操作步骤 步骤 1 登录CCE控制台，在总览页面单击“购买Kubernetes集群”，或在左侧导航栏中单击“资源管理 > 集群管理”，单击“购买混合集群”。 步骤 2 参照下表设置集群参数。 创建集群参数配置 参数 参数说明 计费模式 包年/包月：预付费模式，按订单的购买周期计费，适用于可预估资源使用周期的场景，价格比按需计费模式更优惠。包年/包月集群创建后不能删除。 按需计费：后付费模式，按资源的实际使用时长计费，可以随时开通/删除资源。 本节以“按需计费”类型为例进行讲解。 区域 不同区域的云服务产品之间内网互不相通；请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。 集群名称 新建集群的名称，创建后不可修改。 集群名称长度范围为4128个字符，以小写字母开头，由小写字母、数字、中划线（）组成，且不能以中划线（）结尾。 版本 Kubernetes社区基线版本，建议选择最新的版本。版本升级请参见集群版本升级说明。 若有Beta版本时，您可以选择试用，但不建议您将该版本用于商用场景。 集群管理规模 集群管理规模是指当前集群的控制节点可以管理的最大工作节点规模，您可以选择50节点、200节点、1000节点三种管理规模，请根据您的业务需求选择，该规模在集群创建后不可更改，请慎重选择。 若选择“1000节点”，表示当前集群的控制节点最多可管理1000个工作节点。由于不同管理规模的控制节点规格不同，因此配置费用会有差异。 任何一个集群中均包含“Master Node”和“Worker Node”，每一个Node对应一台云服务器。 Master Node：集群的控制节点，在创建集群时会自动创建控制节点，负责整个集群的管理和调度。 Worker Node：集群的工作节点，即用户购买或纳管的节点。工作负载是由控制节点分配的，当某个工作节点宕机时，控制节点会将工作负载转移到其他工作节点上。 控制节点数 多控制节点模式开启后将创建三个控制节点，在单个控制节点发生故障后集群可以继续使用，不影响业务功能。 多控制节点模式开关在集群创建完成后不可变更。 商用场景建议选择多控制节点模式集群。 虚拟私有云 新建集群所在的虚拟私有云，集群创建后不可更改。 虚拟私有云是通过逻辑方式进行网络隔离，提供安全、隔离的网络环境。 若没有虚拟私有云可选择，请单击“创建虚拟私有云”进行创建，完成创建后单击刷新按钮。 所在子网 节点虚拟机运行的子网环境，集群创建后不可更改。 通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全。 若没有子网可选择，请单击“创建子网”进行创建，完成创建后单击刷新按钮。虚拟私有云、子网、集群的关系请参见集群概述。 请确保子网下的DNS 服务器可以解析对象存储服务域名，否则无法创建节点。 集群创建后子网无法修改，请谨慎选择。 网络模型 集群创建成功后，网络模型不可更改，请谨慎选择。 容器隧道网络 容器隧道网络下只能添加同一类型的节点，即全部为虚拟机节点或全部为裸金属节点。 基于底层VPC网络，另构建了独立的VXLAN隧道化容器网络，适用于一般场景。 VXLAN是将以太网报文封装成UDP报文进行隧道传输。容器网络是承载于VPC网络之上的Overlay网络平面，具有付出少量隧道封装性能损耗，即可获得通用性强、互通性强、高级特性支持全面等优势，可以满足大多数应用需求。 VPC 网络 VPC网络模式下每个节点占用一条VPC路由规则，Console界面中可显示当前局点支持的VPC路由规则条数，以及每个节点可供分配的容器IP个数（即可创建的Pod实例数目上限）， VPC路由方式与底层网络深度整合，适用于高性能场景，但每个节点占用一条VPC路由规则，节点数量受限于虚拟私有云VPC的路由配额。 VPC网络集群下的每个节点将会被分配固定大小的IP地址段，由于没有隧道封装的消耗，容器网络性能相对于容器隧道网络有一定优势。VPC网络集群由于VPC路由中配置有容器网段与节点IP的路由，可以支持集群外直接访问容器实例等特殊场景。 容器网段 请根据业务需求选择容器网段，确定容器网段后，容器实例将在规划的网段内分配IP，集群创建后该网段不可更改。 未勾选“自动选择”：请手动选择网段。若与子网网段有冲突时将有红色文字提示，请重新选择。建议使用网段：10.0.0.0/8~18，172.16.0.0/16~18，192.168.0.0/16~18。 不同集群使用相同的容器网段，会导致容器IP 冲突，应用访问异常。 勾选“自动选择”：系统将自动分配与子网网段无冲突的网段。 容器网段要设置合理的掩码，掩码决定集群内可用节点数量。集群中容器网段掩码设置不合适，会导致集群实际可用的节点较少。设置掩码后，选项下方会有当前网段最多支持的实例估算值，请作参考。 服务网段 服务网段为kubernetes service ip网段，集群创建后该网段不可更改。服务网段与已创建的路由不能冲突，如果冲突，请重新选择。 使用默认网段：默认设置为10.247.0.0/16网段。 手动设置网段：请根据业务需求设置合理的网段和掩码，掩码决定集群内可用service ip数量。 认证方式 认证机制主要用于对集群下的资源做权限控制。例如A用户只能对某个命名空间下的应用有读写权限，B用户对集群下的资源只有读权限等。角色权限控制的操作请参见集群管理权限控制。 默认状态下不选定“认证能力增强”，此时默认开启X509认证模式，X509是一种非常通用的证书格式。 若需要对集群进行权限控制，请勾选“认证能力增强”，选择“认证代理”。 单击“CA根证书”后的“上传文件”，上传符合规范且合法的证书，并勾选“我已确认上传的证书合法”。 证书若不合法，集群将无法创建成功。请上传小于1MB的文件，上传格式支持.crt或.cer格式。 集群描述 选填，请输入新建容器集群相应的描述信息。 高级设置 单击“高级设置”后展开详细项目，支持的功能如下（当前可用区中不支持的功能将隐藏）： 服务转发模式： iptables：社区传统的kubeproxy模式，完全以iptables规则的方式来实现service负载均衡。该方式最主要的问题是在服务多的时候产生太多的iptables规则，非增量式更新会引入一定的时延，大规模情况下有明显的性能问题。 ipvs：在社区获得广泛支持的kubeproxy模式，采用增量式更新，吞吐更高，速度更快，并可以保证service更新期间连接保持不断开，适用于大规模场景。 ipvs模式下，ingress和service使用相同的ELB实例时，无法在集群内的节点和容器中访问ingress。 说明 ipvs为大型集群提供了更好的可扩展性和性能。 ipvs支持比iptables更复杂的负载平衡算法（最小负载，最少连接，位置，加权等）。 ipvs支持服务器健康检查和连接重试等。 CPU 管理策略： 开启：支持给工作负载实例配置CPU独占，适用于对CPU缓存和调度延迟敏感的工作负载。 关闭：关闭工作负载实例独占CPU核的功能，优点是CPU共享池的可分配核数较多。 购买时长 若选择创建“包年/包月”的集群，请设置购买时长。 步骤 3 单击“下一步：创建节点”，在“创建节点”步骤中，参照如下参数配置节点： 创建节点： 现在添加：创建集群的同时创建节点，当前仅支持虚拟机节点。如果节点创建失败集群会一起回滚。 稍后添加：将不会创建节点，仅创建一个空集群，集群创建完成后可以添加虚拟机或裸金属节点。 计费模式：支持“包年/包月”和“按需计费”两种计费类型。 包年/包月：包年包月是预付费模式，按订单的购买周期计费，适用于可预估资源使用周期的场景，价格比按需计费模式更优惠。 按需计费：按需计费是后付费模式，按资源的实际使用时长计费，可以随时开通/删除资源。 创建集群时节点的计费方式跟随集群的计费方式，如集群的计费模式选择“按需计费”，则创建过程中节点的计费模式只能为“按需计费”，“包年/包月”同理。创建方式请参考节点管理>购买节点。 包年/包月节点创建后不能删除，如需停止使用，请执行退订操作。 当前区域：节点实例所在的资源池。 可用区：请根据业务需要进行选择。可用区是在同一区域下，电力、网络隔离的物理区域，可用区之间内网互通，不同可用区之间物理隔离。 如果您需要提高工作负载的高可靠性，建议您在创建集群后将云服务器部署在不同的可用区，购买集群时节点只能部署在一个可用区。 节点类型：选择“虚拟机节点”。 节点名称：自定义节点名称。长度范围为156个字符，以小写字母开头，支持小写字母、数字、中划线()，不能以中划线()结尾。 节点规格：请根据业务需求选择相应的节点规格。 通用型：该类型实例提供均衡的计算、存储以及网络配置，适用于大多数的使用场景。通用型实例可用于Web服务器、开发测试环境以及小型数据库工作负载等场景。 内存优化型：该类型实例提供内存比例更高的实例，可以用于对内存要求较高、数据量大的工作负载，例如关系数据库、NoSQL等场景。 GPU加速型：提供优秀的浮点计算能力，从容应对高实时、高并发的海量计算场景。P系列适合于深度学习，科学计算，CAE等；G系列适合于3D动画渲染，CAD等。 高性能计算型：实例提供具有更稳定、超高性能计算性能的实例，可以用于超高性能计算能力、高吞吐量的工作负载场景，例如科学计算。 通用计算增强型：该类型实例具有性能稳定且资源独享的特点，满足计算性能高且稳定的企业级工作负载诉求。 为确保节点稳定性，系统会自动预留部分资源，用于运行必须的系统组件。详细请参见节点管理>节点预留资源计算公式。 操作系统：请直接选择节点对应的操作系统。 系统盘：设置工作节点的系统盘空间。您可以设置系统盘的规格为40GB1024GB之间的数值，缺省值为40GB。 数据盘：设置工作节点的数据盘空间。您可以设置数据盘的规格为100GB32678GB之间的数值，缺省值为100GB。数据盘可提供的云硬盘类型与系统盘一致。 注意 若数据盘卸载或损坏，会导致docker服务异常，最终导致节点不可用。建议不要删除该数据盘。 数据盘空间分配：单击后方的“更改配置”可以对数据盘中的“k8s空间”和“用户空间”占比进行自定义设置，开启LVM管理的数据盘将按照设置的比例进行统一分配。部分集群版本不支持此功能，具体以界面为准。 k8s空间：您可以自定义数据盘中Docker和Kubelet的资源占比。Docker资源包含Docker工作目录、Docker镜像数据以及镜像元数据；Kubelet资源包含Pod配置文件、密钥以及临时存储EmptyDir等挂载数据。 用户空间：定义本地盘中不分配给kubernetes使用的空间大小和用户空间挂载路径。 请注意“挂载路径”不能设置为根目录“/”，否则将导致挂载失败。挂载路径一般设置为： /opt/xxxx（但不能为/opt/cloud） /mnt/xxxx（但不能为/mnt/paas） /tmp/xxx /var/xxx （但不能为/var/lib、/var/script、/var/paas等关键目录） /xxxx（但不能和系统目录冲突，例如bin、lib、home、root、boot、dev、etc、lost+found、mnt、proc、sbin、srv、tmp、var、media、opt、selinux、sys、usr等） 注意不能设置为/home/paas、/var/paas、/var/lib、/var/script、/mnt/paas、/opt/cloud，否则会导致系统或节点安装失败。 虚拟私有云：不可修改，仅用于展示当前集群所在的虚拟私有云。 所在子网：通过子网提供与其他网络隔离的、可以独享的网络资源，以提高网络安全。可选择该集群虚拟私有云下的任意子网，集群节点支持跨子网。 该参数仅在v1.13.10r0及以上版本的集群中显示，请务必确保子网下的DNS服务器可以解析对象存储服务域名，否则无法创建节点。 已有集群添加节点时，如果子网对应的VPC新增了扩展网段且子网是扩展网段，要在控制节点安全组（即集群名称ccecontrol随机数）中添加如下三条安全组规则，以保证集群添加的节点功能可用（新建集群时如果VPC已经新增了扩展网段则不涉及此场景）： 弹性IP：独立申请的公网IP地址，若节点有互联网访问的需求，请选择“暂不使用”或“使用已有”。集群开启IPv6时，不显示该参数。弹性公网IP提供外网访问能力，可以灵活绑定及解绑，随时修改带宽。未绑定弹性公网IP的云服务器无法直接访问外网，无法直接对外进行互相通信。 暂不使用：若新增节点未绑定弹性IP，则在该节点上运行的工作负载将不能被外网访问，仅可作为私有网络中部署业务或者集群所需云服务器进行使用。 使用已有：请选择已有的弹性IP，将为当前节点分配已有弹性IP。 说明 CCE默认不启用VPC的SNAT。若VPC启用了SNAT，可以不使用EIP去访问外网。 共享带宽：请选择“暂不使用”或“使用已有”。仅在集群开启IPv6时，显示该参数。弹性公网IP提供外网访问能力，可以灵活绑定及解绑，随时修改带宽。未绑定弹性公网IP的云服务器无法直接访问外网，无法直接对外进行互相通信。 登录方式：支持密码和密钥对。 选择“密码”：用户名默认为“root”，请输入登录节点的密码，并确认密码。 登录节点时需要使用该密码，请妥善管理密码，系统无法获取您设置的密码内容。 选择“密钥对”：选择用于登录本节点的密钥对，支持选择共享密钥。 密钥对用于远程登录节点时的身份认证。若没有密钥对，可单击选项框右侧的“创建密钥对”来新建。 注意 如果子用户创建节点选择密钥对创建，这个密钥只对创建这个密钥的子用户有效，即使其他子用户在同一个组也无法选择，也无法使用。例如：A用户创建的密钥，B用户无法使用这个密钥对创建节点，并且Console也选不到。 云服务器高级设置：（可选），单击 展开后可对节点进行如下高级功能配置： 安装前执行脚本：请输入脚本命令，大小限制为0~1000字符。 脚本将在Kubernetes软件安装前执行，可能导致Kubernetes软件无法正常安装，需谨慎使用。常用于格式化数据盘等场景。 安装后执行脚本：请输入脚本命令，大小限制为0~1000字符。 脚本将在Kubernetes软件安装后执行，不影响Kubernetes软件安装。常用于修改Docker配置参数等场景。 新增数据盘：单击“新增数据盘”，选择云硬盘类型并输入数据盘规格。 子网IP：可选择“自动分配IP地址”和“手动分配IP地址”，推荐使用“自动分配IP地址”。 Kubernetes高级设置：（可选），单击 展开后可对集群进行如下高级功能配置： 最大实例数：节点最大允许创建的实例数(Pod)，该数量包含系统默认实例，取值范围为16~128。 该设置的目的为防止节点因管理过多实例而负载过重，请根据您的业务需要进行设置。 自定义镜像仓库：单击“新增自定义镜像仓库地址”输入镜像仓库地址。 添加自定义镜像仓库地址（非SSL镜像源地址）到docker启动参数中，避免拉取个人镜像仓库的镜像失败，格式可为“IP地址:端口或者域名”。安装后执行脚本与自定义镜像仓库不能同时使用。 单容器可用数据空间：该参数用于设置一个容器可用的数据空间大小，设置范围为10G到80G。如果设置的参数超过数据盘中Docker可占用的实际数据空间（由数据盘设置项中的资源分配自定义参数指定，默认为数据盘大小的90%），将以Docker的实际空间大小为主。该参数仅在v1.13.10r0及以上版本的集群中显示。 节点购买数量：此处设置的节点数不能超过集群管理的最大节点规模，请根据业务需求和界面提示进行选择，单击后方的 可查看影响能添加节点数的因素（取决于最小值）。如需申请更多配额，请单击。 购买时长：若选择创建“包年/包月”的集群，请设置购买时长。 步骤 4 单击“下一步：安装插件”，在“安装插件”步骤中选择要安装的插件。 “系统资源插件”为必装插件，“高级功能插件”可根据实际需求进行选择性安装。 所有插件也可以在集群创建完成后，在左侧导航栏中单击“插件管理”进行安装或卸载，具体请参见插件管理章节。 步骤 5 单击“下一步：配置确认”，阅读“使用说明”并点选“我已知晓上述限制”，确认所设置的服务选型参数、规格和费用等信息。 步骤 6 确认规格和费用后，单击“提交”，集群开始创建。 若选择购买“包年包月”的集群，请单击“去支付”，根据界面提示进行付款操作。 集群创建预计需要约10分钟，您可以单击“返回集群管理”进行其他操作或单击“查看集群事件列表”后查看集群详情。待集群状态为“正常”，表示集群创建成功。

