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- 通过kubectl访问集群前提条件您已经创建了一个天翼云的账号,并且有一个云容器引擎集群。您已经安装并配置好了kubectl工具。如果尚未安装,请参考安装和设置kubectl。获取集群的访问凭证登录云容器引擎控制台,单击集群名称进入集群。在集群信息页中,点击连接信息。点击内网访问,复制kubeconfig文件内容,将该内容复制到$HOME/.kube/config文件下。
- IPv4网关绑定路由表操作场景 创建IPv4网关后,云资源(云主机、物理机等)默认可以进行公网访问;如果您需要管理从公网进入IPv4网关的流量,需要关联网关型路由表进行流量规划。 前提条件 注册天翼云账号,并完成实名认证。具体操作,请参见天翼云账号注册流程。 登录控制中心,并且已经完成虚拟私有云和IPv4网关的创建。 操作步骤 进入“网络控制台”页面,点击“IPv4网关”选项。 找到需要绑定路由表的IPv4网关,点击该网关的名称,进入IPv4网关详情页。
- 弹性网卡绑定/解绑云主机、物理机服务器等实例前提条件 注册天翼云账号,并完成实名认证。具体操作,请参见天翼云账号注册流程。 您已经创建弹性网卡、云主机。 方式一:在弹性网卡页面操作 操作步骤 登录控制中心。 在控制中心页面左上角点击,选择区域,本文我们选择华东-华东1。 依次选择“网络”,单击“虚拟私有云”;进入网络控制台页面。 在弹性网卡列表页,点击“绑定实例”。 在弹窗中选择需要绑定的云主机或者物理机服务器即可。 在弹性网卡列表页,点击“解绑实例”。 在解绑实例弹窗,点击“确定”即可。
- 绑定/解绑定辅助弹性网卡到弹性IP在页面左上角单击图标,打开服务列表,选择“网络 虚拟私有云”。进入虚拟私有云列表页面。 在左侧导航栏选择“弹性网卡”。 在“弹性网卡”页面,选择“辅助弹性网卡”页签。 在辅助弹性网卡列表,单击操作列的“绑定弹性公网IP”,选择需要绑定的弹性IP。 单击“确定”,完成绑定。 解绑定操作 登录管理控制台。 在页面左上角单击图标,打开服务列表,选择“网络 > 虚拟私有云”。进入虚拟私有云列表页面。 在左侧导航栏选择“弹性网卡”。 在“弹性网卡”页面,选择“辅助弹性网卡”页签。
- 导入/导出ACL规则前提条件 注册天翼云账号,并完成实名认证。具体操作,请参见天翼云账号注册流程。 您已经完成网络ACL的创建。 操作步骤 导出ACL规则 登录控制中心。 在控制中心页面左上角点击,选择区域,本文我们选择华东-华东1。 依次选择“网络”,单击“虚拟私有云”;进入网络控制台页面。 在左侧导航栏,选择“访问控制-ACL”选项。 在“ACL”界面,找到目标网络ACL,单击网络ACL的名称。 进入“ACL”详情页面,点击详情页的“导出规则”。 导入ACL规则 登录控制中心。
- 通过kubectl连接多集群本节介绍了云容器引擎的最佳实践:通过kubectl连接多集群。 当用户在云容器引擎中拥有多个Kubernetes(K8s)集群实例时,如何在一个主机终端通过kubectl连接访问多个集群,请参考如下指引。 前提条件: 拥有多个集群实例,且当前用户在某一主机网络能够连接多个集群的主机。 原理: 在某一主机上,配置多个集群实例的kubectl访问凭证,通过kubectl命令切换使用不同集群的上下文。
- 创建IPSec VPN(8)选择主VPC:客户端需要与云侧互通的VPC 4.确定创建后,IPsec VPN实例创建成功。
- 查看流量记录及威胁日志本小节介绍云下一代防火墙确认信息、流量记录及查看威胁记录。 确认系统信息 流量记录 首页查看流量记录,如下方示意图所示: 查看威胁记录 首页查看威胁记录,或icenter查询威胁记录。
- IPsec VPN VPC变更IPsec VPN加载VPC 1.进入“AI云电脑(政企版)”管理控制台; 2.点击“网络管理”,点击“企业云网”,选择“IPsec VPN”,进入IPsec VPN管理页面; 3.在操作实例中,点击实例“名称”; 4.在IPsec VPN实例详情页面,点击“加载VPC”,选择需要加载的VPC以及对应业务子网; 5.确定后,客户侧防火墙若需要访问新增的VPC子网设备,则需要在防火墙的加密隧道添加对应的保护子网并重启隧道得以生效。
- 设置安全组规则安全组是一个逻辑上的分组,为同一个虚拟私有云内具有相同安全保护需求,并相互信任的弹性云主机和GeminiDB Influx实例提供访问策略。 为了保障数据库的安全性和稳定性,在使用GeminiDB Influx实例之前,您需要设置安全组,开通需访问数据库的IP地址和端口。 本节主要介绍在内网和公网连接GeminiDB Influx实例时,为GeminiDB Influx实例配置安全组规则的方法。 使用须知 默认情况下,一个租户可以创建500条安全组规则。
- Qwen-VL-ChatQwen-VL 并没有在任何中文定位数据上训练过,但通过中文 Caption 数据和 英文 Grounding 数据的训练,可以 Zero-shot 泛化出中文 Grounding 能力。对话能力测评采用TouchStone测评,它是一个基于 GPT4 打分来评测 LVLM 模型的图文对话能力和人类对齐水平的基准。
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