注意事项 5.6升级至5.7成功后，为避免连续升级后出现问题难恢复、难定位，后台默认需要一天的观察期，也请您在升级后在12小时内及时对业务进行验证，升级成功一天后即可继续对升级5.7成功的实例继续升级至8.0。如果前序升级成功一天后继续升级预检查报错，您可提交工单让运维人员解决此问题。 下发RDS for MySQL 5.7升级至8.0前，需进行预检查，请注意以下内容： − 预检查耗时与表数量相关，请您尽量在业务低峰期执行。 − 检查报告保留24小时，请及时下载。 − “检查参数”项失败时，请根据检查详情中的检查项，对照表 升级预检查项及修复建议进行修复，级别为error的检查项，必须修复才可升级，级别为warning的检查项，请知悉升级前后该内核特性的变化。 − 修复后需单击“重新检查”，获取新的检查结果。 只能从5.7的最新小版本升级到8.0的最新小版本。请先确认5.7版本已经是最新小版本，才能继续大版本升级。 大版本升级操作建议避开执行备份的时间窗。 升级大版本前建议先做一次全量备份。 升级数据库大版本过程将造成约10~120秒的业务中断，请确保您的应用有自动重连机制。请在业务低峰期执行该操作，在业务高峰期执行会导致升级时长变长。当前大版本升级为了保证数据完整性会在下发升级后几分钟内重启数据库进程，预计中断1分钟左右。如果您选择的是可维护时间段内升级，请注意此中断发生在可维护时间窗之前。 升级主实例大版本时，如有只读实例，也会同步升级只读实例的大版本（不支持单独升级只读实例的大版本）。 升级大版本后，实例会升级到新的内核大版本，不支持降级。 请务必仔细对比升级前后版本差异，建议您新建一个RDS for MySQL 5.7或8.0版本实例进行语法测试，避免应用使用的低版本语法或特性在升级高版本后不支持。 建议您将原实例数据恢复到新实例上面，先使用新实例进行升级测试，确认各项功能正常后再升级原实例。 内核大版本升级期间，自动扩容不生效，需要确保实例预留了足够的空间支撑升级过程中的业务写入。 大版本升级定时任务需预准备，设置后不可取消。 升级大版本后，升级前的备份将不可用于新版本实例，时间点恢复功能将不能选择升级前的时间点。 大版本升级过程中禁止event的DDL操作，如create event、drop event和alter event。 大版本升级后，规格参数会恢复到升级版本的默认值，包括以下参数：threadpoolsize、innodbbufferpoolsize、innodbiocapacity、innodbiocapacitymax、innodbbufferpoolinstances、backlog、maxconnections。 5.7版本和8.0版本实例存在相同参数取值范围不一样的情况，例如参数“maxexecutiontime”如果在5.7版本中设置为小于60000，大版本升级后将恢复成默认值0，这是因为8.0版本该参数最小值只能为60000。 MySQL大版本升级耗时与实例的数据量和表数量有关。

修改或执行存储过程 您可以在数据管理服务界面修改存储过程的信息，或者执行存储过程。 操作步骤 1、登录管理控制台。 2、单击管理控制台右上角的，选择区域和项目。 3、单击页面左上角的，选择“数据库 > 数据管理服务”，进入数据管理服务页面。 4、在左侧导航栏中，单击“开发工具”，进入开发工具页面。 5、选择需要登录的目标数据库实例，单击操作列表中的“登录”，登录目标数据库实例。 6、在顶部导航栏选择“库管理”， 7、在页面右上方“当前所在库”右侧单击“切换库”，切换目标数据库。 8、在对象列表页签下选择“存储过程”，在右侧操作栏单击“修改或执行”。 9、在修改存储过程编辑页面编辑信息，你可以根据业务需求编辑主体信息，单击“保存”保存修改信息。 10、单击“执行”，在弹窗中设置存储过程的入口参数值，单击“开始执行”。 11、您可在页面下部消息栏中查看执行情况。 删除存储过程 您可以手动删除不再需要的存储过程。 使用须知 删除操作无法恢复，请谨慎选择。 操作步骤 1、登录管理控制台。 2、单击管理控制台右上角的，选择区域和项目。 3、单击页面左上角的，选择“数据库 > 数据管理服务”，进入数据管理服务页面。 4、在左侧导航栏中，单击“开发工具”，进入开发工具页面。 5、选择需要登录的目标数据库实例，单击操作列表中的“登录”，登录目标数据库实例。 6、在顶部导航栏选择“库管理”， 7、在页面右上方“当前所在库”右侧单击“切换库”，切换目标数据库。 8、在对象列表页签下选择“存储过程”，在右侧操作栏单击“删除存储过程”。 9、在确认删除存储过程弹出框中，单击“是”即可。 查看存储过程详情 存储过程详情展示了创建当前存储过程的SQL内容。

