间: {{ .startTime }} n告警内容: {{ for .alerts }} {{ .annotations.message }}n {{ end }}" }} 恢复模板 告警恢复时发送的通知模板，非必填，在Post方法下出现，可使用$content占位符输出通知内容，不可超过500个字符。 恢复模板如下： {"告警名称":"{{ .commonLabels.alertname }}{{if .commonLabels.clustername }}","集群名称":"{{ .commonLabels.clustername }} {{ end }}{{if eq "app" .commonLabels.ctyunarmsinvolvedObjectkind }}","应用名称":"{{ .commonLabels.ctyunarmsinvolvedObjectname }} {{ end }}","通知策略":"{{ .dispatchRuleName }}","恢复时间":"{{ .endTime }}","告警内容":"{{ for .alerts }} {{ .annotations.message }} {{ end }}"} 此处以飞书为例可以设置如下文本格式： { "msgtype": "text", "content": { "text": "告警名称: {{ .commonLabels.alertname }}n{{if .commonLabels.clustername }}集群名称: {{ .commonLabels.clustername }}n{{ end }}{{if eq "app" .commonLabels.ctyunarmsinvolvedObjectkind }}应用名称: {{ .commonLabels.ctyunarmsinvolvedObjectname }}n{{ end }}恢复时间: {{ .startTime }} n通知策略: {{ .dispatchRuleName }} n恢复告警内容: {{ for .alerts }} {{ .annotations.message }}n {{ end }}" }} 4. 可选： 单击发送测试，验证配置是否成功。 5. 单击确定。

套餐类型 说明 基础型 提供合适的云资源能力，适用于小型网站软件及应用，如官网页面、论坛、测试环境等。 进阶型 提供常用的云资源能力，适用于中小型网站，软件、应用及系统，如电商。 随心购 您可以根据业务的实际需要自行搭配各项云资源规格。

说明如何开启多点触控。 说明 若您的UE/Unity应用程序支持 触摸屏touch事件 ，如UE中内置了Ultimate Touch Components触摸插件，开启多点触控后可直接在移动端实现多点触控。 若您的应用程序只支持WASD+空格的方式操控人物移动与鼠标控制视角转换 ，开启后仍然无法支持移动端多点触控生效。您可直接在控制台中配置键鼠映射，将屏幕操作转为键鼠指令。 操作步骤 发布应用时，配置项选择开启多点触控即可支持应用的多点触控功能，无需接入任何SDK或Plugin。 以下是Unity注意事项 注意 云渲染支持应用的多点触控功能，无需接入任何SDK，但是需要注意，Unity的新版输入系统不能识别Windows平台的触摸事件，因此无法响应节点机发出的触控指令，目前只能等待Unity进行修复。如果项目中使用了该插件并且需要多点触控功能，需要切换为旧版本，确认项目中是否使用了新版插件。 1. 打开工程，在WindowPackage Manager中，查看项目中是否有Input System插件 2. 打开场景，选中Event System，查看是否带有Input System UI Input Module 替换为旧版本输入系统 3. 移除Event System上的Input System UI Input Module组件 4. 添加Standalone Input Module组件 确认激活旧版输入系统 在项目设置中，将Active Input Handling设置为Input Manager(Old) 或者Both