本文帮助您快速熟悉如何删除对等连接路由信息。 操作场景 如果您确认不再需要当前对等连接的路由信息，可以进行删除操作。 删除对等连接的路由（同账户） 1. 登录控制中心，单击控制中心左上角的，选择地域，此处选择华东华东1。 2. 点击“网络 >虚拟私有云”，进入虚拟私有云主页面。 3. 在左侧导航栏选择“对等连接”。 4. 在对等连接列表，选择指定的对等连接名称，进入对等连接详情页面。 5. 点击“本端路由”页签，根据界面提示，点击“路由表”超链接，进入本端VPC路由表的详情页面。 6. 在目的地址列表找到要删除的路由，点击操作列下的“删除”按钮。 7. 在弹出的对话框中点击“确定”，完成对等连接路由删除操作。 删除对等连接的路由（跨账户） 删除本端路由信息 1. 本端账户登录控制中心，单击控制中心左上角的，选择地域，此处选择华东华东1。 2. 点击“网络 >虚拟私有云”，进入虚拟私有云主页面。 3. 在左侧导航栏选择“对等连接”。 4. 在对等连接列表，选择指定的对等连接名称，进入对等连接详情页面。 5. 点击“本端路由”页签，根据界面提示，点击“路由表”超链接，进入本端VPC路由表的详情页面。 6. 在目的地址列表找到要删除的路由，点击操作列下的“删除”按钮。 7. 在弹出的对话框中点击“确定”，完成对等连接路由删除操作。