执行计划 分析当前输入的SQL语句的执行路径效率。 操作步骤 1、登录管理控制台。 2、单击管理控制台右上角的，选择区域和项目。 3、单击页面左上角的，选择“数据库 > 数据管理服务”，进入数据管理服务页面。 4、在左侧导航栏中，单击“开发工具”，进入开发工具页面。 5、选择需要登录的目标数据库实例，单击操作列表中的“登录”，登录目标数据库实例。 6、在顶部菜单栏选择“SQL操作”>“SQL查询”，打开一个SQL窗口。 7、在SQL窗口输入需要执行的SQL语句，单击“执行计划”，排查SQL问题和优化SQL性能。 在“SQL执行记录”页签中，查看窗口下历史执行信息。 在“消息”页签中，查看拆分SQL完成、执行完成及耗时等信息。 在“执行计划”页签中查看反馈执行语句情况，不同的页签来展示每一条SQL的执行计划详情。 我的SQL 数据管理服务支持用户添加常用的SQL，以及查看和管理SQL语句。 操作步骤 1、登录管理控制台。 2、单击管理控制台右上角的，选择区域和项目。 3、单击页面左上角的，选择“数据库 > 数据管理服务”，进入数据管理服务页面。 4、在左侧导航栏中，单击“开发工具”，进入开发工具页面。 5、选择需要登录的目标数据库实例，单击操作列表中的“登录”，登录目标数据库实例。 6、在顶部菜单栏选择“SQL操作”>“SQL查询”，打开一个SQL窗口。 7、在当前打开的SQL窗口页面，选择“我的SQL”。 新增我的SQL：支持增加常用的SQL，在弹出框中编辑标题及输入SQL语句，单击“保存”即可新增SQL。 选择我的SQL：支持查看已保存的常用SQL，当帐号下没有已保存的SQL时，该功能在页面不显示。 管理我的SQL：支持对常用的SQL进行管理，包括添加、编辑、 删除。

产品名称 规格类型 功能适用 系统支持 普通AI云电脑 2核4G 120GB SAS 系统盘 性能强劲，满足企业安全办公、大内存软件运行、多任务处理、数据分析、高效运维等需求 Windows、Ubuntu、CentOS 普通AI云电脑 2核8G 120GB SAS 系统盘 性能强劲，满足企业安全办公、大内存软件运行、多任务处理、数据分析、高效运维等需求 Windows、Ubuntu、CentOS 普通AI云电脑 4核8G 120GB SAS 系统盘 性能强劲，满足企业安全办公、大内存软件运行、多任务处理、数据分析、高效运维等需求 Windows、Ubuntu、CentOS 普通AI云电脑 4核16G 120GB SAS 系统盘 性能强劲，满足企业安全办公、大内存软件运行、多任务处理、数据分析、高效运维等需求 Windows、Ubuntu、CentOS 普通AI云电脑 8核16G 120GB SAS 系统盘 性能强劲，满足企业安全办公、大内存软件运行、多任务处理、数据分析、高效运维等需求 Windows、Ubuntu、CentOS 普通AI云电脑 8核32G 120GB SAS 系统盘 性能强劲，满足企业安全办公、大内存软件运行、多任务处理、数据分析、高效运维等需求 Windows、Ubuntu、CentOS 普通AI云电脑 16核32G 120GB SAS 系统盘 性能强劲，满足企业安全办公、大内存软件运行、多任务处理、数据分析、高效运维等需求 Windows、Ubuntu、CentOS 普通AI云电脑 16核64G 120GB SAS 系统盘 性能强劲，满足企业安全办公、大内存软件运行、多任务处理、数据分析、高效运维等需求 Windows、Ubuntu、CentOS 普通AI云电脑 32核64G 120GB SAS 系统盘 性能强劲，满足企业安全办公、大内存软件运行、多任务处理、数据分析、高效运维等需求 Windows、Ubuntu、CentOS 普通AI云电脑 32核128G 120GB SAS 系统盘 性能强劲，满足企业安全办公、大内存软件运行、多任务处理、数据分析、高效运维等需求 Windows、Ubuntu、CentOS 普通AI云电脑 64核128G 120GB SAS 系统盘 性能强劲，满足企业安全办公、大内存软件运行、多任务处理、数据分析、高效运维等需求 Windows、Ubuntu、CentOS 120 GB SAS 系统盘 80 GB 默认系统盘 + 40 GB 赠送存储

本文介绍了英特尔® 至强®处理器在AI推理领域的优势,以及如何使用一键部署的镜像进行推理性能测试。 1. 背景 1.1 大模型算力需求 大模型因其参数规模巨大、结构复杂，通常需要强大的计算资源来支持其推理过程，这使得算力成为大模型应用的关键要素。信通院的数据资料显示云端推理的市场潜力很大，AI大模型落地应用数量正在不断增加，市场对大模型推理算力的需求也呈现爆发式增长态势。 近年来，CPU制程和架构的提升以及英特尔AMX指令集的面世带来了算力的快速提升。英特尔对大模型推理等多个AI领域持续深入研究，提供全方位的AI软件支持，兼容主流AI软件且提供多种软件方式提升CPU的AI性能。目前，已有充分的数据显示CPU可以用于大模型推理。 1.2 CPU算力用于大模型推理的适用场景 CPU适用于以下大模型推理场景， 场景1: 大模型推理需要的内存超过了单块GPU的显存容量，需要多块或更高配GPU卡，采用CPU方案，可以降低成本； 场景2: 应用请求量小，GPU利用率低，采用CPU推理，资源划分的粒度更小，可有效降低起建成本； 场景3: GPU资源紧缺，CPU更容易获取，且可以胜任大模型推理。 2. 英特尔 AI推理加速技术 2.1 英特尔 AI硬件基础

