本章节主要介绍向量检索的性能调优。 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refreshinterval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector.indexthreads”的值（默认为4），增加向量索引构建的线程数。 PUT cluster/settings { "persistent": { "native.vector.indexthreads": 8 } } 查询性能优化 在批量导入场景下，数据写入完成后，执行forcemerge操作能有效提升查询效率。 POST indexname/forcemerge?maxnumsegments1 如果向量索引所需外内存超过了熔断线，查询时索引的缓存管理器会控制索引的换进换出，导致查询变慢，此时可适当调大熔断线的配置。 PUT cluster/settings { "persistent": { "native.cache.circuitbreaker.cpu.limit": "75%" } } 如果端到端时延明显大于返回结果中的took值，说明查询的fetch阶段开销较大，可通过配置“source”减小fdt文件的大小，从而降低fetch开销。 PUT myindex { "settings": { "index": { "vector": "true" }, "index.softdeletes.enabled": false }, "mappings": { "source": { "excludes": ["myvector"] }, "properties": { "myvector": { "type": "vector", "dimension": 128, "indexing": true, "algorithm": "GRAPH", "metric": "euclidean" } } } }

本文介绍弹性容器实例ECI的应用场景。 弹性流量业务 场景说明 根据业务流量自动对业务进行扩容，无需人工干预，避免流量激增扩容不及时而导致系统故障，以及平时大量闲置资源造成的浪费。 能够实现 Serverless计算：便捷获取计算资源，兼容 Kubernetes。 快速弹性：秒级启动Pod。 按需使用：容器实例按需创建释放，不需要预先准备底层资源。 持续交付集成 场景说明 支持自动化的持续交付流程，对接Devops平台，自动完成容器部署，加速测试用例的执行和测试环境的建立，并可随时创建销毁容器。 能够实现 自动化：无需创建和维护集群，提供自动化及弹性能力。 环境一致性：以容器镜像交付，支持不可变的基础设施。 深度整合 ：支持日志、告警、事件查询等集成服务。 大数据计算处理 场景说明 大批量的AI、大数据计算数据处理任务，根据业务数据处理需求，能够在短时间内快速创建大量处理节点，满足业务的大数据及 AI 在线处理诉求。 能够实现 共池混部统一调度 ：提供与云主机共池混部的调度能力。 灵活的任务规格 ：提供细粒度容器实例规格，满足上层应用和服务对计算能力的包装。 按需付费 ：容器实例根据资源规格及使用时长付费。 多种引擎统一调度

启动本地服务中心 1、进入本地开发工具，根据具体环境下的操作系统、CPU架构，下载对应版本的本地开发工具压缩包到本地并解压缩到安装目录。 2、启动CSE。 Linux/Unix系统，进入安装根目录，执行如下命令： nohup sh start.sh >/dev/null 2>&1 & Windows系统，进入安装根目录，双击cse.exe文件启动。 3、停止CSE。 Linux/Unix系统，进入安装根目录，执行如下命令： sh stop.sh Windows系统，关闭命令行窗口。 mesher性能损耗是多少？ 服务网格技术实际利用了网络流量劫持的方式来管理服务间流量，除了mesher本身内部的逻辑处理会耗时之外，还会引起额外的用户态和内核态间转换（CPU会有额外消耗），而前者相对于后者性能影响极小，因此性能损耗基本取决于网络中传输的payload大小。以http协议举例，影响传输速度的就是header、body等内容的大小。mesher一次端到端调用中的延迟为1ms，一个典型的用户测试过自己真实的业务调用，加上mesher后，延迟高了4ms，在用户可接受范围内。 连接服务中心提示“Version validate failed”如何解决？ 原因是使用了新版本的SDK，却连接服务中心老版本的SDK。此时应检查服务中心的版本。可以从官网下载最新版本的服务中心，或者从ServiceComb官网下载最新版本的服务中心。 连接服务中心提示“Not enough quota”如何解决? 原因是没有足够的额度增加服务实例。此时应登录云控制台，在微服务引擎页面，可以看到实例个数的额度。如果发现页面有额度，需要检查下代码配置的服务中心地址和区域信息。

电商大促 面临挑战：618、双十一等大促日，抢购高峰，登录、搜索、支付等大量并发请求拥堵。 方案优势：天翼云全站加速凭借全球2300+三网节点覆盖，可实时弹性扩容，通过智能调度，传输优化、有序回源等自研技术，可实时计算优质回源路径，时刻保障动态请求的访问体验。 企业出海 面临挑战：随着电商企业出海势头强劲，跨国网络的速度和稳定性成为开拓海外市场首要面对的难题。 方案优势：天翼云全站加速为企业跨国、跨境访问提供海外加速服务，满足出海企业本地化节点覆盖需求，助力企业拓展全球化业务。 可用性保障 面临挑战：特殊营销推广时期，用户爆发式激增，源站带宽扩容效率低，源站负载过大，需要保障电商网站的持续高可用性。 方案优势：天翼云全站加速提供源站监控、多源负载均衡、节点热备，实时弹性扩容等策略，可有效缓解源站压力，保障业务连续性和高可用性。 业务安全 面临挑战：电商网站日常易遭受薅羊毛、薅优惠券、爬虫攻击等业务欺诈行为，导致客户无法开展正常的市场营销推广。 方案优势：天翼云全站加速提供IP黑白名单、Referer防盗链、防篡改等多项访问控制策略，同时支持爬虫防护、云端Web防护等高阶防护能力，协同源站构建分布式的云上安全防线。