对等连接的路由信息添加后支持删除,本文帮助您快速熟悉如何删除对等连接路由信息。 操作场景 如果您确认不再需要当前对等连接的路由信息，可以进行删除操作。 删除对等连接的路由（同账户） 1. 登录控制中心，单击控制中心左上角的，选择地域，此处选择华东华东1。 2. 点击“网络 >虚拟私有云”，进入虚拟私有云主页面。 3. 在左侧导航栏选择“对等连接”。 4. 在对等连接列表，选择指定的对等连接名称，进入对等连接详情页面。 5. 点击“本端路由”页签，根据界面提示，点击“路由表”超链接，进入本端VPC路由表的详情页面。 6. 在目的地址列表找到要删除的路由，点击操作列下的“删除”按钮。 7. 在弹出的对话框中点击“确定”，完成对等连接路由删除操作。 删除对等连接的路由（跨账户） 删除本端路由信息 1. 本端账户登录控制中心，单击控制中心左上角的，选择地域，此处选择华东华东1。 2. 点击“网络 >虚拟私有云”，进入虚拟私有云主页面。 3. 在左侧导航栏选择“对等连接”。 4. 在对等连接列表，选择指定的对等连接名称，进入对等连接详情页面。 5. 点击“本端路由”页签，根据界面提示，点击“路由表”超链接，进入本端VPC路由表的详情页面。 6. 在目的地址列表找到要删除的路由，点击操作列下的“删除”按钮。 7. 在弹出的对话框中点击“确定”，完成对等连接路由删除操作。

操作步骤 1. 登录管理控制台，进入“虚拟私有云>访问控制>安全组”。 2. 在安全组列表中，单击目标安全组的名称超链接，进入安全组详情页面。 3. 根据情况，选择“入方向规则”或者“出方向规则”页签，进入安全组规则列表页面。 4. 在安全组规则列表中，删除单个安全组规则：单击目标安全组规则所在行的操作列下的“删除”；删除多个安全组规则：勾选多个安全组规则，并单击安全组规则左上方的“删除”。 5. 在删除对话框中，确认无误后，单击“确定”，删除安全组规则。