注意事项 5.6升级至5.7成功后，为避免连续升级后出现问题难恢复、难定位，后台默认需要一天的观察期，也请您在升级后在12小时内及时对业务进行验证，升级成功一天后即可继续对升级5.7成功的实例继续升级至8.0。如果前序升级成功一天后继续升级预检查报错，您可提交工单让运维人员解决此问题。 升级大版本前建议先做一次全量备份。 升级数据库大版本过程将造成约10~120秒的业务中断，请确保您的应用有自动重连机制。请在业务低峰期执行该操作，在业务高峰期执行会导致升级时长变长。 升级主实例大版本时，如有只读实例，也会同步升级只读实例的大版本，升级大版本过程将造成不超过五分钟的业务中断，请您选择合适的时间升级（不支持单独升级只读实例的大版本）。 升级大版本后，实例会升级到新的内核大版本，不支持降级。 请务必仔细对比升级前后版本差异，如有必要建议新建一个RDS for MySQL 5.7版本实例进行语法测试，避免应用使用的低版本语法或特性在升级高版本后不支持。 建议您克隆原实例，先使用克隆实例进行升级测试，确认各项功能正常后再升级原实例。 内核大版本升级期间需要确保实例预留了足够的空间支撑升级过程中的业务写入。 大版本升级定时任务需预准备，设置后不可取消。 升级大版本后，升级前的备份将不可用于新版本实例，时间点恢复功能将不能选择升级前的时间点。 大版本升级过程中禁止event的DDL操作，如create event、drop event和alter event。 大版本升级后，规格参数会恢复到升级版本的默认值，包括以下参数：threadpoolsize、innodbbufferpoolsize、innodbiocapacity、innodbiocapacitymax、innodbbufferpoolinstances、backlog、maxconnections。 MySQL大版本升级耗时与实例的数据量和表数量有关。

3.3 查看 DeepSeek 大 EP 服务状态 可通过 slurm 命令squeue查看作业运行信息： plaintext $ squeue JOBID PARTITION NAME USER ST TIME NODES NODELIST(REASON) 892 batch coordina root R 2:43 8 hpcep910bcompute[00010007],hpcep910bmaster0001 893 batch controll root R 2:43 8 hpcep910bcompute[00010007],hpcep910bmaster0001 889 batch prefill root R 2:46 2 hpcep910bcompute0001,hpcep910bmaster0001 890 batch prefill root R 2:46 2 hpcep910bcompute[0003,0006] 891 batch decode root R 2:46 4 hpcep910bcompute[0002,00040005,0007] 注意 可在/home/lsepdeepseek/logs目录中查看当前作业的日志文件。 3.4 停止 DeepSeek 大 EP 服务 执行以下命令即可停止 DeepSeek 大 EP 服务： plaintext $ sh lsepstop.sh 如需清理历史 DeepSeek 大 EP 服务的所有日志，可执行： plaintext $ sh lsepclean.sh 注意 ascend目录下会生成大量日志文件，可能占用较多磁盘空间，建议定期清理。 四、大模型服务调用 4.1 API 接口调用 当前大 EP 方案中，模型信息端口与推理服务端口分离，默认端口设置如下： 模型信息接口： 推理服务端口：3025 推理服务 API 接口： 其中，[IP1]为步骤 2.1 中配置的 coordinator 服务部署节点的 IP 地址。

AI大数据协同 依托强大的自研防护集群优势，结合 AI 智能引擎持续优化防护策略等多维算法，实现大数据联动防护 通过多维度的频率控制、多重的人机挑战，叠加AI离线分析能力，精准识别虚假流量，高效过滤垃圾访问，保障大规模CC攻击时网站稳定运行 极简管理 CNAME接入，源端隐藏，提供可视化自助管理界面，对自身业务一目了然 7X24小时全网监控+智能调度服务，避免单点故障，保证业务稳定性 7X24小时服务，一对一专业安全运营对接，响应时长不超过30分钟