本页为时延类常见问题。 数据迁移/同步全量阶段进度条不更新的原因是什么？ DTS在全量阶段停滞、进度条不动的原因可能有以下几种： 单表数据量过大：在全量同步过程中，进度条的计算和表数量相关，如果源库中某些表数据量过大，需要耗费较长来进行迁移，则可能导致数据库进度条长时间不动。 网络问题：在全量同步过程中，如果网络带宽过小或网络不稳定，可能会导致同步进度长时间不动。可以通过检查网络带宽和网络连接情况来判断是否是网络问题导致的问题。 数据库负载过高：在全量同步过程中，如果源库或目标库的负载过高，同步进度就会受到影响。数据库所在的磁盘有读写上限，当同一时间有其他任务占用过多的读写带宽，会影响DTS数据传输服务的任务进度。 数据迁移/同步增量阶段延迟高的原因是什么？ 增量过程中延迟很高的原因可能有以下几种： 网络问题：在增量同步过程中，如果网络带宽不足或网络不稳定，同步的延迟就会相应增高。 数据变更频繁：在增量同步过程中，如果源库中的数据变更频繁，同步的延迟就会很高。这是因为每次数据变更都需要同步到目标库，如果变更频繁，同步的延迟就会累积，从而导致同步延迟增加。 磁盘读写速度慢：如果目标库的磁盘读写速度不足，写入同步数据的速度就会受到影响，从而导致同步延迟增加。 DTS系统规格限制：如果需要同步的数据过大，而DTS没有选用相应的规格来支撑，可能会导致增量阶段延迟过大。 针对上述延迟高的原因，可以采取以下措施来减少同步延迟： 增加网络带宽或优化网络连接，以提高数据传输速度和稳定性。 等待任务完成数据同步，优化业务逻辑，减少短时间内密集写入和大事务写入。 优化目标库磁盘，可以考虑优化磁盘分区或使用SSD等方式来提高磁盘读写速度。 重新购买更大规格的同步实例，以支撑现有业务。

本文介绍如何使用云搜索Elasticsearch、Kibana、Logstash实例搭建日志分析平台。 使用ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beats）进行日志管理是一种流行的开源解决方案，用于集中式日志收集、存储、分析和可视化。ELK Stack可以从分布式系统中采集和聚合日志，帮助运维和开发人员更好地理解系统的运行状态、排查问题并监控关键业务指标。 本文将使用Filebeat、Logstash、Elasticsearch、Kibana搭建一个简单的日志分析平台，其中需要自行部署Filebeat并且打通和天翼云云搜索Elasticsearch、Kibana以及Logstash实例之间的网络。 ELK Stack组件 Elasticsearch 是一个分布式搜索引擎，作为ELK堆栈的核心，它负责存储和索引日志数据。Elasticsearch提供强大的全文搜索、过滤和分析功能，可以快速处理大规模数据并允许实时查询。 Logstash 是一个数据处理管道工具，负责从各种输入源收集数据，进行过滤、处理并将其输出到 Elasticsearch。Logstash 支持多种数据源（如文件、数据库、消息队列），并且能够通过过滤器对数据进行处理，比如解析、格式转换等。 Kibana 是一个数据可视化和分析工具，允许用户在浏览器中直观地查询和展示Elasticsearch 中存储的日志数据。Kibana提供多种图表、仪表盘和地图，可以帮助用户监控系统、分析日志、生成报表等。 Beats是一组轻量级数据收集器，用于将各种类型的数据发送到Elasticsearch或Logstash进行索引和分析。其中Filebeat是 ELK Stack 中的一个轻量级日志数据收集器，用于收集日志文件数据。它监视指定的日志文件或位置，并将其发送到Elasticsearch或Logstash以进行存储和分析。

内置角色 角色描述 基础管理 可进行工作区的基本管理，包括修改基本信息，管理频道。 AccessKey管理 成员使用AccessKey通过 API 或其他开发工具访问系统，您可以查看并处理AccessKey接入情况。 团队成员 可进行工作区的一般操作，如业务查询等操作。 团队管理 可进行工作区的团队管理，包括团队成员的邀请，删除，角色设置等。 权限管理 可进行工作区的权限管理，包括新增/删除角色，定制角色权限策略等操作。

