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应用编排服务_相关内容
- 退订本章节主要介绍翼MapReduce服务的退订操作。 包周期计费 包年包月购买的集群,您可以根据业务需要,手动退订集群来释放资源。翼MapReduce集群在申请退订前,请做好数据备份。 注意退订翼MapReduce集群会导致集群所有数据都被删除,且不可恢复,请谨慎操作。具体涉及到退订的费用以及规则,详细请参见费用中心-退订规则说明。 方法一、通过订单管理退订 登录天翼云官网,进入“费用中心-订单管理-退订管理”页面。 选择要退订的资源,点击退订,天翼云目前支持单个退订和批量退订。
- 资源节点本章节主要介绍翼MapReduce服务的资源节点。 目前一类资源节点已在华东1、西南1、华北2、上海36、华南2、武汉41、呼和浩特3、南昌5、杭州7资源池开通,更多资源池规划部署中,因用户权限不同,实际可选资源池请以控制台实际可见区域为准。 您可以在华东1资源池中选择不同的可用区去使用:可用区1、可用区2、可用区3。 您可以在西南1资源池中选择不同的可用区去使用:可用区1、可用区2。 您可以在华北2资源池中选择不同的可用区去使用:可用区1、可用区2、可用区3。
- 刷新和预取是必须的吗适用于用户访问热度较高,且可能会造成较大回源的新文件发布场景,例如热门APP应用更新包即将发布前,可提前触发CDN预取,以提升用户体验并控制回源并发量。
- 创建IAM用户并添加用户组本节主要介绍创建IAM用户并添加用户组 管理员可以参考以下操作分别创建IAM用户Test_User_A和Test_User_B,并添加至相应用户组。 操作步骤 步骤 1 企业管理员使用已注册的天翼云帐号登录天翼云网门户。 步骤 2 鼠标移动至天翼云首页右上角用户头像,在下拉列表中单击“个人中心”。 步骤 3 个人中心左侧菜单中,单击“主子账号及授权管理”。 步骤 4 在主子账号及授权管理页,单击左侧导航菜单中的“子用户”。 步骤 5 在“子用户”管理界面中,单击“创建子用户”。
- 切换数据源异步复制:它允许在操作未完成时即响应用户请求,此操作提高系统响应速度和用户体验。单击确定完成切换数据源。
- 切换数据源异步复制:它允许在操作未完成时即响应用户请求,此操作提高系统响应速度和用户体验。单击确定完成切换数据源。
- Mac OS系统登录Linux云主机SSH密钥方式 打开系统自带的终端(Terminal)应用程序。 在终端中执行以下命令,变更密钥文件的权限。下面的步骤以私钥文件"kp-101.pem"为例进行介绍。 chmod 400 /path/kp-101.pem 说明 上述命令中的"path"为密钥文件的存放路径。 执行以下命令登录云主机。 ssh -i /path/kp-101.pem 用户名@弹性IP 说明 如果是“CoreOS”的公共镜像,用户名为“core”。
- 开启和关闭实例保护功能如果您购买的主机计费类型为按需计费,那么您可以为您的主机开启删除保护功能,尤其是对于承载了关键业务应用或数据的主机,通过使用该功能,可以避免由于操作不当,导致主机被误删。该功能将从天翼云控制台及OpenAPI两个维度进行限制,以下将详细讲述如何操作。
- 产品优势随时随地,便捷访问 用户通过终端AI云电脑应用即可快速访问调取云端资源,随时随地享受数据共享、移动办公、休闲娱乐等功能。 说明关于天翼AI云电脑(政企版)的产品规格说明,请参考产品规格关于天翼AI云电脑(政企版)的产品功能说明,请参考产品功能关于天翼AI云电脑(政企版)的客户端下载,请前往客户端下载
- 为ECI Pod分配IPv6地址背景信息IPv4的应用范围虽广,但网络地址资源有限,制约了互联网的发展。IPv6不仅可以解决网络地址资源有限的问题,还可以解决多种接入设备连入互联网障碍的问题。前提条件已为ECI实例所属的VPC和子网开通IPv6网段功能。指定vCPU和内存创建的ECI实例均支持配置IPv6地址。指定ECS规格创建ECI实例时,请先确保指定的ECS规格支持IPv6。在满足以上条件后,会自动为创建的ECI实例分配IPv6地址。创建ECI Pod后,您可以通过kubectl get pod命令查看Pod详情。
- Baichuan2-Turbo技术亮点 Baichuan2-Turbo模型采用万亿级Tokens的高质量语料训练,实现了显著的性能提升和更广泛的应用场景适应性。 在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。 模型在预训练阶段和对齐阶段都采取了措施来提高模型的安全性,包括严格的数据筛选、红队攻击测试和专家注释团队的参与。
- Baichuan2-Turbo技术亮点Baichuan2-Turbo模型采用万亿级Tokens的高质量语料训练,实现了显著的性能提升和更广泛的应用场景适应性。在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。模型在预训练阶段和对齐阶段都采取了措施来提高模型的安全性,包括严格的数据筛选、红队攻击测试和专家注释团队的参与。
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