告警响应 系统实时监控容器的运行情况，能够对可能出现的所有异常行为进行捕获和发出告警，并针对不同的入侵行为给出响应的安全处理建议，可在响应中心中查看所有入侵事件具体信息。并支持在响应中心对不同状态的容器进行相应的操作改变其状态，包括：解除隔离、启动容器、隔离容器、杀容器、暂停容器、一键封堵。 支持多种风险行为监测 支持检测诸如启动特权容器、容器逃逸行为、读取敏感文件、启动恶意进程、挂载非法设备、映射敏感目录、反弹SHELL连接操作、修改命名空间等多种风险行为的检测。 Pod隔离 支持对Kubernetes集群内Pod之间的通信进行网络隔离控制。 ATT&CK模型视角展示 基于攻击者视角显示攻击各阶段信息，反映了攻击者攻击生命周期以及各个攻击阶段的目标。 一键封堵 当生产环境内出现异常IP可通过一键封堵功对IP进行封堵，防止造成更大的损害。 安全合规 在业务系统上线运行之前，应对业务系统所在容器、集群以及容器原镜像进行合规检测，以防止不安全的配置导致容器逃逸或者集群入侵事件。 提供了对容器及集群进行合规审计，支持主流的CIS安全检测标准。基于产品提供可视化的基线检测结果和修复建议，用户可以自行修复不合规的检测项。根据用户的生产场景支持自定义合规检测项。 支持多种系统合规CIS检测 支持Docker CIS、Kubernetes CIS合规、Centos CIS、Ubuntu CIS、OpenShift合规等多种系统合规项检测，并支持快速扩展，满足不同场景的需求。 支持多种自定义检测项 用户可根据各行业安全标准，自定义配置安全合规检测项。灵活适应组织或行业的安全合规需求，提供高度个性化的定制选择。 支持一键导出合规检测结果 系统基线检测扫描后，用户快速一键生成基线的合规检测报告。 深入可视化的结果展示 合规基线检测结果可视化列表呈现，用户可以清晰看到每一个检查项的说明、通过情况以及检测详情信息。帮助用户快速了解基线检测未通过的原因，及时对容器相关配置进行修改更新。 多视角合规审计 合规基线支持多视角查看包括资产视角、合规视角，用户可在镜像、容器、节点、资产内查看当前资产的基线检测项，也可以在合规视角内查当前合规项内存在哪些不合规的资产。 持续安全检查 系统提供持续安全检查功能，通过自动扫描、监控机制。系统实时检测云原生环境的合规性，确保符合CIS基准和最佳实践。

本文向您介绍如何使用大模型学习机模型进行图像生成。 前提条件 大模型学习机预装了Llama 27bchat模型与stablediffuisonbasev2.1模型, 以及配套的开源服务框架textgenerationwebui与stablediffuisonwebui,使您不需单独进行下载模型与配置环境。 云主机开通与如何登录网页页面参见部署文档。 以下将向您介绍如何进行StableDiffusion模型图像生成任务： 一、StableDiffusion模型加载 说明 以下内容基于开源框架stablediffusionwebui。 1. 基础模型加载 页面最上方左侧下拉菜单展开后会显示所有存放于云主机/root/stablediffusionwebui/models/Stablediffusion目录下的模型. 。学习机初始预装了原版v21512emapruned.ckpt,您也可随时下载其他版本的StableDiffusion放入目录下进行加载。v21版模型占用约3G显存。 2. LoRA模型加载 由于基础大模型参数量极多, 训练需要的资源量极大, 因此基于基础大模型进行微调的小模型应运而生。LoRA技术便是其中最主流的一种。 LoRA小模型无法独立使用, 需要在加载完基础大模型后再进行加载, 对基础大模型的能力进行扩展。 学习机内没有预装LoRA小模型, 您可以在网上下载其他基于StableDiffusion的LoRA模型并放到学习机的/root/stablediffusionwebui/models/Lora目录下。 StableDiffusion模型的LoRA模型以提示词(prompt)的形式进行使用, 您可以在下载LoRA模型时进行具体使用方法查阅。 二、StableDiffusion模型使用 1.

no python env in /usr/bin. clearlogs failed ! " fi 清空历史记录。 rm f /root/.pythonhistory rm f /root/.bashhistory rm f /root/.wgethsts 使用大模型镜像进行模型快速部署 步骤一：创建GPU云主机 登录天翼云控制台，进入弹性云主机主机订购页，选择计算加速型GPU云主机，在公共镜像中选择大模型镜像 LLaMA27BChat。 大模型镜像 LLaMA27BChat最低规格推荐：p2v.2xlarge.4 8vCPU 32GB内存 单张v100 GPU。 步骤二：在线推理 登录GPU云主机，根据如下步骤执行推理任务。 plaintext 进入/opt/llama目录并执行sh run.sh命令 cd /opt/llama && sh run.sh 根据提示在 ”please input your question :” 后输入推理问题 注意 大模型推理场景下不同模型多于显卡显存和云盘的大小都有一定要求。

优势： 超强写入： 相比于其他NoSQL服务，拥有超强写入性能。 大数据分析： 结合Spark等工具，可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。 优势： 大数据分析： 结合Spark等工具，可以进行实时的反欺诈检测。

失败原因 处理建议 源库的版本号不符合要求，大版本号不能低于5.6。 目标库的版本号不符合要求，大版本号不能低于5.6。 源库和目标库的版本大小不符合要求，当前源库的大版本号大于目标库的大版本号。 请确保源库和目标库的MySQL版本在要求范围内，且目标库版本不小于源库版本，如果是双向同步则要求源库和目标库大版本号一致。