内置角色 角色描述 基础管理 可进行工作区的基本管理，包括修改基本信息，管理频道。 AccessKey管理 成员使用AccessKey通过 API 或其他开发工具访问系统，您可以查看并处理AccessKey接入情况。 团队成员 可进行工作区的一般操作，如业务查询等操作。 团队管理 可进行工作区的团队管理，包括团队成员的邀请，删除，角色设置等。 权限管理 可进行工作区的权限管理，包括新增/删除角色，定制角色权限策略等操作。

内置角色 角色描述 基础管理 可进行工作区的基本管理，包括修改基本信息，管理频道。 AccessKey管理 成员使用AccessKey通过 API 或其他开发工具访问系统，您可以查看并处理AccessKey接入情况。 团队成员 可进行工作区的一般操作，如业务查询等操作。 团队管理 可进行工作区的团队管理，包括团队成员的邀请，删除，角色设置等。 权限管理 可进行工作区的权限管理，包括新增/删除角色，定制角色权限策略等操作。

参数 说明 图表名称 支持自定义图表名称。 数值列 选择数值所在字段，某个类别对应的数值越大，越靠上面层。 显示图例 打开 显示图例 开关后，将在漏斗图中显示图例。

本文为您介绍如何创建账号登录名。 账号登录名指为当前账号分配的登录名，由账号前缀名和账号别名（后缀名），以及中间的“”共同组成。创建账号登录名成功后，可以为子用户设置后缀为账号别名的登录名。拥有登录名的子用户，可以使用登录名和密码完成登录。 账号登录名 1. 账号登录名总长度为3128位，首字母必须英文字母或汉字，只支持英文大小写字母、数字、汉字、“.”、“”或“”。 2. 账号登录名需要全局唯一。 3. 前缀名尾字母不能为“”，后缀名首字母不能为“ ”。 账号别名 1. 账号别名长度为163位，首字母不允许为“”，只支持英文大小写字母、汉字、数字、“.”、“”或“ ”。 2. 账号别名需要全局唯一。 3. 创建完成的账号别名，目前仅支持修改，不支持删除。 4. 由一位主用户创建的子用户，账号别名一致。且主用户调整账号后缀，所属子用户的账号后缀也会同步更新。 账号前缀名 1. 账号别名最小长度为1，最大长度为登录名总长度限制后缀名长度，前缀名尾字母不允许为“”，只支持英文大小写字母、汉字、数字、“.”、“”或“ ”。 2. 在相同账号别名的基础上，账号前缀名需要全局唯一。 3. 创建完成的账号前缀名，目前仅支持修改，不支持删除。

本节介绍了实时灾备链路规格的说明。 注意事项 文中提供的性能指标仅用于提供参考的测试数据，实际环境会受源或目标数据库性能、网络带宽、数据模型、业务模型等因素影响。 规格说明 实时灾备根据链路的性能上限，定义了四种规格：极小、小、中、大，各个规格的同步性能上限如下表。 表 规格性能上限 规格名称 性能上限（行/秒）参考 极小 300 小 3000 中 7500 大 10000 说明 规格的线上运行性能受网络环境、灾备数据库和业务数据库的性能、延迟等因素影响，实际的性能值会有差异，表中性能上限值仅供参考。 DRS规格：DRS为用户提供的不同性能的链路规格，以灾备初始化（不限速）和灾备性能为衡量标准。 性能上限（行/秒）：表示每秒同步的事务数，包括BEGIN、COMMIT 、DML语句（INSERT、DELETE、UPDATE）及DDL语句。 目前，DRS灾备仅支持引擎为MySQL>MySQL、MySQL>TaurusDB、TaurusDB>TaurusDB灾备任务升级实例规格，不支持降低规格， 对于支持内容对比的链路，如果创建任务时可以选择实例规格，那么仅支持大规格进行内容对比。 支持多规格链路 目前DRS实时灾备仅支持部分链路在创建的时候进行规格选择。 表 灾备支持多规格的链路 灾备方向 数据流向 规格选择 升级规格 本云为备 MySQL>MySQL 支持 支持 本云为主 MySQL>MySQL 支持 支持 本云为备 TaurusDB>TaurusDB 支持 支持 本云为主 TaurusDB>TaurusDB 支持 支持 双主灾备 MySQL>MySQL 支持 支持

导入初始数据 1. 登录大模型安全卫士实例。 2. 在菜单栏选择“内容安全 > 语料安全 > 业务设置”，选择“其他”页签。 3. 选择对应的分类点击 。

标准快速 全栈云服务集成一体 , 多种增值能力可选，大幅减少建设时间。 国产化和x86多种配置可选，满足客户不同需求场景。 标准产品规格及售卖模式，快速匹配客户需求。 到货后110个工作日即可完成产品部署交付，虚拟资源即开即用。 安全稳定 采用自研云底座，历经大规模客户业务验证。 数据多副本（双副本或三副本）、故障HA、快照与备份等多项技术保障数据高可靠。 高效管理 内置云管平台，可视化资源开通及运营管理。 可整合多一体机集群，提供混合多资源池管理能力。 支持VPN服务，帮助客户以低成本快速构建专有企业云网。 极简运维 多维度监控、告警数据，帮助用户提前发现业务运行隐患。 属地化运维和724小时在线服务，全方位解决客户后顾之忧。