操作场景 您可以复制安全组内已有的规则，然后基于已有的参数进行修改，快速生成一条新的规则。 操作步骤 1. 登录管理控制台，进入“虚拟私有云>访问控制>安全组”。 2. 在安全组列表中，单击目标安全组的名称超链接，进入安全组详情页面。 3. 根据情况，选择“入方向规则”或者“出方向规则”页签，进入安全组规则列表页面。 4. 在安全组规则列表中，单击目标规则所在行的操作列下的“复制”，弹出复制安全组规则对话框。 5. 根据界面提示，修改安全组规则信息，并单击“确定”，保存修改。

参数 参数说明 计费模式 公网NAT网关支持按需计费。 区域 公网NAT网关所在的区域。 名称 公网NAT网关名称。最大支持64个字符，仅支持数字、字母、（下划线）、（中划线）。 虚拟私有云 公网NAT网关所属的VPC。VPC仅在购买公网NAT网关时可以选择，后续不支持修改。 子网 公网NAT网关所属VPC中的子网。子网至少有一个可用的IP地址。 子网仅在购买公网NAT网关时可以选择，后续不支持修改。 规格 公网NAT网关的规格。公网NAT网关共有小型、中型、大型、超大型四种规格类型，可通过“了解更多”查看各规格详情。 描述 公网NAT网关信息描述。最大支持255个字符。

参数 参数说明 计费模式 私网NAT网关支持按需计费、包年/包月。 名称 私网NAT网关名称。名称由数字、字母、中文、、组成，不能以数字、和开头。 可用区 选择私网NAT网关所在的可用区。 VPC 私网NAT网关所属的VPC。 VPC仅在购买NAT网关时可以选择，后续不支持修改。 子网 私网NAT网关所属的子网。 子网仅在购买私网NAT网关时可以选择，后续不支持修改；选定的所属子网会成为私网NAT网关默认的中转网段。 规格 私网NAT网关的规格。私网NAT网关共有小型、中型、大型、超大型四种规格类型，更多详情参见 描述 私网NAT网关信息描述。 创建时长（仅包年/包月模式下需要选择） 私网NAT网关购买时长。 自动续订（仅包年/包月模式下需要选择） 是否启用私网NAT网关自动续订；按月购买：自动续订周期为1个月；按年购买：自动续订周期为1年。 企业项目 私网NAT网关所属的企业项目。企业项目是一种云资源管理方式，企业项目管理服务提供统一的云资源按项目管理，以及项目内的资源管理、成员管理。

将子网和网络ACL解除关联 操作场景 您可根据自身网络需求，将子网和网络ACL解除关联。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 选择“网络 > 虚拟私有云”，进入虚拟私有云列表页面。 3. 您可以通过以下多个操作入口，将子网和网络ACL解除关联。 入口一：在子网列表中，选择目标子网，解除子网和网络ACL的关联关系。 1. 在左侧导航栏，选择“子网”，进入子网列表页面。 2. 在子网列表中，单击目标子网对应的名称超链接，进入子网详情页面。 3. 在子网详情页面的右上方区域，单击网络ACL资源后的“取消关联”，弹出取消关联确认对话框。 4. 确认无误后，单击“确定”，返回子网详情页，可以看到网络ACL区域显示“暂未关联”。 入口二：在子网列表中，选择目标子网，并跳转到关联的网络ACL页面，解除子网和网络ACL的关联关系。 1. 在左侧导航栏，选择“子网”，进入子网列表页面。 2. 在子网列表中，单击目标子网对应的“网络ACL”列下的资源超链接，进入网络ACL详情页面。 3. 选择“关联子网”页签，勾选一个或多个目标子网，单击“取消关联”，弹出取消关联确认对话框。 4. 确认无误后，单击“确定”，返回“关联子网”页签的子网列表中，已无法看到解除关联网络ACL的子网。 入口三：在网络ACL列表中，选择目标网络ACL，解除网络ACL和子网的关联关系。 1. 在左侧导航栏，选择“访问控制 > 网络ACL”，进入网络ACL列表页面。 2. 在子网列表中，单击目标网络ACL所在行的操作列下的“关联子网”，进入“关联子网”页签。 3. 在“关联子网”页签中，勾选一个或多个目标子网，单击“取消关联”，弹出取消关联确认对话框。 4. 确认无误后，单击“确定”，返回“关联子网”页签的子网列表中，已无法看到解除关联网络ACL的子网。

本章节指导用户解绑虚拟IP上的弹性IP。 操作场景 本章节指导用户解绑虚拟IP上的弹性IP。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 在系统首页，选择“网络 > 虚拟私有云”。进入虚拟私有云列表页面。 3. 在左侧导航栏，选择“虚拟私有云 > 子网”。进入子网列表页面。 4. 在子网列表中，单击虚拟IP地址所属的子网名称超链接。进入子网“基本信息”页面。 5. 选择“IP地址管理”页签。进入虚拟IP列表页面。 6. 在虚拟IP列表中，在目标虚拟IP所在操作列表下，单击“解绑弹性IP”。弹出解绑确认对话框。 7. 确认无误后，单击“是”，将虚拟IP和弹性IP解绑。

参数 参数说明 计费模式 公网NAT网关支持按需计费。 区域 公网NAT网关所在的区域。 名称 公网NAT网关名称。 最大支持64个字符，仅支持数字、字母、（下划线）、（中划线）。 虚拟私有云 公网NAT网关所属的VPC。VPC仅在购买公网NAT网关时可以选择，后续不支持修改。 子网 公网NAT网关所属VPC中的子网。子网至少有一个可用的IP地址。子网仅在创建公网NAT网关时可以选择，后续不支持修改。 规格 公网NAT网关的规格。公网NAT网关共有小型、中型、大型和超大型四种规格类型，可通过“了解更多”查看各规格详情。 描述 公网NAT网关信息描述。最大支持255个字符。

参数 参数说明 计费模式 私网NAT网关的计费模式。 区域 私网NAT网关所在的区域。 名称 私网NAT网关名称。最大支持64个字符，仅支持数字、字母、（下划线）、（中划线）。 虚拟私有云 私网NAT网关所属的业务VPC。VPC仅在创建私网NAT网关时可以选择，后续不支持修改。 子网 私网NAT网关所属VPC中的子网。子网至少有一个可用的IP地址。 子网仅在创建私网NAT网关时可以选择，后续不支持修改。 规格 私网NAT网关的规格。私网NAT网关共有小型、中型、大型和超大型四种规格类型。 描述 私网NAT网关信息描述。最大支持255个字符。