2.2 原始文本数据(Raw text file) 原始文本数据直接将文章或对话的原文作为输入，没有格式转化的过程，框架自动进行切分和训练。 例如我们直接截取大模型学习机部署文档作为输入： 本文基于天翼云云主机，为您介绍通过镜像部署大模型学习机的具体操作。 购买云主机。 登录云主机控制台，选择创建云主机资源池，点击“创建云主机”按钮。 当前您可在重庆重庆2、宁夏中卫5购买GPU计算加速型云主机的Pi7规格；也可在重庆重庆2购买GPU计算加速型云主机的Pi2规格。 您需要将私有数据以utf8编码格式写入到文件中，并保存为[文件名].txt文件。例如xuexijidocdata.txt。 3. 数据上传到云主机 windows系统使用命令提示符， macos/linux系统使用终端，执行scp命令将数据文件上传到云主机的/root/textgenerationwebui/training/datasets目录下。 scp [本机文件路径] root@[ip]:/root/textgenerationwebui/training/datasets 如果您擅长使用linux系统，也可采用例如ftp，lrzsz等其他方式将数据从本地上传到云主机内。 4. 启动训练 4.1 加载基础大模型 由于小模型需要在基础大模型的基础上才能使用，因此在训练前也要先保证在Model页完成了基础大模型的加载。 1. Llama 27b模型在训练时，默认的fp16精度大约要消耗18G显存，入门款T4显卡机型无法支持。需要在加载基础模型时选择loadin8bit以降低内存占用。 2. 如果刚才进行过训练，则已加载进显存/内存的基础大模型也已经受到了训练的影响，需要先进行模型reload恢复初始状态。

本页面主要介绍MySQL社区版本及关系数据库MySQL版本的生命周期。 说明 内核版本到期后，仅影响内核小版本的更新，不影响实例的新购和使用，版本新购等问题请关注并以对应公告为准。 天翼云关系数据库MySQL版在MySQL社区版本生命周期的基础上，延长了支持时间。在延长期内，天翼云会持续发布新的版本，新版本仅限于对严重影响实例安全和稳定性的问题进行修复。由于MySQL社区对安全类问题采取了保密处理，天翼云无法承诺修复所有严重的安全和稳定性问题。 延长支持时间的主要目的是为用户升级MySQL大版本提供更充裕的时间。在延长支持期间，我们仍建议用户升级大版本，以确保获得更全面的功能和安全保障。有关升级大版本的操作方法，请参见“升级数据库版本”。 MySQL社区主要大版本的生命周期时间以及MySQL的生命周期时间如下表所示。 说明 下表中的部分时间为预计时间，将会在生命周期结束或MySQL停止支持前进行修正，具体请以实际时间为准。 数据库大版本 社区发布时间 社区生命周期结束时间 停止支持时间 MySQL 5.7 2015年10月21日 2023年10月21日 预计2028年12月31日 MySQL 8.0 2018年04月19日 预计2026年04月 未定

大模型安全卫士共提供了三道引擎防线： 维度 敏感词引擎 语义检索引擎 大模型引擎 功能介绍 检测内容是否命中检测分类中所包含的关键词规则 检测内容是否命中检测分类中所包含的语义规则，与规则中的内容语义大于配置的相似度即为命中 使用大模型引擎进行推理判断内容是否命中检测分类中包含的模型推理规则 原理/算法 AC自动机 + Trie树 向量存储 + 余弦相似度计算 大模型推理 依赖 嵌入式向量模型 （已内置） 基础模型 效率 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐ 准确率 ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 稳定性 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐ 成本 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐ 抗规避能力 ⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 维护成本 ⭐⭐ ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ 实时性 ⭐⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐ 可扩展性 ⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐ ⭐⭐⭐⭐⭐ 综合优势 效率极高 成本极低 稳定性强 准确率较高 抗规避能力强 准确率最高 智能程度高 综合劣势 准确率有限 易被规避 效率中等 成本较高 效率最低 成本最高

分类 配额名称 说明 用户级别 总容量配额 默认分配100TB。 最大可支持10PB，如有更大需求可提工单进行申请。 用户级别 单地域内可创建文件系统数量 20个，如有更大需求可提工单进行申请。 用户级别 挂载客户端数量 3000个 单文件系统 容量 起始容量0.5TB（512GB），默认100TB。 最大可支持10PB，如有更大需求可提工单进行申请 单文件系统 元数据 最大支持20000 iops。 如有更大需求可提工单进行申请。 单文件系统 最大目录层级 1000级 单文件系统 最大文件数 随着容量递增，100万个/TB，默认最大20亿。 最大可支持上百亿，如有更大需求可提工单进行申请。 单文件系统 挂载客户端数量 3000个 单客户端 挂载文件系统个数 300个 单个目录 最大文件数 100万

名字 存储尺寸 描述 范围 smallint 2字节 小范围整数 小范围整数 smallint 2字节 小范围整数 smallint 2字节 小范围整数 32768 到+32767 integer 4字节 整数的典型选择 2147483648 到+2147483647 bigint 8字节 大范围整数 大范围整数 bigint 8字节 大范围整数 bigint 8字节 大范围整数 9223372036854775808 到+9223372036854775807 decimal 可变 用户指定精度，精确 最高小数点前131072位，以及小数点后16383位 numeric 可变 用户指定精度，精确 最高小数点前131072位，以及小数点后16383位 real 4字节 可变精度，不精确 6位十进制精度 double precision 8字节 可变精度，不精确 15位十进制精度 smallserial 2字节 自动增加的小整数 1到32767 serial 4字节 自动增加的整数 1到2147483647 bigserial 8字节 自动增长的大整数 1到9223372036854775807