本页介绍天翼云TeleDB数据库的开发相关规范。 1. 建议对表、视图、列添加备注，可以通过阅读备注信息，快速了解相关对象定义，了解相关业务关联逻辑。 2. 在对象命名时，取名应与该对象表达的意义相匹配，做到见名知义。 3. 建议update更新时尽量增加 <> 判断条件，例如update tablea set columnb c ；可以更改为update tablea set columnb c where columnb <> c；更新列时，已经是更新后值的记录不会再去更新，不会新增1个版本记录，可以减少vacuum回收工作量。 4. 建议不要使用大事务，大事务会锁更多的资源，锁的时间会更长，应将大事务按业务需要拆分成多个小事务，拆分成小事务后可以有效降低锁冲突概率。 5. 建议大批量数据入库时，使用copy代替insert、upsert，可以显著提高效率。 6. 不使用外键，外键会让数据库逻辑变的更复杂，还有一些使用限制，应通过业务逻辑代替外键。 7. 不使用触发器，触发器严重影响性能，应通过业务逻辑代替触发器。

与分布式缓存服务（DCS）的关系 分布式缓存服务（Distributed Cache Service）作为数据湖探索的数据来源及数据存储，与数据湖探索配合一起使用，关系有如下两种。 • 数据来源：数据湖探索服务提供DataFrame和SQL方式从DCS中导入数据到数据湖探索。 • 存储查询结果：数据湖探索使用标准SQL的Insert语法将日常作业的查询结果数据存放到DCS表中。 与文档数据库服务（DDS）的关系 文档数据库服务（Document Database Service）作为数据湖探索的数据来源及数据存储，与数据湖探索配合一起使用，关系有如下两种。 • 数据来源：数据湖探索服务提供DataFrame和SQL方式从DDS中导入数据到数据湖探索。 • 存储查询结果：数据湖探索使用标准SQL的Insert语法将日常作业的查询结果数据存放到DDS表中。 与翼MapReduce服务（MRS）的关系 MapReduce服务（MapReduce Service）作为数据湖探索的数据来源及数据存储，与数据湖探索配合一起使用，关系有如下两种。 • 数据来源：数据湖探索服务提供DataFrame和SQL方式从MRS中导入数据到数据湖探索。 • 存储查询结果：数据湖探索使用标准SQL的Insert语法将日常作业的查询结果数据存放到MapReduce服务表中。 与数据治理中心的关系 在数据湖治理中心（Data Lake Governance Center）中，数据开发是一个一站式的大数据协同开发平台，提供全托管的大数据调度能力。它可管理多种大数据服务，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。

本节介绍如何开启告警通知，支持“邮件”和“短信”两种方式。 开启告警通知后，当检测到资产存在风险时，会根据您配置的告警策略，向您发送告警通知，帮助您及时了解资产的安全情况。 支持通过“邮件”和“短信”方式发送告警通知。 配置邮件告警 1. 登录大模型安全卫士实例。 2. 在菜单栏选择“系统管理 > 告警配置”，选择“邮件告警”页签。 3. 配置告警级别、收件人邮箱、发送时间间隔，是否启用选择“是”，开启邮件告警通知。 4. 参数配置完成后，单击“应用配置”。 配置短信告警 1. 登录大模型安全卫士实例。 2. 在菜单栏选择“系统管理 > 告警配置”，选择“短信告警”页签。 3. 使用短信告警，须提供吉信通平台（ 4. 配置手机号、发送时间间隔，是否启用选择“是”，开启短信告警通知。 5. 参数配置完成后，单击“发送测试短信”，测试是否能正常发送。 6. 单击“应用配置”，完成短信告警配置。

本章节主要介绍弹性资源池使用场景。 场景介绍 一个企业有多个部门，多个部门不同业务数据分析的时间段可能有所差异，具体场景如下： A部门：在00:0009:00时间段内资源请求量大，其他时间段有短时间的资源请求量不大的任务运行。 B部门：在10:0022:00时间段内资源请求量大，其他时间段内也有固定周期的作业请求也需要保障。 针对上述场景，弹性资源池上可以添加两个队列，队列testa用于运行A部门的作业任务，队列testb运行B部门的作业任务。两个部门请求量大的任务时间段固定，则可以在testa和testb队列上分别添加两个时间段00:0009:00和10:0023:00的扩缩容策略，其他时间段的作业任务通过配置队列的默认扩缩容策略进行保障。 队列名 新增的扩缩容时间段 新增的扩缩容时间段优先级 新增的扩缩容时间段最小和最大CU 默认扩缩容时间段 默认时间段优先级 默认扩缩容时间段最小和最大CU 备注 :::::::: testa [00:00，09:00) 20 最小CU：64 最大CU：128 新增的扩缩容时间段[00:00，09:00)以外的时间段范围 5 最小CU：16 最大CU：32 运行A部门作业 testb [10:00，23:00) 20 最小CU：64 最大CU：128 新增的扩缩容时间段[10:00，23:00)以外的时间段范围 5 最小CU：32 最大CU：64 运行B部门作业