本节介绍了负载调度策略概述。 在Kubernetes体系内，Pod构成了工作负载调度的核心单元。当创建工作负载时，调度系统会自动为Pod分配合理的位置，例如将它们分散到资源充裕的节点上。尽管调度器的默认设置足以应对许多基础需求，但在特定场景下，用户可能希望对Pod的部署位置进行更为精细的控制。为此，Kubernetes提供了在工作负载定义中自定义调度策略的功能。具体示例如下： 将前端与后端应用部署在同一位置，有助于缩减延迟，因为它们可以共享物理资源。 某些应用需部署在特定节点上，以确保关键应用始终运行在最优硬件或配置上。 不同应用部署在不同节点上，有助于实现应用隔离，防止问题扩散。 Kubernetes中Pod调度策略 节点选择（nodeSelector）：这是最简单的调度方式，通过节点标签选择目标节点，仅将Pod调度到拥有特定标签的节点。参考指引：设置负载的节点选择器（nodeSelector） 节点亲和性（nodeAffinity）：节点亲和性不仅具备nodeSelector的功能，而且更为强大。它允许您根据节点标签使用标签选择器筛选亲和节点，支持必须满足和尽量满足的规则。参考指引：设置节点亲和调度（nodeAffinity） 工作负载亲和性/反亲和性（podAffinity/podAntiAffinity）：根据工作负载标签，使用标签选择器筛选亲和/反亲和的Pod，并将新工作负载调度/不调度至目标Pod所在节点（或节点组），同样支持必须满足和尽量满足的规则。参考指引：设置工作负载亲和/反亲和调度（podAffinity/podAntiAffinity） 注意 1. 若同时指定nodeSelector和nodeAffinity，则两者条件均需满足，Pod才能被调度到候选节点。 2. 在大规模集群中，由于工作负载亲和性和反亲和性需要额外计算时间，可能会显著降低调度速度，因此不建议在包含数百个节点的集群中使用节点亲和性调度策略。

开始体检操作说明，您可通过刷新按钮，主动刷新体检任务状态。 开始体检 您添加体检IP后，即可开始体检。点击“开始体检”按钮，产品弹出体检提示信息： 点击“我已明确上述内容，开始体检”按钮，即可创建体检任务，并在体检记录中，生成一条体检记录。 等待体检完成后，您可以预览或下载体检报告。如果您已经配置通知信息，则会向您配置的邮箱内自动发送PDF版体检报告及漏洞详单附件。 刷新体检状态 体检进度受体检IP数量、体检任务总数影响，任务完成时间可能存在差异，您可以点击体检记录右上角“刷新”按钮，刷新当前体检任务进度，或者等待体检完成后，自动发送报告邮件。

文本介绍以天翼云手机移动客户端为例,帮助您快速登录连接云手机。 天翼云手机支持多种终端登录，用户可前往下载相应的客户端进行登录使用：客户端下载 下面以天翼云手机移动客户端为例，帮助您快速上手使用天翼云手机（政企版）。 使用的流程如下： (1) 打开“天翼云手机”移动客户端，可查看到登录页面； (2) 可通过输入账号、密码或通过免密登录方式登录云手机； (3) 登录后，在本地手机主屏中，左划划入手机负一屏，点击“云手机”卡片“进入”按钮即可连接并进入云手机。 (4) 进入后，即可连接使用云手机。

本节介绍了如何查看和管理云数据库GaussDB openGauss版的任务。 您可以通过“任务中心”查看任务执行进度和结果，并进行管理。 说明 云数据库GaussDB 支持查看和管理以下任务： 创建云数据库GaussDB 实例 手动创建备份 恢复到新实例 分片扩容 协调节点扩容 操作步骤 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 在“任务中心”页面，选择目标任务，单击任务名称左侧的，在展开信息中查看目标任务的执行进度和结果。 通过任务名称/任务ID、实例名称/ID确定目标任务，或通过右上角的搜索框选择任务类型来确定目标任务。 单击页面右上角的，查看某一时间段内的任务执行进度和状态，默认时长为一周。任务保留时长最多为30天。 系统支持查看以下状态的任务： − 执行中 − 完成 − 失败

本章节主要介绍复制API。 操作场景 您可以通过复制API功能，得到与原API配置相同的API。 前提条件 已创建API。 操作步骤 1.在DataArts Studio控制台首页，选择实例，点击“进入控制台”，选择对应工作空间的“数据服务”模块，进入数据服务页面。 详见下图：选择数据服务 2.在左侧导航栏选择服务版本（例如：专享版），进入总览页。 3.单击“开发API > API管理”页面，进入API管理页面。 4.勾选待复制的API所在行，在API列表上方，选择“更多 > 复制”，弹出复制窗口。 5.在弹出的窗口中输入新API的名称和请求path，点击确认即可完成API复制。 详见下图：复制API

