本章节主要介绍修改数据库和表所有者 。 在实际使用过程中，开发人员创建了数据库和表，交给测试人员进行测试，测试人员测试完成后，再交给运维人员进行体验，在这种情况下，可以通过修改数据库和表的所有者，将数据转移给其他所有者。 修改数据库所有者 修改数据库所有者的入口有两个，分别在“数据管理”和“SQL编辑器”页面。 在“数据管理”页面修改数据库所有者。 a. 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 b. 在“库表管理”页面选中需要修改的数据库，单击“操作”栏中的“更多修改数据库”。 c. 在弹出的对话框中，输入新的所有者用户名（已存在的用户名），单击“确定”。 在“SQL编辑器”页面修改数据库所有者。 a. 在管理控制台左侧，单击“SQL编辑器”。 b. 在左侧导航栏单击选择“数据库”页签，鼠标左键单击对应数据库右侧的，在列表菜单中选择“修改数据库”。 c. 在弹出的确认对话框中，输入新的所有者用户名（已存在的用户名），单击“确定”。 修改表所有者 1. 在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 2. 单击需要修改的表对应数据库名，进入该数据库的“表管理”页面。 3. 单击目标表“操作”栏中的“更多”>“修改所有者”。 4. 在弹出的对话框中，输入新的所有者用户名（已存在的用户名），单击“确定”。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 code 是 String 接口业务响应码：0新增成功；非0新增失败。 "0" message 是 String 新增失败时为具体失败信息；成功时为""。 "" data 是 Object 返回数据。 data

参数名称 参数描述 类型 是否必须 CompleteMultipartUpload 参数解释： 完成分段上传需要的分段数据信息。 Container 是

调用统计统计了在训推平台服务部署处的各服务调用信息,支持查看总调用次数、失败次数、总调用Token数、输入Token数、输出Token数五大指标,支持查看汇总信息及服务授权维度的列表明细,支持下载明细表。 前置条件 用户权限：账号为主账号，或者角色为IAM管理员、二级管理员的子账号。 功能介绍 统计说明： 1. 该处数据统计受到您权限的影响： 若您是主账号或IAM管理员：此处统计的是您租户账号下所有的工作空间的服务； 若您是二级管理员：此处统计的是您自己创建及有管理权限的工作空间的服务。 2. 汇总与明细：表格列出了您权限下可见的使用明细情况，上方为所有数据汇总。 3. 默认统计当天数据，支持改变时间范围，最长180天。 4. 明细表较宽，可右拉展示全部指标。 操作说明： 1. 可按照模型类型筛选，也可按照服务授权筛选（多选）； 2. 支持按照名称或id进行搜索； 3. 支持按照指标值进行升降序； 4. 重置可清除所选条件； 5. 支持下载，下载完整表格。 表格字段解释： 字段 含义 服务名称/ID 部署服务的名称及服务ID 创建人/时间 该服务的创建人及时间 所属工作空间名称 该服务所属的工作空间名称 所属集群 该服务所部署的集群 模型类型 该服务使用模型的来源，包括预置模型与我的模型两类 模型名称 该服务使用模型的名称 服务授权名称 该服务下的授权名称，每个授权一条记录，可统计同一服务下不同服务授权维度的使用明细，粒度更细 调用次数 该服务该授权下的调用总次数，包括成功与失败 调用失败次数 该服务该授权下的调用失败次数 调用总Token数 该服务该授权下的调用总Token数，包括输入与输出 输入Token数 该服务该授权下的输入Token数 输出Token数 该服务该授权下的输出Token数

系列 DeepSeek推理一体机 规格型号 专业版Pro单机 旗舰版Ultra双机 旗舰版Ultra多机 DeepSeeK模型 适用模型规模 DeepSeekR1DistillQwen32B(BF16) DeepSeekR1 671B（满血版 INT8）及以下 DeepSeekR1 671B（满血版 INT8）及以下 DeepSeeK模型 适用模型规模 DeepSeekR1DistillLlama70B(BF16)及以下 DeepSeekR1 671B（满血版 INT8）及以下 DeepSeekR1 671B（满血版 INT8）及以下 NPU节点配置 CPU：4鲲鹏920(48核2.6GHz) 1 2 4 NPU节点配置 NPU：8昇腾910B3（显存64G） 1 2 4 NPU节点配置 内存：2464GB 1 2 4 NPU节点配置 系统盘：2480G SSD 1 2 4 NPU节点配置 数据盘：23.2T NVMe 1 2 4 管理节点配置 CPU：2鲲鹏920(64核2.6GHz)/Intel同等性能 无 无 3 管理节点配置 内存：512GB 无 无 3 管理节点配置 系统盘：960G SSD 无 无 3 管理节点配置 数据盘：10T HDD 无 无 3 交换机配置 GE交换机 1 1 2 交换机配置 25G交换机 1 1 2 交换机配置 400G交换机 无 1 1 软件 一站式智算服务平台推理平台