本文介绍高性能网络的适用场景和配置方法。 功能介绍 高性能网络是全站加速产品的一项跨境能力进阶型增值服务，当普通国际网无法满足客户跨境传输需求时，通过开通高性能网络，利用其单独直连性、轻负载、高稳定性的特性，能帮助客户实现全链路低延时，低丢包率，高稳定性的跨境加速效果。 适用场景 高性能网络适用于如下三类业务场景： 场景一：海外跨国企业，有海外用户和中国大陆用户，由于在中国没有实体无法备案域名等原因（关于域名合规接入的条件说明，详情请见：使用限制的加速域名准入条件），需要用临近中国大陆的海外节点（如香港节点）服务中国大陆用户。常规节点跨境是走公共互联网，在没有高性能网络直连的情况下，链路一般会绕欧美地区，导致时延大、丢包率高、访问体验差，甚至访问失败。 场景二：海外跨国企业，有海外用户和中国大陆用户，有中国实体并备案域名，但是由于源站在海外，国内节点跨境回海外中间节点或海外源站是走公共互联网，在没有高性能网络直连的情况下，链路一般会绕欧美地区，导致时延大、丢包率高、访问体验差，甚至访问失败。 场景三：中国企业出海，源站在中国，用户在海外，海外节点回中国源站时涉及跨境，常规节点跨境是走公共互联网，链路不稳定、丢包率高、时延大、访问慢等问题比较突出，影响访问体验。

本文是对集群升级的概述 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证，每年发布3个Kubernetes版本，每个版本发布后提供至少24个月的维护周期，CCE保证维护周期内的Kubernetes版本的稳定运行。 为了保障您的服务权益，请您务必在维护周期结束之前升级您的Kubernetes集群，您可在集群列表页面确认集群的Kubernetes版本，以及当前是否有新的版本可供升级。主动升级集群有以下好处： 降低安全和稳定性风险：Kubernetes版本迭代过程中，会不断修复发现的安全及稳定性漏洞，长久使用EOS版本集群会给业务带来安全和稳定性风险。 支持新功能和新操作系统：Kubernetes版本的迭代过程中，会不断带来新的功能、优化。您可通过CCE集群版本发布说明查看最新版本的特性说明。 避免大跨度兼容风险：Kubernetes版本的迭代过程中，会不断带来API变更与功能废弃。长久未升级的集群，在需要升级时需要更大的运维保障投入。周期性的跟随升级能有效缓解版本差异累积导致的兼容性风险。建议用户每季度升级一次补丁版本，每年升级一次大版本至当前支持的最新版本。 更加有效的技术支持：对于EOS的Kubernetes版本集群，CCE不再提供安全补丁和问题修复，同样无法保证EOS版本集群的技术支持质量。

本节描述了GeminiDB Redis的电商行业、游戏行业、视频直播、在线教育的应用场景。 GeminiDB Redis作为兼容Redis接口的keyvalue数据库，扩展了社区版原生Redis的应用场景，使其不再仅仅运用于缓存，而是可以更好的满足持久化，混合存储等多样化的业务需求。 电商行业 电商应用的商品数据具有较为明显的冷热特征，使用GeminiDB Redis后，热门商品信息作为热数据驻留在内存中，冷门商品信息会置换到共享存储池中，这样既满足了热门商品的快速访问需求，又解决了海量商品数据纯内存存储成本高的问题。 电商应用的海量历史订单数据，可使用GeminiDB Redis进行持久化存储。通过Redis接口完成数据存取，可支持TB级海量数据存储。 电商大促活动会导致短时间出现大量并发访问，可选择GeminiDB Redis作为前端缓存（需要配置大内存），帮助后端数据库抗过业务高峰。GeminiDB Redis可针对计算节点一键式秒级无损扩容的特点，也可以帮助客户更加从容的应对此类计划性的流量突发行为。 游戏行业 游戏业务数据Schema较为简单，可选择GeminiDB Redis作为持久化数据库，通过使用简洁的Redis接口快速完成业务开发上线。例如，可使用Redis的有序集合结构完成游戏排行榜的实时展现。 对于时延非常敏感的游戏场景，也可以使用GeminiDB Redis作为前端缓存（需要配置大内存），加速应用访问。