参数名称 参数描述 参数类型 是否必须 Prefix 参数解释： 标识应用规则的对象前缀。 String 否 Tag 参数解释： 应用规则到拥有指定标签的对象。 Container 否

本文介绍我的权限功能，使用户可以快速熟悉我的权限页面的相关操作。 前提条件 用户需要具有进入我的权限 页面的菜单权限。菜单权限请参考权限说明。 注意事项 我的权限功能仅限企业版。 用户实际拥有的数据权限并不局限于本页面中所展示的数据权限。 在基础版中，超级管理员、管理员直接拥有组织内所有实例 的数据权限，团队内成员直接拥有团队内所有实例的数据权限。 在企业版中，超级管理员、管理员直接拥有组织内所有实例 的数据权限，团队管理员直接拥有团队内所有实例的数据权限。 不同资源粒度的我的权限功能基本相同，本文以库/模式授权为例进行介绍。 查看权限列表 页面上方展示了权限列表的筛选、搜索条件，筛选条件包括实例所属团队、数据库类型、环境类型，搜索条件包括实例名称、实例地址、库/模式名称、表名称，用户可以在此对权限列表进行筛选、搜索。 页面下方展示了当前资源粒度下用户拥有哪些资源的权限，列表的信息字段及说明如下： 信息字段 说明 权限信息 该资源的信息，一般格式为：表名@模式名@库名@实例地址【实例名】，根据资源粒度的不同，实际展示的格式有所差异 所属团队 该资源所属实例的所属团队的名称 环境 该资源所属实例的环境类型，分为开发、测试、预发、生产 开通时间 用户拥有该资源的所有权限中，最早的一个权限的开通时间 到期时间 用户拥有该资源的所有权限中，最早的一个权限的到期时间 操作 包括详情按钮，可查看权限详情 权限列表按照到期时间从早到晚排序，第一条权限信息中包含了最近到期的权限。

签名流程包括构造待签名字符串、构造动态密钥、计算签名信息、签名信息应用4个步骤，具体内容如下： 1. 构造待签名字符串：使用规范请求和其他信息创建待签字符串。 2. 构造动态密钥：使用 HEADER、ctyuneopsk、ctyuneopak 来创建 Hmac 算法的密钥。 3. 计算签名信息：使用第 2 步的密钥和待签字符串，再通过 hmacsha256 来计算签名信息。 4. 签名信息应用：将生成的签名信息作为请求消息头添加到 HTTP 请求中。

查看当前实例的参数修改历史 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击管理控制台左上角的 ，选择区域。 步骤 3 选择“数据库 > 关系型数据库”。进入关系型数据库信息页面。 步骤 4 在“实例管理”页面，选择指定的实例，单击实例名称，进入实例的基本信息页面。 步骤 5 在左侧导航栏，单击“参数修改”，单击“参数修改历史”。 您可查看参数对应的参数名称、修改前参数值、修改后参数值、修改状态、修改时间、是否应用以及应用时间。 结束

本章节介绍应用服务网格CSM计费项 应用服务网格计费项（按需付费） 应用服务网格当前支持按需付费模式，计费项包括网格实例、弹性负载均衡实例两项，计费规则：(网格实例计费单价+弹性负载均衡计费单价)×使用时长（小时）。 计费项一：不同的网格实例版本收取的计费单价如下： 版本 支持pod数量 收费模式 说明 标准版 1000 6元/小时/实例 计费项二：不同的弹性负载均衡实例规格的计费单价如下： 规格 价格（元 /小时） :: 标准型I 0.600 标准型II 1.200 增强型I 1.667 增强型II 2.167 高阶型I 3.000 高阶型II 4.167 超强型I 7.500 超强型II 16.667