名字 存储尺寸 描述 范围 smallint 2字节 小范围整数 小范围整数 smallint 2字节 小范围整数 smallint 2字节 小范围整数 32768 到+32767 integer 4字节 整数的典型选择 2147483648 到+2147483647 bigint 8字节 大范围整数 大范围整数 bigint 8字节 大范围整数 bigint 8字节 大范围整数 9223372036854775808 到+9223372036854775807 decimal 可变 用户指定精度，精确 最高小数点前131072位，以及小数点后16383位 numeric 可变 用户指定精度，精确 最高小数点前131072位，以及小数点后16383位 real 4字节 可变精度，不精确 6位十进制精度 double precision 8字节 可变精度，不精确 15位十进制精度 smallserial 2字节 自动增加的小整数 1到32767 serial 4字节 自动增加的整数 1到2147483647 bigserial 8字节 自动增长的大整数 1到9223372036854775807

本文介绍了 MySQL主备复制延迟场景及解决方案。 场景描述 主库执行了大事务。 原因分析 大事务是指一个事务中包含大量的数据变更操作，例如一个事务包含上万次（insert，update，delete）等操作、一条SQL语句批量更新了上万行数据等，大事务往往本身的执行时间很长（分钟级）。当主实例执行了大事务后，会产生大量的Binlog日志，备机拉取这些Binlog耗时比一般事务长，且至少需要花费与主库相同的时间来回放这些事务的更新，从而导致备机出现复制延迟。 解决方案 为了保证主从数据的一致性，需要等待大事务执行完成，主备复制延迟才能恢复。 业务侧避免此类大事务，可以将大事务拆分为小事务，分批执行。例如，通过where条件或limit语句限制每次要更新的数据量。

通过控制台“AI风险概览”为您呈现推理安全、语料安全、环境安全的风险态势。 操作场景 AI风险概览实时为您呈现大模型合规态势，支持大模型的数据语料风险运营、推理业务风险运营和环境安全风险运营，实时呈现大模型的风险概览，助您识别大模型风险和潜在威胁。 推理安全：基于WAF攻击日志和访问日志，分析呈现大模型接口的调用请求次数、调用请求命中防护策略数、以及命中防护策略数排名前5的推理模型域名和数量、提示词注入的攻击分布、推理模型攻击类型分布等。 语料安全：基于DSC告警日志，分析呈现大模型中的语料风险类别和数量、TOP5语料风险资产分布等。 环境安全：基于态势感知（专业版）基线检查、漏洞管理、告警管理功能，分析呈现当前工作空间的TOP5合规检查风险、TOP5漏洞风险、TOP5告警和最近攻击列表。 前提条件 推理安全 依赖Web应用防火墙 WAF服务，在使用AI风险概览的推理安全功能模块前需要确保Web应用防火墙 WAF服务在有效使用期内，且仅WAF云模式支持。 语料安全 依赖数据安全中心DSC服务，在使用AI风险概览的语料安全功能模块前需要确保大模型数据安全防护在有效使用期内。 已经在态势感知（专业版）控制台接入“WAF攻击日志”，“WAF访问日志”和“DSC告警日志”。接入云服务日志请参见接入日志数据。 仅态势感知（专业版）专业版支持。

训推一体场景 使用场景 主要面向对数据保密及安全有着较高要求的企业单位与科研机构，可有力支撑其在私有化环境中，凭借自有数据开展专属行业大模型的训练或者微调工作，尤其适用于政务、医疗、金融等诸多行业领域，充分满足不同行业对于数据安全及大模型定制化应用的需求。 产品优势 拥有丰富多样的训推一体机规格，可依据不同用户的具体业务规模、算力需求等情况，灵活提供适配性强的产品选择。 配备简单易用的训练平台，极大降低了用户的操作门槛，让即使没有深厚技术背景的人员也能便捷地进行大模型的相关训练操作，有效提升工作效率。 模型推理场景 使用场景 精准契合那些无大模型训练诉求，但又需要在私有化环境下部署自有大模型或引入行业大模型，以此为自身应用赋予智能能力的应用场景，广泛覆盖教育平台、数字政务以及医疗应用等关键领域，通过快速调用内置DeepSeek等系列大模型，获取高效的推理服务，为行业应用提供强大的AI支持，提升业务智能化水平。 产品优势 具备推理加速功能以及量化压缩技术，能够大幅提升模型推理的速度与效率，同时优化资源利用，降低对硬件资源的依赖。 支持在本地进行快速部署，可迅速将大模型的推理能力融入到现有业务体系中，减少部署时间成本，快速实现应用赋能与价值创造。