本文为模型服务续订的常见问题说明。 模型服务免费额度已用完，该如何处理？ 产品公测阶段使用的模型服务免费额度由“息壤模型推理服务平台 ”提供。进入“模型推理服务平台” 在线推理，可以对使用的模型服务进行开通付费。 当前使用的模型为 Qwen332B和DeepSeekR1DistillQwen32B，您可以定位到模型，去进行“开通付费”。截图参考： 系统提示专属模型已到期，如何续订？ 专属模型服务请参考使用专属节点部署DeepSeek服务。 为什么在控制台中，我还有知识库问答的免费资源点，但是在使用时，模型回复“模型服务免费额度已用完或已到期，或账户金额不足” 知识库问答在公测期间的免费资源包括两大部分，第一部分是知识库问答的免费资源点，第二部分是大语言模型的免费资源点。 其中，第一部分知识库问答的免费资源提供10w点免费试用，超出后将被冻结。第二部分大语言模型的免费资源点由息壤一体化智算平台提供，每个模型自调用日起14日内，每个账号可免费使用2500W tokens额度。

本文为模型服务续订的常见问题说明。 模型服务免费额度已用完，该如何处理？ 产品公测阶段使用的模型服务免费额度由“息壤模型推理服务平台 ”提供。进入“模型推理服务平台” 在线推理，可以对使用的模型服务进行开通付费。 当前使用的模型为 Qwen332B和DeepSeekR1DistillQwen32B，您可以定位到模型，去进行“开通付费”。截图参考： 系统提示专属模型已到期，如何续订？ 专属模型服务请参考使用专属节点部署DeepSeek服务。 为什么在控制台中，我还有知识库问答的免费资源点，但是在使用时，模型回复“模型服务免费额度已用完或已到期，或账户金额不足” 知识库问答在公测期间的免费资源包括两大部分，第一部分是知识库问答的免费资源点，第二部分是大语言模型的免费资源点。 其中，第一部分知识库问答的免费资源提供10w点免费试用，超出后将被冻结。第二部分大语言模型的免费资源点由息壤一体化智算平台提供，每个模型自调用日起14日内，每个账号可免费使用2500W tokens额度。

本文通过完全开源的RAGFlow服务与云搜索服务的OpenSearch向量数据库与搜索大模型快速构建智能知识问答(RAG)服务。 RAGFlow 是一款基于深度文档理解的开源RAG（检索增强生成）引擎。它为企业级用户提供了一套端到端的 RAG 解决方案，通过结合大语言模型（LLM） 的能力，实现对多样化复杂格式数据的精准解析与知识检索，为用户提供依据充分、真实可靠的问答服务，并确保所有回答均附带可追溯的引用来源。 RAG（Retrieveraugmented Generation）是一种结合了信息检索和生成的自然语言处理（NLP）技术，特别适用于需要从大量数据中检索信息并生成自然语言文本的场景。它在处理复杂任务时能够提升生成模型的性能，尤其是在模型缺乏足够上下文或知识的情况下。 RAG的优势 RAG通过检索外部知识库或数据库中的相关信息，能够在生成过程中动态地补充实时或特定领域的知识，弥补了生成模型的“知识盲区”。这使得模型能够在没有训练时直接获得的信息基础上进行更加准确的回答或内容生成。针对企业内部包含的敏感数据（如薪资标准、客户资料等）以及大量专有信息（包括产品文档、客户案例、流程手册等），RAG提供了安全的解决方案。由于这些非公开信息无法直接预置到大模型中，RAG通过外部知识调用的方式，既满足了信息需求，又确保了数据安全性。

2.4 分区建议 建议按上面样例配置分区，可适当调整分区大小或添加分区。下面说明各个分区。如果需要修改样例中的分区，请先阅读这部分。 分区1，biosgrub分区。当使用GPT分区表，同时使用BIOS方式启动时，GRUB需要安装到该分区，以启动Linux。根据GRUB的文档，此分区大约有1~2MiB即可。使用UEFI方式启动时不需要此分区。参考GRUB文档BIOS installation。 分区2，EFI分区。当使用UEFI方式启动时，必须有此分区，且文件系统必须是fat32。此分区保存EFI启动程序，不需要特别大，一般512MiB到1GiB即可（某些机器上，此分区过小可能导致无法启动）。使用BIOS方式启动时不需要此分区。同时保留分区1和分区2可使分区同时兼容BIOS或UEFI启动方式。关于EFI分区的一般信息，参考EFI 系统分区。 分区3，boot分区。挂载到/boot目录，存放Linux内核、Initramfs等。此分区不需要特别大，一般1~2GiB即可（最少应比两套内核+Initramfs等要大，已保证能升级内核）。建议使用成熟、稳定的文件系统。单独保留此分区把Linux内核和其他分区隔离开，有利于保证启动的稳定性。参考[/boot](