本文主要介绍操作类问题 指标数据未采集上来，可能有哪些原因？ 1. 如果Agent刚接入，可以稍微等待几分钟后，就能看到数据。 2. 如果显示数据采集被停止，可能的原因有： 实例级别停止，Agent管理中采集被停止。 监控项级别停止，监控项状态列表某些监控项采集被人为停止。 全局配置（系统管理 > 通用配置）中字节码方式采集被停止。 3. 如果长时间未采集到指标数据，可能的原因有： java9启动提示找不到sql.time类 原因分析：Agent开发环境为jdk1.7，而java 9模块化后，sql包不会默认提供，需要应用引入模块。 出现概率：有条件出现。 规避措施：如果出现该问题，组件在moduleinfo.java主动引入java.sql。 java11提示找不到Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: sun/misc/Unsafe类 原因分析：Agent开发环境为jdk1.7，而java 11Unsafe类已经重新归到其他包下，需要使用兼容模式。 出现概率：必然出现。 规避措施：如果出现该问题，应用在moduleinfo.java主动引入 jdk.unsupported。 java9提示反射使用告警，后期针对java9以上版本会避免这个问题 规避措施：设置illegalaccess warn （仅提示）或者删除该选项。 为什么应用运维管理AOM中有一条调用链，在APM界面上没有显示？ 对于AOM应用运维管理这个服务因为使用的客户少，所以大家对这个产品不熟悉。这个产品有访问的数据才会显示调用链，而且在显示的时候，一般情况下会有几分钟的延时。如果没有访问或者没有数据，就不会显示调用链。

访问验证 1. 创建一个nginx工作负载 进入集群，在菜单栏选中“工作负载”>“无状态”，然后点击“创建Deployment”按钮，如下示例创建nginx工作负载。 2. 创建Ingress，通过新部署的Nginx Ingress Controller提供网络访问 在菜单栏选中“网络”>“路由”，然后点击“新增YAML”，填写以下内容，然后点击“保存”。 plaintext apiVersion: networking.k8s.io/v1 kind: Ingress metadata: name: nginx namespace: ingressdemo annotations: nginx.ingress.kubernetes.io/rewritetarget: / spec: ingressClassName: ingressdemo 新创建的Nginx Ingress Controller的ingressClass rules: host: nginx.demo.com 访问的Host地址 http: paths: path: / pathType: Prefix backend: service: name: nginx 目标服务nginx port: number: 80 目标服务nginx端口 3. 通过新部署的Nginx Ingress Controller来访问该应用 在菜单栏选中“网络”>“服务”，找到新部署的Nginx Ingress Controller对应的服务，如下图： 其中集群外地址为Nginx Ingress Controller对应的ELB地址，通过该地址访问应用，可以看到返回正确的nginx页面。 4. 通过集群的Ingress Controller组件来访问该应用 找到Ingress Controller组件对应的服务，如下图： 通过其对应的ELB地址访问nginx应用，可以看到返回404错误。