一站式智算服务平台是为大模型训练、推理、应用提供全栈工具链的智算服务平台,包含数据管理、模型开发与训练、模型评估、模型管理、服务部署等模块。内置丰富的基座大模型,支持国产化等异构算力,提供算子加速与模型加速,极大提升大模型训练推理效率。

一站式智算服务平台是为大模型训练、推理、应用提供全栈工具链的智算服务平台,包含数据管理、模型开发与训练、模型评估、模型管理、服务部署等模块。内置丰富的基座大模型,支持国产化等异构算力,提供算子加速与模型加速,极大提升大模型训练推理效率。

风险名称 风险描述 WAF应对方案 相关文档 Web UI漏洞 Open WebUI 0.1.105版本存在文件上传漏洞，ComfyUI多个插件存在安全漏洞。部署大模型过程中，通常会使用大模型自带的WebUI组件，开源的Web UI组件以及老旧的版本，为大模型的部署和应用带来了巨大的入侵风险。 开启WAF的Web攻击防护功能，为Web UI提供必要的安全防护能力。 企业敏感信息泄露 企业利用私有数据进行数据训练时，私有数据可能包含商业敏感信息，存在数据泄露风险。 根据企业机密信息内容，通过WAF精准访问控制功能，对敏感信息进行检测拦截，保障企业数据安全。 大模型输入输出内容违规 私有化大模型输入输出内容可能涉及政治、赌博、色情、违法犯罪等违规内容，影响企业声誉。 通过WAF敏感信息防泄漏功能，自动屏蔽违规内容，保障企业声誉安全。 应用层CC攻击及API互联网暴露风险 由于多用户同时使用或单用户对大模型API接口的频繁调度导致大模型token被大量占用，服务器繁忙无法为用户提供正常服务；大模型API接口的暴露，会为用户的API接口带来安全风险。 采用WAF的CC防护限速功能，保证大模型连续可用性；建设API安全监测与分析能力，降低因API漏洞造成的安全风险。

本节介绍了DRDS版本升级的操作场景、注意事项、操作步骤等内容。 什么是DRDS系列优选版本？ DRDS内核版本通常由4位数字组成（如3.0.8.x），取前三位数字作为大版本号（如3.0.8）。每个大版本会在版本迭代过程中发布一系列小版本，本系列优选版本是当前大版本下的推荐版本，通常是最新且最稳定的小版本。对于同一大版本下的DRDS实例，将内核版本升级至本系列优选版本属于小版本升级，通常涉及问题修复和优化，语法兼容风险较小，推荐客户将实例升级至本系列优选版本。 什么是DRDS最新版本？ 当前DRDS最新大版本的优选版本。 操作场景 DRDS支持手动升级内核版本，可选择当前系列优选版本和最新版本升级。 系列优选版本：相同大版本下的推荐版本。改动较小，兼容风险较小。 最新版本：最新大版本下的推荐版本。改动涉及新特性、性能优化、问题修复，属于大版本升级，存在兼容性风险，建议升级前做充分的业务测试。 新创建的DRDS实例默认为最新版本。如果华为云有新的内核版本发布时，您可以在“实例管理”页面的“版本”列看到内核版本升级提示，单击“版本升级”弹出升级版本弹窗。 注意事项 升级数据库内核版本会重启DRDS实例，服务可能会出现闪断，请您尽量在业务低峰期执行该操作，或确保您的应用有自动重连机制。 如果实例已经为本系列优选版本，则只可升级至最新版本。 如果当前版本与升级目标版本跨度较大，请务必在测试实例上做好充分的业务兼容性测试后，再进行生产实例的版本升级，确保生产业务稳定不受影响。 版本升级后如有业务不兼容问题，可及时将版本回滚至升级前版本，详细内容请参考版本回滚。

本最佳实践主要描述通过一站式智算服务平台进行NLP大模型快速微调。 概述 AI发展正在经历一个拐点的跨越，从“预测推断”走向“内容生成”。新的AIGC形态给传统企业的模型训练和调用都提出新的挑战，需要更大的算力和大参数的算法，通过训练在大型文本语料库上学习到的语言模式生成自然语言文本，可以自动生成各类内容，文本、图像、语音、视频、代码中，能广泛应用于新闻、文案、对话、规划、设计创新，才能让企业在这场新的竞争中占据一席之地。 具体来说，新一代的大模型对模型训练的底座和平台都提出了新的要求，支持多个任务、参数1亿以上基于海量多源数据打造的模型，采用Transformer的架构，并且支持预训练。通过单模型做多种任务、更少的数据标注、更优的模型效果等特点来提升模型训练效率，以实现更优的识别、理解、决策、生成效果和更低成本的开发方案。 一站式智算服务平台通过开箱即用的平台化产品，为您解决企业数字化、智能化转型中需要解决的AI建模门槛高、流程复杂、人力成本高等问题，有效为企业降本增效，助力企业转型。 本实践主要介绍少量样本对大语言模型进行微调训练，微调训练是大语言模型训练和应用中最常见的一种方式，用性价比的方式让企业快速训练出一个适合于自己业务的对话模型。通过一站式智算服务平台来管理数据、标注指令微调、分布式调优任务、任务监控、模型管理、模型评估等全流程的调优步骤，通过交互式操作即可快速微调出属于业务自己的大语言对话模型。 任务特定性能提升：预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。然而，它在特定任务上的性能可能不如在大规模无监督数据上表现出的性能。通过在任务特定的有标签数据上进行微调，模型可以进一步学习任务相关的特征和模式，从而提高性能。 领域适应性：预训练语言模型可能在不同领域的数据上表现不一致。通过在特定领域的有标签数据上进行微调，可以使模型更好地适应该领域的特殊术语、结构和语义，提高在该领域任务上的效果。 数据稀缺性：某些任务可能受制于数据的稀缺性，很难获得大规模的标签数据。监督微调可以通过使用有限的标签数据来训练模型，从而在数据有限的情况下取得较好的性能。 防止过拟合：在监督微调过程中，通过使用有标签数据进行有监督训练，可以减少模型在特定任务上的过拟合风险。这是因为监督微调过程中的有标签数据可以提供更具体的任务信号，有助于约束模型的学习，避免过多地拟合预训练过程中的无监督信号。