本文为您介绍GPU云主机的主要应用场景。 图形图像渲染 图形图像渲染场景下天翼云GPU云主机最高采用业界领先的GPU A10显卡，提供24G的大显存容量和强大的图形填充速率，支持多种图形加速接口，如DirectX 12、OpenGL 4.5、Vulkan 1.0等，配合英伟达官方vWS Licence 授权，为专业级CAD、视频渲染、图形处理提供所需的强大计算能力，为虚拟化工作站、桌面和应用程序提供行业内超高的用户性能，结合天翼云的对象存储、弹性云主机以及专线，可以快速构建自己的图像渲染以及分析计算中心。 科学计算 在科学计算领域，模拟仿真过程中，消耗大量计算资源的同时，会产生大量临时数据，对存储带宽与时延也有极高的要求。P系列计算加速型GPU云主机，最高采用业界领先的GPU显卡A100，提供40GB的显存容量和9.7TFLOPS双精度计算能力以及大吞吐的带宽。同时支持一机多卡模式，让用户可以在一台云主机上体验多卡的计算能力，达到计算性能翻倍。 AI深度学习 AI深度学习需要处理大批量数据，并不断迭代神经网络参数以满足业务对预测精度的要求，对运行稳定性要求更高，对服务器响应延时也有更高要求。P系列计算加速型GPU云主机，采用业界领先的GPU显卡，提供大容量显存和高双精度计算能力以及大吞吐的带宽，其深度学习TF32运算能力可到156 TFLOPS，支持常见的深度学习框架TensorFlow、Caffe、PyTorch、MXNet 等。配合天翼云弹性云主机、负载均衡、对象存储、关系型数据库RDS、云监控等服务，可以搭建一个功能完备的深度学习平台，能够快速、高效、低成本的完成训练、推理任务。

本文介绍对象存储性能优化最佳实践。 批量上传大量文件至对象存储 批量上传大量文件至对象存储，如某应用系统日志文件上传。尤其是MB左右及以下海量对象场景，推荐使用随机前缀的对象名，从而能够使业务请求均匀分布在多个分区，达到水平扩展性能最优的效果。 示例： 如某应用日志文件归档，原本上传对象为如下形式： /log/2022061001.log.tar.gz /log/2022061002.log.tar.gz /log/2022061004.log.tar.gz ... /log/2022061101.log.tar.gz /log/2022061102.log.tar.gz /log/2022061103.log.tar.gz /log/2022061104.log.tar.gz 建议为对象名添加3位以上16进制哈希前缀： /8bclog/2022061001.log.tar.gz /95dlog/2022061002.log.tar.gz /6c5log/2022061003.log.tar.gz /da3log/2022061004.log.tar.gz ... /a7clog/2022061101.log.tar.gz /2bclog/2022061102.log.tar.gz /ea7log/2022061103.log.tar.gz /1d8log/2022061104.log.tar.gz 大量上传GB级以上大文件至对象存储 当上传GB及以上大文件甚至是TB级文件（如大型镜像安装包、高清视频文件等）时，推荐使用分段方式进行上传。 采用单次方式上传文件存在5GB大小的限制，并且一旦出现网络波动等原因导致传输中断，需要完整的重新上传整个文件，开销较大。因此，建议使用分段的方式上传大文件，一个文件的多个分段并发上传同时能够提升性能。

本文旨在向您介绍一站式智算服务平台断点续训的功能。 产品背景 大模型训练过程往往比较长，根据业界数据，平均约两天，大模型训练会中断一次，经常遇到的问题例如： 程序出现故障 节点出现故障 loss数据恶化，需要手动暂停，调参重训 服务器故障、网络中断、开发平台故障等 断点续训过程需要排查节点、隔离节点、重新启动上一次CKPT，浪费了资源和训练时间，是大模型训练的重要痛点之一。针对这一问题，平台提供了断点续训能力并支持配置客户需要的策略。 断点续训 平台对节点故障、集群故障、程序故障等多种场景，支持故障感知、故障定位、故障修复。目前支持PyTorch、Mindspore框架。 支持以下故障类型： 网络故障：当网卡链接出现故障或状态异常（link status: DOWN）后，可正常触发重调度，实现断点续训 节点心跳故障：当节点因Label异常等原因导致心跳丢失后，可正常触发重调度，实现断点续训 节点Shutdown/Reboot故障：当节点被关闭或重启后，可正常触发重调度，实现断点续训 芯片PCIE故障：当节点发生芯片丢失等异常后，可正常触发重调度，实现断点续训 断点故障：当错误发生时断点正在写入，未正常完成保存即断点保存不完整时，可正常恢复至上一完整断点，实现断点续训