平台提供了以下大模型API能力。 模型名称 模型简介 模型ID DeepSeekR1昇腾版 DeepSeekR1是一款具有671B参数大小的创新性大语言模型，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 DeepSeekR1昇腾版2 DeepSeekR1是一款具有671B参数大小的创新性大语言模型，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，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。 7ba7726dad4c4ea4ab7f39c7741aea68 DeepSeekV3昇腾版 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 Llama213BChat Llama2是预先训练和微调的生成文本模型的集合，其规模从70亿到700亿个参数不等。这是13B微调模型的存储库，针对对话用例进行了优化。 96dc8f33609d4ce6af3ff55ea377831a Qwen7BChat 通义千问7B（Qwen7B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时，在Qwen7B的基础上，使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen7BChat。 fc23987da1344a8f8bdf1274e832f193 Llama27BChat Llama27BChat是Meta AI开发的大型语言模型Llama2家族中最小的聊天模型。该模型有70亿个参数，并在来自公开来源的2万亿token数据上进行了预训练。它已经在超过一百万个人工注释的指令数据集上进行了微调。 e30f90ca899a4b1a9c25c0949edd64fc Llama270BChat Llama 2 是预训练和微调的生成文本模型的集合，规模从 70 亿到 700 亿个参数不等。这是 70B 微调模型的存储库，针对对话用例进行了优化。 bafbc7785d50466c89819da43964332b Qwen1.57BChat 通义千问1.5（Qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源模型，是一种基于 Transformer 的纯解码器语言模型，已在大量数据上进行了预训练。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模，满足不同的计算需求，这是Qwen1.57BChat版本。 bfc0bdbf8b394c139a734235b1e6f887 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 Qwen1.514BChat 通义千问1.5（Qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源模型，是一种基于 Transformer 的纯解码器语言模型，已在大量数据上进行了预训练。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模，满足不同的计算需求，这是Qwen1.514BChat版本。 acfe01f00b0c4ff49c29c6c77b771b60 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 Qwen1.572BChat 通义千问1.5（Qwen1.5）是阿里云研发的通义千问系列开源模型，是一种基于 Transformer 的纯解码器语言模型，已在大量数据上进行了预训练。该系列包括Base和Chat等多版本、多规模，满足不同的计算需求，这是Qwen1.572BChat版本。 9d140d415f11414aa05c8888e267a896 Qwen1.532BChat Qwen1.532B 是 Qwen1.5 语言模型系列的最新成员，除了模型大小外，其在模型架构上除了GQA几乎无其他差异。GQA能让该模型在模型服务时具有更高的推理效率潜力。这是Qwen1.532BChat版本。 12d5a37bf1ed4bf9b1cb8e446cfa60b3 InternLM2Chat7B InternLM2Chat7B 是书生·浦语大模型系列中开源的 70 亿参数库模型和针对实际场景量身定制的聊天模型。InternLM2相比于初代InternLM，在推理、数学、代码等方面的能力提升尤为显著，综合能力领先于同量级开源模型。 50beebff68b34803bd71d380e49078f5 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 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

MDR容灾架构中的资源哪些是云下用户的，哪些是云上的？ 当前MDR纳管的资源中，部分资源支持由云下用户提供。 天翼云云上资源包括：ECS、ELB、MySQL、Redis等。 可以由云下用户提供，也可以使用云上的资源：ZOS。 MDR多活类型的容灾管理必须配置应用管理的流量配比吗，还是只创建容灾管理就行了？ 如果需要多活容灾场景生效，或业务需求要求在不同的场地或数据中心之间实现负载均衡或流量分配，则必须要配置应用管理的流量配比，不然当前流量无法打入应用的云主机中。 如果策略采用了主备模式，则无需手动配置流量配比。

客户侧防火墙配置例子 客户侧私网网段：192.168.10.0/24 云侧私网网段：10.132.0.0/24，10.132.1.0/24，10.132.20.0/24，10.132.21.0/24 客户侧VPN设备为strongswan5.8.0 云侧是被动协商，不需要配置IKE与ESP算法，只需在客户侧防火墙配置云侧支持的算法（参考前两小节表格）即可。 云侧IPsec VPN实例信息如下： IPsec VPN名称：IPSecVPN 客户侧私网网段：192.168.10.0/24 客户侧公网地址：58.63.x.2 IKE版本：IKEv2 预共享密钥（自定义）： 标识符类型：FQDN 云端标识符：cloud.responder 客户侧标识符：customer.initiator 客户侧strongswan配置如下： （1）修改/etc/strongswan/ipsec.conf，参考配置如下： conn %default ikelifetime12h keylife4h rekeymargin3m keyingtries1 authbypsk keyexchangeikev2 mobikeno conn customertocloud left58.63.x.2 leftsubnet192.168.10.0/24 leftauthpsk leftid@customer.initiator right113.125.x.102 rightsubnet10.132.0.0/24,10.132.1.0/24,10.132.20.0/24,10.132.21.0/24 rightauthpsk rightid@cloud.responder ikeaes128gcm16prfsha256modp2048! espaes128gcm16esn! autostart dpddelay10s dpdtimeout90s dpdactionrestart （2）修改/etc/strongswan/ipsec.secrets配置预共享密钥为“”。 （3）修改/etc/strongswwan/strongswan.d/charon.conf，设置makebeforebreakno，默认是no。