分布式消息服务MQTT实例在被删除后，会被临时存入回收站中，此时实例中的数据尚未被彻底删除，在保留天数内支持从回收站中恢复此实例。超过保留天数的实例会被彻底删除，无法恢复。 约束与限制 回收站中的实例不会收取实例的费用，但是会收取存储空间的费用。 包年/包月的实例退订后会存入回收站中，此时不会收取实例的费用，但是收取存储空间的费用。 回收站中的按需实例，不支持实例恢复。 回收站管理 1. 登录分布式消息服务MQTT管理控制台。 2. 在左侧导航栏选择“回收站”，进入“回收站”页面。 恢复MQTT实例 1. 登录分布式消息服务MQTT管理控制台。 2. 在左侧导航栏选择“回收站”，进入“回收站”页面。 3. 在待恢复MQTT实例所在行，单击“恢复”。 删除回收站中的实例 1. 登录分布式消息服务MQTT管理控制台。 2. 在左侧导航栏选择“回收站”，进入“回收站”页面。 3. 在待删除MQTT实例所在行，单击“销毁”。 注意 回收站中的MQTT实例删除后，实例中原有的数据将被删除，且没有备份，请谨慎操作。

本页为增量迁移/同步阶段报插入数据字段不存在(unknown column 'xxx' in field list)错误的场景、关键词、可能原因和修复方法建议。 场景描述 包含增量迁移/同步的任务，在进行增量同步时任务异常，错误日志信息提示包含“unknown column 'xxx' in field list'”。 关键词 unknown column 'xxx' in field list 可能原因 任务未勾选DDL同步，但是源库新增了字段，导致最新的DML携带了新增字段。 DDL同步异常。 修复方法 请联系DTS客服处理。

本章节会介绍PosgreSQL数据库CPU使用率高的可能原因和解决方法 使用云数据库 RDS for PostgreSQL时，如果您的CPU使用率很高或接近100%，会导致数据读写处理缓慢、连接缓慢、删除出现报错等，从而影响业务正常运行。 解决方法 分析慢SQL日志以及CPU使用率指标来定位效率低的查询，再优化查询效率低的语句。 1. 查看慢SQL日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询以及各个查询的性能特征（如果有），从而定位查询运行缓慢的原因。 2. 查看关系型数据库实例的CPU使用率指标，协助定位问题。 3. 创建只读实例专门负责查询。减轻主实例负载，分担数据库压力。 4. 多表关联查询时，关联字段要加上索引。 5. 尽量避免用select语句进行全表扫描，可以指定字段或者添加where条件。

查看需紧急修复的漏洞 1. 登录服务器安全卫士（原生版）控制台。 2. 在左侧导航栏，选择“风险管理 > 漏洞扫描”，进入漏洞扫描页面。 3. 单击“需紧急修复的漏洞”下方的数字，页面下方漏洞列表将筛选出修复优先级为“高”，待处理的漏洞。 修复漏洞 注意 主机系统在进行漏洞修复过程中，无论修复成功或者失败，都有一定风险将导致应用业务中断，因此建议您在修复漏洞前为云主机手动创建快照并进行测试，快照支持系统回滚，可进行恢复。 执行漏洞修复前，请确认对应操作系统发行版的软件源已配置好（如 yum、zypper、aptget 或 emerge 等包管理工具对应的软件源）。 内核漏洞修复成功后，需要重启服务器使新内核生效。针对Linux软件漏洞、Windows系统漏洞，可根据漏洞公告前的标签进行判断，若有“需要重启”标签，表示漏洞修复成功后，还需要重启云服务器。 一键自动修复 注意 购买企业版或旗舰版后，才支持一键自动修复漏洞。 WebCMS漏洞、应用漏洞暂不支持一键修复，请手动修复相关漏洞。 当漏洞处理状态为“未修复”、“修复失败”时，可执行“修复”操作。 1. 登录服务器安全卫士（原生版）控制台。 2. 在左侧导航栏，选择“风险管理 > 漏洞扫描”，进入漏洞扫描页面。 3. 勾选漏洞列表中所有需要修复的漏洞，单击漏洞列表左上角的“批量修复”，一键批量修复漏洞。 4. 在修复对话框中，选择修复所需软件源、确认待修复的漏洞数量和影响资产数量。 软件源支持清华软件源、华为云软件源、阿里云软件源，也可以自配置软件源。若选择自配置软件源，请务必确认已在服务器上配置好对应操作系统发行版的软件源（如 yum、zypper、aptget 或 emerge 等包管理工具对应的软件源）。 您可以在修复对话框中查看漏洞公告、查看影响服务器数量。 5. 单击“确定”，开始自动修复漏洞。