本文介绍海量文件服务性能类常见问题。 文件系统的读写速度与什么相关？ 读写速度同时受带宽即IOPS的影响，对于大文件的业务，受带宽影响较大。对于小文件业务，受IOPS影响较大。 文件系统的性能指标有哪些？ 文件系统有三个性能指标：IOPS、带宽、时延。 IOPS（Input/Output Per Second）即每秒的IO操作次数（或读写次数）。对于小文件读写频繁的场景，主要关注IOPS指标。 带宽是指单位时间内最大的数据传输流量，对于主要访问大文件的场景，更多需要考虑该指标。 时延是指一次读/写所花费的时间，由于大IO可能包含多次读/写，一般指标采用的是小IO的平均时延。该指标受网络状态及文件系统繁忙程度影响较大。 如何提升Linux操作系统上访问NAS的性能？ NFS客户端对同时发起的NFS请求数量进行了控制，默认为2，可能影响性能。修改sunrpc.tcpslottableentries可以提升单机访问NAS的吞吐。但并发请求数量的上升可能导致单个IO延迟增加，需要根据实际业务场景进行调节。 建议值：128。指令需在首次挂载前执行，之后永久生效。 plaintext echo "options sunrpc tcpslottableentries128" >> /etc/modprobe.d/sunrpc.conf echo "options sunrpc tcpmaxslottableentries128" >> /etc/modprobe.d/sunrpc.conf sysctl w sunrpc.tcpslottableentries128 为什么在目录下并发创建文件，每秒创建的文件数量达不到IOPS标称的值？ 创建文件涉及到“为新文件分配磁盘空间”和“将新文件加入目录”至少2个IO指令： “为新文件分配磁盘空间”可以并发执行，并发程度受文件系统大小影响，文件系统越大，并发程度越高。 “将新文件加入目录”如果修改的是同一目录，不能并发执行。修改速度受IO时延影响较大，如文件系统时延为1ms，无并发的情况下1秒内能完成1000次IO，单目录的创建性能就不会超过1000文件/秒。 解决方案： 避免单个目录包含过多的文件，建议单目录下文件数量不超过1万个。 扩容文件系统，可以提升文件系统的读写性能。

本文介绍如何创建用户。 操作步骤 1. 在天翼云官网首页的顶部菜单栏，选择产品 > 数据库 > 关系型数据库 > 分布式关系型数据库 ，进入分布式关系型数据库产品页面。然后单击管理控制台 ，进入概览页面。 2. 在左侧导航栏，选择DRDS > 实例管理，进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏，选择区域和项目。 3. 在实例列表中，找到目标实例，单击操作 列的管理 ，进入实例基本信息页面。 4. 在左侧导航栏，选择用户与角色管理 ，进入用户管理页面。 5. 单击创建用户。 6. 在创建用户 面板中，配置如下参数，然后单击确定。 参数 说明 用户名 用户名称，由数字、字母、短横线、下划线组成，并且只能以字母开头。 密码安全策略 配置密码的安全策略，取值范围： 复杂度低临时有效：1.密码无限制；2.密码有效期15天；3.旧密码可重用。 复杂度中短期有效：1.密码长度最少8位，大小写字母，数字，特殊符号必须包含至少2种；2.密码有效期30天；3.旧密码可重用。 复杂度高中期有效：1.密码长度最少8位，大小写字母，数字，特殊符号必须包含至少3种；2.密码有效期90天；3.旧密码不能重用。 复杂度高长期有效：1.密码长度最少8位，大小写字母，数字，特殊符号必须包含至少3种；2.密码有效期365天；3.旧密码不能重用。 复杂度高永久有效：1.密码长度最少8位，大小写字母，数字，特殊符号必须包含至少3种；2.密码永久有效；3.旧密码可重用。 密码 密码复杂度需要符合密码安全策略。 管理命令权限 开启后用户具备管理命令的权限。 过载保护名单 开启后用户加入过载保护白名单。 前端连接数不受限 开启后用户不受前端最大连接数限制。 角色 用户关联角色后，拥有角色设置的权限。 说明 创建用户时可以关联已创建的角色，角色相关内容请参见角色管理。 如果您当前未创建角色，则无法设置该参数，您可以在创建用户和角色后，通过编辑用户为该用户关联角色。 具有Hint权限 开启后用户具有Hint权限。

规格 说明 适用场景 通用型 共享宿主机的CPU资源，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较高性价比，支持通用的业务运行。 适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 计算增强型 独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能，提供更大规格的CPU和内存组合。 适用于计算密集型业务等场景，如大型网站、电商营销等。 内存优化型 独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能，CPU和内存配比可达1:8。 适用于高内存计算应用，如大数据分析、核心数据库等。

规格 说明 适用场景 通用型 共享宿主机的CPU资源，主要提供基本水平的vCPU性能、平衡的计算、内存和网络资源，具有较高性价比，支持通用的业务运行。 适用于不会经常或始终用尽vCPU性能的场景，如小型网站、轻量级研发测试环境、小型数据库等。 计算增强型 独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能，提供更大规格的CPU和内存组合。 适用于计算密集型业务等场景，如大型网站、电商营销等。 内存优化型 独享宿主机的CPU资源，实例间无CPU争抢，并且没有进行资源超配，同时搭载全新网络加速引擎，实现接近物理服务器的强劲稳定性能，CPU和内存配比可达1:8。 适用于高内存计算应用，如大数据分析、核心数据库等。