参数 参数说明 计费模式 公网NAT网关支持按需计费。 区域 公网NAT网关所在的区域。 名称 公网NAT网关名称。最大支持64个字符，仅支持数字、字母、（下划线）、（中划线）。 虚拟私有云 公网NAT网关所属的VPC。VPC仅在购买公网NAT网关时可以选择，后续不支持修改。 子网 公网NAT网关所属VPC中的子网。子网至少有一个可用的IP地址。子网仅在购买公网NAT网关时可以选择，后续不支持修改。 规格 公网NAT网关的规格。公网NAT网关共有小型、中型、大型、超大型四种规格类型，可通过“了解更多”查看各规格详情。 描述 公网NAT网关信息描述。最大支持255个字符。

本章节指导用户查看ER流日志详情，包括连接ID、源/目的地址、源/目的端口以及数据包大小、数量等信息。 约束与限制 流日志的捕获窗口周期大约为10分钟，即每10分钟输出一次流日志记录。所以流日志创建完成后，您需要等待大约10分钟，才能看到流日志记录详情。 操作步骤 步骤 1：登录管理控制台，进入企业路由器主页面。 步骤 2：通过名称过滤，快速找到目标企业路由器。 步骤 3：单击企业路由器名称，并选择“流日志”页签。 进入流日志列表页面。 步骤 4：在流日志列表中，单击目标流日志所在行的操作列下的“查看日志”。 进入LTS服务的“日志管理”页面。 步骤 5：在日志组列表中，找到目标日志组，并单击目标日志流的名称超链接。 进入日志详情页面。 步骤 6：在搜索框输入关键信息，快速找到需要查看的流日志。 ER流日志格式： shell 示例1： shell 1 0605768ad980d5762f8ac010b919754c 9e00a67cb21e435f9da620004b8392e9 a5cbd16c7d9940008f14526ec48298ce 1.1.1.1 192.168.1.199 0 0 1 229 22442 1664007127 1664007727 ingress 示例2： shell 1 0605768ad980d5762f8ac010b919754c 9e00a67cb21e435f9da620004b8392e9 a5cbd16c7d9940008f14526ec48298ce 192.168.1.199 1.1.1.1 8 0 1 229 22442 1664007127 1664007727 egress ER流日志参数的详细说明如下表所示。 字段 说明 示例 version ER流日志版本 1 projectid 项目ID 5f67944957444bd6bb4fe3b367de8f3d resourceid 流量所属连接的ID 10a163ee6efa4e4d9937ead59f308497 instanceid ER实例的ID a5cbd16c7d9940008f14526ec48298ce srcaddr 源地址 192.168.0.154 dstaddr 目的地址 192.168.3.25 srcport 源端口 38929 dstport 目的端口 53 protocol IANA协议编号。 关于协议的更多信息，请参见Internet协议编号。 17 packets 本段流日志采集窗口时间周期内数据包的数量。 1 bytes 本段流日志采集窗口时间周期内数据包的大小。 96 start 本段流日志采集窗口启动的时间，采用Unix秒的格式。 1548752136 end 本段流日志采集窗口结束的时间，采用Unix秒的格式。 1548752736 direct 流量的方向： ingress：入方向，表示流量从外部进入ER连接内。 egress：出方向，表示流量从ER连接发送出去。 egress

本文为您介绍已过期备份集的相关功能。 已过期备份集页面支持汇总所有通过备份规则或备份集复制等产生的过期备份集信息，且支持过期备份集多条件组合搜素，方便对过期备份集进行统一的管理。 1. 已过期备份集列表说明如下： 备份ID：显示该备份集对应的备份ID。 客户端：显示该备份集对应的客户端。 实例名：显示该备份集对应的实例名字，一般仅数据库才显示。 对象：当前版本显示为空，作为后续数据源备份集管理预留字段使用。 备份时间：显示该备份集的备份时间。 过期时间：显示该备份集何时过期（备份时间+保留时间） 状态：显示当前备份集的状态。 文件数量：显示当前备份集的文件数量。 大小：显示备份集的大小。 磁盘池：显示备份集所属的磁盘池名称。 磁带池：显示备份集所属的磁带池名称。 备份规则：现在该备份集对应的备份规则名称。 副本数：显示该备份集的副本数量，当副本数>1时，为超链接形式，可以点击查看该备份集的所有副本。 主副本：显示该备份集是否为主副本，即第一次产生的备份副本。 存储单元：显示该备份集备份时的目标存储单元。 规则类型：显示该备份集对应的规则类型。 备份类型：显示该备份集对应的备份类型。 备份计划：现在该备份集对应的备份计划名称。 备份服务器：显示该备份集所属的备份服务器。 存储介质：显示该备份集对应的存储介质。 磁带条形码：显示该备份集对应的磁带条形码。 备份集清理次数：显示备份集过期清理的次数。 2. 操作列说明如下： 查看：查看备份集详细信息。 3. 操作栏说明如下： 导出：导出备份集过期任务。 删除：删除备份集过期任务。 刷新：刷新当页备份集过期任务。

步骤二：添加对等连接路由 相同账户创建VPC对等连接，默认接受请求，要使建立对等连接的VPC之间可以传输数据，还需要添加VPC对等连接路由信息。您可以分别添加 100 条本端路由和 100 条对端路由。 添加本端路由信息 1. 点击上一步骤中已创建的对等连接的名称，进入对等连接详情页面。 2. 点击“本端路由”页签，根据界面提示，点击“路由表”超链接，进入本端VPC路由表的详情页面。 3. 在路由表详情页面，选择“路由规则”页签，点击“创建”按钮。 4. 根据页面提示，添加本端路由信息。 参数 说明 IP类型 根据实际情况选择使用IPv4还是IPv6。 目的地址 目的地址，对端vpc或子网的网段。 下一跳类型 选择“对等连接网关”。 对等连接网关 选择当前对等连接的名称。 描述 路由的描述信息，非必填项。 5. 路由信息设置完成后，点击“确定”。 添加对端路由信息 1. 在当前对等连接详情页面，选择“对端路由”页签，根据界面提示，点击“路由表”超链接，进入对端VPC路由表的详情页面。 2. 在路由表详情页面，选择“路由规则”页签，点击“创建”按钮。 3. 根据页面提示，添加对端路由信息。 参数 说明 IP类型 根据实际情况选择使用IPv4还是IPv6。 目的地址 目的地址，本端vpc或子网的网段。 下一跳类型 选择“对等连接网关”。 对等连接网关 选择当前对等连接的名称。 描述 路由的描述信息，非必填项。 4. 路由信息设置完成后，点击“确定”。 5. 返回路由列表，即可看到刚添加的路由。