在RocketMQ中，队列数直接影响到消费者实例数的上限，同一消费组消费者实例数的上限等于队列数，对于集群消费的情况，需考虑队列数的设置。 在RocketMQ中，队列能分布到不同的Broker上，是RocketMQ分布式的基础。Queue分布在Broker中，则能使用Broker的资源，包括存储、IO等，一般情况下，分布在某个Broker上的Queue比例越大，则占用此Broker的资源越多，Topic中的Queue分布到的Broker数量越多，则性能越好、存储越大。若Broker的所在机器性能不同，可以通过调整Queue数量，达到资源调优的目的，在应用设计时，需要充分利用上述特性。 在Push消费模式中，API会默认为每个队列预拉取消息1000条，若队列数过大、或者单条消息包体过大，则需要考虑设置减少预拉数量，防止预拉消息过大导致内存溢出。

临时表空间过大导致空间不足 原因及现象： 半连接(Semijoin)、去重(distinct)、不走索引的order by等操作，会创建临时表，如果涉及的数据量过多，可能导致临时表空间过大。DDL操作重建表空间时，如果表特别大，创建索引排序时产生的临时文件也会特别大。另外很多online DDL操作是不支持Instant算法而是通过创建新表实现的，DDL执行结束再删除旧表，DDL过程中会同时存在两份表。 解决方案： 可以查看explain执行计划，确认是否包含Using Temporary 。大表DDL需要注意实例的空间是否足够，不足的话请提前扩容磁盘。

失败原因 处理建议 源库的版本不符合要求，大版本号不能低于9.4。 目标库的版本不符合要求，大版本号不能低于9.5。 当前源库的大版本号大于目标库的大版本号。 目前DTS服务支持的源端PostgreSQL版本为9.4/9.5/9.6/10/11/12，支持的目标端PostgreSQL版本为9.5/9.6/10/11/12，请确保源库和目标库的PostgreSQL版本在要求范围内，且目标库版本不小于源库版本。

本节介绍分片数目的选择。 分片数目即将逻辑库切割为物理库的数量，在逻辑库时确定后无法更改。通常选择分片数目需要遵循如下原则。 原则1：分片数量尽量少，因为一个查询SQL 跨分片越多，则总体性能越差，虽然要好于所有数据在一个分片的结果。只在必要的时候进行扩容，增加分片数量。分片尽量均匀分布在多个存储节点上。 原则2：能不分片就不分片，800万以内的表，不建议分片，通过合适的索引，读写分离等方式，可以很好的解决性能问题。 原则3：不到800 万但跟大表（超800 万的表）有关联查询的表也要拆分，在此称为大表关联表。大表关联表如何拆：小于100 万的使用全局表；大于100 万小于800 万跟大表使用同样的拆分策略；无法跟大表使用相同规则的，可以考虑分步骤查询，不用关联查询，或者使用全局表。

本文向您介绍如何使用大模型学习机的文本生成模型微调。 说明 模型训练涉及到较多的专业知识, 这里以Llama 2的LoRA微调为例给出一版示例。 1. 模型微调简介 由于基础大模型参数量极多, 训练需要的资源量极大, 因此基于基础大模型进行微调的小模型应运而生。 LoRA技术便是其中最主流的一种。 LoRA小模型无法独立使用, 需要在加载完基础大模型后再进行加载, 对基础大模型的能力进行扩展。 已有LoRA模型如何加载可参考文本生成模型使用最佳实践。 (1) 准备训练数据 支持多种格式, 主要分为格式化数据与原始文本数据。 格式化数据以alpacachatformat为例, 数据以json方式进行组织, 每条数据分为instruction,input, output三个部分。 原始文本数据直接将文章或对话的原文作为输入, 框架自动进行切分和训练。 下面以普通txt文本文件为例, 介绍后续训练过程。 (2) 上传数据到云主机 windows系统使用命令提示符, macos/linux系统使用终端, 执行scp命令将数据文件上传到云主机的/root/textgenerationwebui/training/datasets目录下。 scp [本机文件路径] root@[ip]:/root/textgenerationwebui/training/datasets