客户侧防火墙配置例子 客户侧私网网段：192.168.10.0/24 云侧私网网段：10.132.0.0/24，10.132.1.0/24，10.132.20.0/24，10.132.21.0/24 客户侧VPN设备为strongswan5.8.0 云侧是被动协商，不需要配置IKE与ESP算法，只需在客户侧防火墙配置云侧支持的算法（参考前两小节表格）即可。 云侧IPsec VPN实例信息如下： IPsec VPN名称：IPSecVPN 客户侧私网网段：192.168.10.0/24 客户侧公网地址：58.63.x.2 IKE版本：IKEv2 预共享密钥（自定义）： 标识符类型：FQDN 云端标识符：cloud.responder 客户侧标识符：customer.initiator 客户侧strongswan配置如下： （1）修改/etc/strongswan/ipsec.conf，参考配置如下： conn %default ikelifetime12h keylife4h rekeymargin3m keyingtries1 authbypsk keyexchangeikev2 mobikeno conn customertocloud left58.63.x.2 leftsubnet192.168.10.0/24 leftauthpsk leftid@customer.initiator right113.125.x.102 rightsubnet10.132.0.0/24,10.132.1.0/24,10.132.20.0/24,10.132.21.0/24 rightauthpsk rightid@cloud.responder ikeaes128gcm16prfsha256modp2048! espaes128gcm16esn! autostart dpddelay10s dpdtimeout90s dpdactionrestart （2）修改/etc/strongswan/ipsec.secrets配置预共享密钥为“”。 （3）修改/etc/strongswwan/strongswan.d/charon.conf，设置makebeforebreakno，默认是no。

镜像服务(IMS)是弹性云主机实例可选择的运行环境模板,一般包括操作系统和预装软件。镜像服务包括公共镜像、私有镜像、共享镜像、安全产品镜像、应用镜像。通过镜像用户可以在云主机实例上实现应用场景的快速部署。

告警通知策略 概述 创建告警通知策略，当告警触发时，只要不符合静默策略，就会依照通知策略在对应渠道发送告警信息给对应的通知对象。 1. 在左边菜单栏选择“应用监控>告警管理>通知策略”。 2. 查看左侧菜单栏“通知策略列表”，点击具体策略，右侧面板展示策略详情。 具体使用说明可参考天翼云官网的应用性能监控>用户指南>告警管理>通知策略的文档

告警支持通过短信、邮箱、翼连等方式将告警信息通知给对应接收人 概述 告警支持通过短信、邮箱、翼连等方式将告警信息通知给对应接收人，我们可以在通知组中设置接收人信息。 1. 在左边菜单栏选择“应用监控>告警管理>通知组”，进入”通知对象”，设置通知基本信息 具体使用说明可参考天翼云官网的应用性能监控>用户指南>告警管理>通知对象的文档

Pod状态为ImagePullBackOff 问题现象: Pod的状态为ImagePullBackOff。 问题原因: Pod使用的镜像拉取失败，可能因镜像地址错误，或者遇到网络问题，导致镜像无法拉取。 解决方案: 查看Pod的事件描述，找到无法拉取的镜像地址，确认容器镜像地址是否正确。若地址无误，登录到Pod所在的节点，手动执行docker pull 命令看镜像是否能正常拉取。 Pod状态为CrashLoopBackOff 问题现象: Pod的状态为CrashLoopBackOff。 问题原因: Pod中的应用负载启动失败所致。 解决方案: 1、查看Pod的日志，定问题原因。2、查看Pod的存活探针和就绪探针配置是否正确。 Pod状态为Completed 问题现象: Pod的状态为Completed。 问题原因: Pod中的应用程序正常执行后退出，若应用行为不符合预期则需要排查。 解决方案: 1、查看Pod配置，检查Pod中容器的启动命令是否正确。2、通过Pod日志定位问题。 Pod状态为Running但没正常工作 问题原因: 部署使用的YAML文件有问题。 问题现象: Pod状态为Running但没正常工作。 解决方案: 1、查看Pod的配置，确定应用的启动参数是否存在问题。2、检查Pod的环境变量配置是否存在问题。3、查看Pod的日志，通过日志内容排查问题。4、通过控制台提供的远程登陆功能进入到容器内部排查 Pod状态为Terminating 问题现象：Pod状态为Terminating。 问题原因：Pod正处于关闭状态。 解决方案：若Pod一直停留在Terminating状态，可执行如下命令强制删除： kubectl delete pod n graceperiod0 force