本文为您介绍已过期备份集的相关功能。 已过期备份集页面支持汇总所有通过备份规则或备份集复制等产生的过期备份集信息，且支持过期备份集多条件组合搜素，方便对过期备份集进行统一的管理。 1. 已过期备份集列表说明如下： 备份ID：显示该备份集对应的备份ID。 客户端：显示该备份集对应的客户端。 实例名：显示该备份集对应的实例名字，一般仅数据库才显示。 对象：当前版本显示为空，作为后续数据源备份集管理预留字段使用。 备份时间：显示该备份集的备份时间。 过期时间：显示该备份集何时过期（备份时间+保留时间） 状态：显示当前备份集的状态。 文件数量：显示当前备份集的文件数量。 大小：显示备份集的大小。 磁盘池：显示备份集所属的磁盘池名称。 磁带池：显示备份集所属的磁带池名称。 备份规则：现在该备份集对应的备份规则名称。 副本数：显示该备份集的副本数量，当副本数>1时，为超链接形式，可以点击查看该备份集的所有副本。 主副本：显示该备份集是否为主副本，即第一次产生的备份副本。 存储单元：显示该备份集备份时的目标存储单元。 规则类型：显示该备份集对应的规则类型。 备份类型：显示该备份集对应的备份类型。 备份计划：现在该备份集对应的备份计划名称。 备份服务器：显示该备份集所属的备份服务器。 存储介质：显示该备份集对应的存储介质。 磁带条形码：显示该备份集对应的磁带条形码。 备份集清理次数：显示备份集过期清理的次数。 2. 操作列说明如下： 查看：查看备份集详细信息。 3. 操作栏说明如下： 导出：导出备份集过期任务。 删除：删除备份集过期任务。 刷新：刷新当页备份集过期任务。

本章节向您介绍如何查看路由表信息。 操作场景 您可查看你路由表的详细信息，主要信息如下： 基本信息：路由表的名称，类型（分为默认路由表和自定义路由）、ID等。 路由列表：路由表中包含的路由信息，包括路由目的地址、下一跳、路由类型（分为系统和自定义）等。 关联子网：路由表所关联的子网。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 在系统首页，选择“网络 > 虚拟私有云”。进入虚拟有云列表页面。 3. 在左侧导航栏，选择“虚拟私有云 > 路由表”。进入路由表列表页面。 4. 在路由表列表中，单击路由表的名称超链接。进入路由表详情页面。 “基本信息”页签，可查看路由表的基本信息和路由列表。 “关联子网”页签，可查看路由表关联的子网。

添加对端路由信息 1. 在当前对等连接详情页面，选择“对端路由”页签，根据界面提示，点击“路由表”超链接，进入对端VPC路由表的详情页面。 2. 在路由表详情页面，选择“路由规则”页签，点击“创建”按钮。 3. 根据页面提示，添加对端路由信息。 参数 说明 IP类型 根据实际情况选择使用IPv4还是IPv6。 目的地址 目的地址，本端vpc或子网的网段。 下一跳类型 选择“对等连接网关”。 对等连接网关 选择当前对等连接的名称。 描述 路由的描述信息，非必填项。 4. 路由信息设置完成后，点击“确定”。 5. 返回路由列表，即可看到刚添加的路由。

vCPU 弹性云主机的处理器运用超线程技术，CPU会在每个物理内核上公开两个执行上下文。一个物理内核包含两个“逻辑内核”，可以处理不同的软件线程。 例如，10核的物理CPU包含20个vCPU（线程）。 独享型实例和共享型实例 维度 独享型实例 共享型实例 CPU分配策略 当前实例独享CPU，实例间无CPU资源争抢。 多实例共享CPU，实例间可能出现CPU资源争抢。 特点 高性能独享且稳定的计算、存储、网络资源高成本。 高负载时性能不稳定共享的计算、存储、网络资源低成本。 适用场景 对业务稳定性有高要求的企业场景。 对建设成本有要求的中小网站或个人场景。 实例规格 除“通用型”和“通用入门型”之外的实例规格。 “通用型”和“通用入门型”。

添加对端路由信息 1. 在当前对等连接详情页面，选择“对端路由”页签，根据界面提示，点击“路由表”超链接，进入对端VPC路由表的详情页面。 2. 在路由表详情页面，选择“路由规则”页签，点击“创建”按钮。 3. 根据页面提示，添加对端路由信息。 参数 说明 IP类型 根据实际情况选择使用IPv4还是IPv6。 目的地址 目的地址，本端vpc或子网的网段。 下一跳类型 选择“对等连接网关”。 对等连接网关 选择当前对等连接的名称。 描述 路由的描述信息，非必填项。 4. 路由信息设置完成后，点击“确定”。 5. 返回路由列表，即可看到刚添加的路由。

添加对端路由信息 1. 在当前对等连接详情页面，选择“对端路由”页签，根据界面提示，点击“路由表”超链接，进入对端VPC路由表的详情页面。 2. 在路由表详情页面，选择“路由规则”页签，点击“创建”按钮。 3. 根据页面提示，添加对端路由信息。 参数 说明 IP类型 根据实际情况选择使用IPv4还是IPv6。 目的地址 目的地址，本端vpc或子网的网段。 下一跳类型 选择“对等连接网关”。 对等连接网关 选择当前对等连接的名称。 描述 路由的描述信息，非必填项。 4. 路由信息设置完成后，点击“确定”。 5. 返回路由列表，即可看到刚添加的路由。

天翼物联科技有限公司是中国电信在物联网领域打造的自有核心能力、研发运营一体化的物联网能力中心。TeleDB数据库助力天翼物联网平台（AIoT）打造为国内首个基于天翼云的超大规模亿级连接、3AZ高可用、云原生物联网平台，树立中国电信云上应用标杆，一式两化赋能产业数字化业务创新。天翼物联网平台涉及海量运行数据以及位置信息，该系统的核心功能是要对地理位置信息进行关联计算和查询，这个需要TeleDB提供的地理信息能力进行支持，并且对稳定性有极高的要求。TeleDB支持最先进的开源地理信息引擎PostGIS，可以提供丰富高效的地理信息处理能力。 该业务系统的部署架构如下： TeleDB上游对接接业务传感器后端的ETL，数据进入集群后先对清洗变换，并把人和位置信息进行关联形成宽表；在宽表的基础上进行GIS OLAP分析，输出我们需要的高价值信息，并通过对应的地图引擎进行展示。

本章节指导用户解绑虚拟IP上的实例。 操作场景 本章节指导用户解绑虚拟IP上的实例。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 在系统首页，选择“网络 > 虚拟私有云”。进入虚拟私有云列表页面。 3. 在左侧导航栏，选择“虚拟私有云 > 子网”。进入子网列表页面。 4. 在子网列表中，单击虚拟IP地址所属的子网名称超链接。进入子网“基本信息”页面。 5. 选择“IP地址管理”页签。进入虚拟IP列表页面。 6. 在虚拟IP列表中，在目标虚拟IP所在操作列下，选择“更多 > 解绑实例”。弹出“绑定的实例”对话框。 7. 执行以下操作，解绑虚拟IP绑定的实例。 a. 选择绑定的实例类型，系统会展示对应的实例列表。 b. 在目标实例所在行的操作列下，单击“解绑”。弹出解绑确认对话框。 c. 确认无误后，单击“是”，将虚拟IP和实例解绑。

私网NAT网关 关于私网NAT网关的使用，您需要注意以下几点： 公共限制 用户需要在VPC下手动添加私网路由，即通过创建对等连接或开通云专线/VPN连接远端私网。 中转IP和目的IP不能在同一个VPC中。 私网NAT网关支持添加的DNAT规则和SNAT规则的数量如下： 小型：DNAT规则和SNAT规则的总数不超过20个。 中型：DNAT规则和SNAT规则的总数不超过50个。 大型：DNAT规则和SNAT规则的总数不超过200个。 超大型：DNAT规则和SNAT规则的总数不超过500个。 SNAT限制 VPC内的每个子网只能添加一条SNAT规则。 DNAT限制 DNAT的全端口模式不能和具体端口模式共用同一个中转IP。 说明 私网NAT网关已在广州4、贵州、西安2、华北、苏州、杭州、深圳、长沙2资源池商用上线。

步骤三：高级配置 高级配置 1. 设置“云主机名称”。 名称可自定义，但需符合命名规则：只能由中文字符、英文字母、数字及“”、“”、“.”组成。 如果同时创建多台弹性云主机，系统会自动按序增加后缀。 一次创建多台弹性云主机时，系统自动增加后缀，例如：输入ecs，云主机名称为ecs0001, ecs0002，……。再次创建多台云主机时，命名从上次最大值连续增加，例如：输入ecs，已有云主机ecs0010，新创云主机名称为ecs0011、ecs0012、……，命名达到9999时，从0001开始。 允许重名：允许创建的云主机名称相同。如果是批量创建，勾选“允许重名”后，批量创建的多台云主机名称全部相同，不再按序增加。 2. 设置“登录凭证”。 “密钥对”方式创建的弹性云主机安全性更高，建议选择“密钥对”方式。如果您习惯使用“密码”方式，请增强密码的复杂度，如表21所示，保证密码符合要求，防止恶意攻击。 − 密钥对 指使用密钥对作为弹性云主机的鉴权方式。您可以选择使用已有的密钥，或者单击“新建密钥对”创建新的密钥。 说明 如果选择使用已有的密钥，请确保您已在本地获取该文件，否则，将影响您正常登录弹性云主机。 − 密码 指使用设置初始密码方式作为弹性云主机的鉴权方式，此时，您可以通过用户名密码方式登录弹性云主机。 Linux操作系统时为root用户的初始密码，Windows操作系统时为Administrator用户的初始密码。 密码复杂度需满足下表要求。 表 创建弹性云主机时密码设置规则 参数 规则 样例 密码 密码长度范围为8到26位。密码至少包含以下4种字符中的3种：大写字母小写字母数字特殊字符，包括“$”、“!”、“@”、“%”、“”、“”、“”、“+”、“[”、“]”、“:”、“.”、“/”、“^”、“,”、“{”、“}”和“?”密码不能包含用户名或用户名的逆序。Windows系统的弹性云主机，不能包含用户名中超过两个连续字符的部分。 YNbUwp!dUc9MClnv说明样例密码随机生成，请勿复制使用样例。 说明 系统不会定期自动修改弹性云主机密码。为安全起见，建议您定期修改密码。 − 创建后设置 暂不设置弹性云主机的密码。待弹性云主机创建成功后，您需要单击“操作”列下的“重置密码”，根据界面提示，为弹性云主机设置密码，然后登录弹性云主机。 3. 设置“云备份”。 云备份提供对云硬盘和弹性云主机的备份保护，并支持利用备份数据恢复云主机和云硬盘的数据。云备份设置完成后，系统会将弹性云主机绑定至云备份存储库并绑定所选备份策略，定期备份弹性云主机。 您可以根据实际情况选择以下三种方式。 − 自动分配： i. 输入云备份存储库的名称：只能由中文字符、英文字母、数字、下划线、中划线组成，且长度小于等于64个字符。例如：vaultf61e。默认的命名规则为“vaultxxxx”。 ii. 输入存储库的容量：此容量为备份云主机所需的容量。存储库的空间不能小于云主机的空间。取值范围为[云主机总容量，10485760]GB。 iii. 设置备份策略：在下拉列表中选择备份策略，或进入云备份控制台查看或编辑备份策略。 − 使用已有： i. 选择云备份存储库的名称：在下拉列表中选择已有的云备份存储库。 ii. 设置备份策略：在下拉列表中选择备份策略，或进入云备份控制台查看或编辑备份策略。 − 不使用：跳过云备份的配置步骤。如云主机创建成功后仍需设置备份保护，请进入云备份控制台找到目标存储库，绑定服务器。 4. 设置云主机组 可选配置，云主机组内的弹性云主机将遵循反亲和策略，尽量分散地创建在不同主机上。创建云主机组的详细操作，请参见管理弹性云主机组。 说明 包含本地盘的弹性云主机无法在创建后加入弹性云主机组，如需使用弹性云主机组功能，请在创建时选择弹性云主机组。 5. 配置“高级配置”：如需使用“高级配置”中的功能，请勾选“现在配置”。否则，请勿勾选。 − 文件注入 可选配置，主要用于创建云主机时向云主机注入脚本文件或其他文件。配置文件注入后，系统在创建云主机时自动将文件注入到指定目录下。 例如：您可以通过注入一段脚本，激活待创建云主机的root用户权限，注入成功后，您可以使用root用户登录弹云主机。 文件注入的详细操作，请参见文件注入。 − 用户数据注入 可选配置，主要用于创建云主机时向云主机注入用户数据。配置用户数据注入后，云主机首次启动时会自行注入数据信息。 例如：您可以通过注入一段脚本，激活待创建云主机的root用户权限，注入成功后，您可以使用root用户登录弹云主机。 用户数据注入的详细操作，请参见用户数据注入。 − 委托 可选配置。当需要与其他帐号共享云主机资源，或者委托更专业的人或团队来代为管理时，租户管理员可以在IAM创建委托并授予云主机资源的管理权限。被委托方使用自己的用户登录系统后，切换到您的帐号下管理资源，避免您将自己的安全凭证（密码）共享给其他帐号，确保了您的帐号安全。 如果您在IAM上创建了委托，可以通过单击下拉列表选择委托名称，获取相应权限。如何创建委托，请参见《统一身份认证服务用户指南》。 − CPU选项 可选配置。 当需要为云主机实例开启或关闭超线程时，勾选“指定CPU选项”。关于超线程的详细介绍，请参见“开启/关闭超线程”章节。当勾选“指定CPU选项”时，显示该参数。在“每核心线程数”下拉框进行设置。 当需要为云主机实例开启或关闭灵动核时，勾选“开启灵动核”。关于灵动核的详细介绍，请参见“开启/关闭灵动核”章节。 6. 单击“下一步：确认配置”。