生产者实例 一个生产者实例代表生产者的一员，不同的生产者用不同的实例名字创建。 PUSH消费 Consumer的一种，应用通常向Consumer对象注册一个Listener接口，一旦收到消息，Consumer对象立刻回调Listener接口方法。在RocketMQ中，客户端会自动起线程消费消息，线程数是564，意味着，listener里面的方法，会被多线程执行。客户端内部可以根据堆积量进行调整，使用者不需要新启、管理消费线程。并有流控机制，当客户端缓存一定量消费不及时，会停止推送新消息。 PULL消费 Consumer的一种，应用通常主动调用Consumer的拉消息方法从Broker拉消息，主动权由应用控制，但实时性取决于应用主动拉取的频率。在PULL消费中，线程由应用自主决定。 广播消费 在RocketMQ中，消费者有两种不同的方式消费Topic中的消息，其中一种是广播消费。在广播消费模式下，一条消息被多个Consumer消费，即使这些Consumer属于同一个Consumer Group，消息也会被Consumer Group中的每个Consumer都消费一次，广播消费中的Consumer Group概念可以认为在消息划分方面无意义。V1.x版本由于广播消费的消费进度，是保存在客户端的，对于很多使用场景会带来影响，在RocketMQ中，并不推荐使用此消费模式。 集群消费 一个Topic可以被一个或多个Consumer Group消费，每个Consumer Group有自己独立的消费进度，消费进度是保存在服务端的。一个Consumer Group中的消费者实例可以平均分摊消费消息，做到负载均衡。例如某个Topic有9条消息，其中一个Consumer Group有3个不同的消费者实例（可能是3个进程，或者3台机器），那么每个实例只消费其中的3条消息。在此消费模式下，可以做到PointToPoint的消费，也可以做到JMS里面广播消费，能满足绝大部分场景，推荐使用此消费模式。

本文介绍如何设置容器健康检查探针。 功能说明 ECI Pod支持为容器配置多种类型的探针，对容器进行健康检查。不同类型的探针如下： 1. 应用存活探针：检查容器是否正常运行。如果检查成功，则表示容器正常运行。如果检查失败，系统会根据配置的容器重启策略进行相应的处理。如果未配置该探针，则默认容器一直正常运行。 2. 应用业务探针：检查容器是否已经就绪，可以为请求提供服务。如果检查成功，则表示容器已经准备就绪，可以接收业务请求。如果检查失败，则表示容器没有准备就绪，系统将停止向该容器发送任何请求，直至重新检查成功。 配置示例 可以通过容器的readinessProbe 和 readinessProbe字段配置应用存活探针和应用业务探针，配置参考如下： shell apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginxdeployment labels: app: nginx spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: nginx template: metadata: labels: app: nginx spec: containers: name: nginx image: registryhuadong1.crsinternal.ctyun.cn/opensource/nginx:1.25alpine ports: containerPort: 80 设置Liveness Probe livenessProbe: exec: command: cat /test/livenessProbe initialDelaySeconds: 5 periodSeconds: 5 设置readinessProbe readinessProbe: exec: command: cat /test/livenessProbe initialDelaySeconds: 5 periodSeconds: 5 nodeName: vndu53cymkxxxxcnhuadong1jsnj1apublicctcloud