问题现象 管控面提交Flink任务时launcherjob因heap size不足被Yarn终止如何处理？ 解决方法 调大launcherjob的heap size值。 1.使用omm用户登录主OMS节点。 2.修改“/opt/executor/webapps/executor/WEBINF/classes/servicebroker.xml”中参数“job.launcher.resource.memory.mb”的值为“2048”。 3.使用sh /opt/executor/bin/restartexecutor.sh重启executor进程。 提交Flink作业时报错slot request timeout如何处理？ 问题现象 Flink作业提交时，jobmanager启动成功，但taskmanager一直是启动中直到超时，报错如下： org.apache.flink.runtime.jobmanager.scheduler.NoResourceAvailableException: Could not allocate the required slot within slot request timeout. Please make sure that the cluster has enough resources 可能原因 1.Yarn队列中资源不足，导致创建taskmanager启动不成功。 2.用户的Jar包与环境中的Jar包冲突导致，可以通过执行wordcount程序是否成功来判断。 3.若集群为安全集群，可能是Flink的SSL证书配置错误，或者证书过期。 解决方法 1.增加队列的资源。 2.排除用户Jar包中的Flink和Hadoop依赖，依靠环境中的Jar包。 3.重新配置Flink的SSL证书。 DistCP作业导入导出数据常见问题 DistCP类型作业导入导出数据时，是否会对比数据的一致性？ 不会。 DistCP类型作业导入导出数据时不会对比数据的一致性，只是对数据进行拷贝，不会修改数据。 DistCP类型作业在导出时，遇到OBS里已经存在的文件是如何处理的？ 覆盖原始文件。 DistCP类型作业在导出时，遇到OBS里已经存在的文件时会覆盖原始文件。 如何通过Yarn WebUI查看Hive作业对应的SQL语句？ 以业务用户登录FusionInsight Manager。 1.选择“集群 > 服务 > Yarn”，单击“ResourceManager WebUI”后的“ResourceManager(xxx，主) ”超链接，进入Yarn WebUI界面。 2.单击待查看的作业ID。 3.单击“Tracking URL”后的“ApplicationMaster”或“History”。 4.单击左侧导航栏的“Configuration”，在右上角搜索“hive.query.string”参数，即可查询出对应的HiveSQL。 如何查看指定Yarn任务的日志？ 以root用户登录主Master节点。 1.执行如下命令初始化环境变量。 source 客户端安装目录/bigdataenv 2.如果当前集群已启用Kerberos认证，执行以下命令认证当前用户。如果当前集群未启用Kerberos认证，则无需执行此命令。 kinit MRS集群用户 3.执行以下命令获取指定任务的日志信息。 yarn logs applicationId 待查看作业的applicationID

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

本章节主要介绍 ALM13008 ZooKeeper Znode数量使用率超出阈值。 告警解释 系统每小时周期性检测ZooKeeper服务数据目录下二级znode状态，当检测到二级znode的总数量超过阈值时产生该告警。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 13008 重要 是 告警参数 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。 服务目录 产生告警的目录名称。 角色名 产生告警的角色名称。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 向ZooKeeper数据目录空间写入大量数据，导致ZooKeeper无法对外正常提供服务。 可能原因 往ZooKeeper数据目录空间写入大量数据。 自定义阈值设置不合理。 处理步骤 检查告警目录是否写入大量数据 1. 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 >ZooKeeper”，单击“资源”，在精细化监控“资源使用（按二级Znode）”中单击“按Znode数量”，查看监控中是否有顶级Znode被写入较多数据。 是，执行步骤2。 否，执行步骤4。 2. 登录FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 告警”，打开告警“ALM13008 ZooKeeper Znode数量使用率超出阈值”左侧下拉菜单，在“定位信息”的“服务目录”中获取告警的Znode路径。 3. 以集群用户登录ZooKeeper客户端，删除告警对应Znode下的无用数据。 4. 登录FusionInsight Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 >ZooKeeper > 配置 > 全部配置”，搜索“max.znode.count”，即ZooKeeper目录的数量配额的最大值，告警阈值为该值的80%，修改调大该配置项，单击“保存”，重启服务使配置生效。 5. 观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。 否，执行步骤 6。

模型 模型简介 模型ID 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

添加对端路由信息 1. 对端账户登录控制中心，单击控制中心左上角的，选择地域，此处选择华东华东1。 2. 点击“网络 >虚拟私有云”，进入虚拟私有云主页面。 3. 在左侧导航栏选择“对等连接”。 4. 在对等连接列表，选择指定的对等连接名称，进入对等连接详情页面。 5. 在对等连接详情页面，选择“对端路由”页签，根据界面提示，点击“路由表”超链接，进入对端VPC路由表的详情页面。 6. 在路由表详情页面，选择“路由规则”页签，点击“创建”按钮。 7. 根据页面提示，添加对端路由信息。 参数 说明 IP类型 根据实际情况选择使用IPv4还是IPv6。 目的地址 目的地址，本端vpc或子网的网段。 下一跳类型 选择“对等连接网关”。 对等连接网关 选择当前对等连接的名称。 描述 路由的描述信息，非必填项。 8. 路由信息设置完成后，点击“确定”。 9. 返回路由列表，即可看到刚添加的路由。

添加对端路由信息 1. 对端账户登录控制中心，单击控制中心左上角的，选择地域，此处选择华东华东1。 2. 点击“网络 >虚拟私有云”，进入虚拟私有云主页面。 3. 在左侧导航栏选择“对等连接”。 4. 在对等连接列表，选择指定的对等连接名称，进入对等连接详情页面。 5. 在对等连接详情页面，选择“对端路由”页签，根据界面提示，点击“路由表”超链接，进入对端VPC路由表的详情页面。 6. 在路由表详情页面，选择“路由规则”页签，点击“创建”按钮。 7. 根据页面提示，添加对端路由信息。 参数 说明 IP类型 根据实际情况选择使用IPv4还是IPv6。 目的地址 目的地址，本端vpc或子网的网段。 下一跳类型 选择“对等连接网关”。 对等连接网关 选择当前对等连接的名称。 描述 路由的描述信息，非必填项。 8. 路由信息设置完成后，点击“确定”。 9. 返回路由列表，即可看到刚添加的路由。

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