本文介绍域名接入边缘安全加速平台后,如何为域名配置合适的防护策略。 当您首次将域名接入边缘安全加速平台之后，面对各种安全防护配置项，您可能不知道如何进行配置。本文将引导您从不同角色的视角、场景快速熟悉边缘安全加速平台的防护模块和防护规则配置，让您从最紧急、最关注的防护内容入手，了解如何使用安全与加速服务保护您的网站。 操作前提 已经在边缘安全加速平台控制台完成接入域名，并且域名已处于已启用的状态。 操作内容须知 本文描述都是建立在您已经完成域名新增，并且域名状态处于已启用的前提下进行操作，您可以参考功能的描述文档开启并设置相对应的功能。 1. 登录边缘安全加速控制台。 2. 在左侧导航栏，选择域名>域名管理。 本文会根据不同的角色或者业务视角来给您提供网站防护策略的配置建议。您可以根据您的实际需求和您对网站的熟悉程度来了解相关的网站防护配置。 没有安全经验的使用者要如何配置防护策略 您可能出于等保要求或者为了预防Web攻击而购买安全与加速服务，但您之前从未了解过网站安全相关知识或者未使用过安全产品，这种情况可以参考本章内容进行域名的防护配置修改。在根据域名接入指引成功添加域名后（域名状态由配置中 变更为 已启用 ），在“Web防护 > 域名规则”中将域名规则开关置为拦截模式，完成这几部操作后防护引擎就可以帮助您自动识别、拦截绝大部分的Web攻击请求。 同时您也需要多关注概览、安全报表、攻击日志等数据统计分析页面，了解业务流量、数据情况和攻击威胁情况。查看相关数据报表可以让您对域名信息有更详细的了解，同时可以根据这些数据特征，联系天翼云安全专家沟通具体的解决方案，在天翼云安全专家的指导下进一步配置域名防护内容，对域名安全进一步加固。 当您在攻击日志中发现正常的业务请求被误拦截，而您又不会根据误拦截内容进行防护配置变更时，您可以联系天翼云安全专家沟通具体的解决方案，联系方式见服务保障。

广州12345政府服务热线，业务的核心TeleDB服务器部署内网，敏感数据部署在这个核心TeleDB实例中，并涉及到130个部门，8千余个分类，4万余条知识点。该系统要求系统具备高安全性，目前存储了6000+加密表，同时要求通信链路加密，数据脱敏，访问白名单，TeleDB的多级安全策略在该业务系统有了完美的落地。该系统的核心系统结构如下：

本章节主要介绍设置读权重 使用须知 如果数据节点未挂载只读实例，该主实例无法设置权重。 操作步骤 1、登录分布式关系型数据库控制台。 2、在实例管理列表页面，选择目标实例。 3、单击实例名称，进入基本信息页面。 4、在左侧导航栏，选择“DN管理”页签。 5、单击目标实例操作列“设置读权重” 6、读权重设置成功后，在DN管理列表页面将显示最新设置的权重数。

字段 说明 code 返回码，0表示成功，非0表示失败。 message 失败时为具体失败信息。 data 返回数据集。 pageCount 总页数。 total 总记录数。

sectionf309fee86fd8c678)。 分值环形图不同颜色表示不同威胁等级。例如，黄色对应“中危”。 资产风险修复，并手动刷新告警事件状态后，安全评分实时更新。资产安全风险修复后，也可以直接单击“重新检测”，重新检测资产并进行评分。 说明 资产安全风险修复后，为降低安全评分的风险等级，需手动忽略或处理告警事件，刷新告警列表中告警事件状态。 安全评分显示为历史扫描结果，非实时数据，如需获取最新数据及评分，可单击“重新检测”，获取最近的数据。 安全监控 “安全监控”板块展示待处理威胁告警 、待修复漏洞 、合规检查问题的安全监控统计数据。 参数名称 参数说明 威胁告警 呈现近7天内本账号所有工作空间内未处理威胁告警，可快速了解资产遭受的威胁告警类型和数量，呈现威胁告警的统计结果。统计信息更新频率为每5分钟更新一次。 此处严重等级含义如下： 致命：即致命风险，表示您的资产中检测到了入侵事件，建议您立即查看告警事件的详情并及时进行处理。 高危：即高危风险，表示资产中检测到了可疑的异常事件，建议您立即查看告警事件的详情并及时进行处理。 其他：即其他类型（中危、低危、提示）风险，表示服务器中检测到了有风险的异常事件，建议您及时查看该告警事件的详情。 单击威胁告警模块，系统将列表实时呈现近7天内TOP5的威胁告警事件，可快速查看威胁告警详情，监控威胁告警状况。 列表呈现近7天TOP5的威胁告警事件的信息，包括威胁告警名称、告警等级、资产名称、告警发现时间。 若列表显示内容为空，表示近7天无威胁告警事件。 漏洞 展示您本账号所有工作空间内资产中TOP5漏洞类型，以及近7天内还未修复的漏洞总数和不同漏洞风险等级对应的数量。统计信息更新频率为每5分钟更新一次。 此处严重等级含义如下： 高危：即高危风险，表示资产中检测到了漏洞事件，建议您立即查看漏洞事件的详情并及时进行处理。 中危：即中危风险，表示资产中检测到了可疑的异常事件，建议您立即查看漏洞事件的详情并及时进行处理。 其他：即其他类型（低危、提示）风险，表示服务器中检测到了有风险的异常事件，建议您及时查看该漏洞的详情。 单击漏洞模块中的“漏洞类型Top5”栏，系统将列表呈现TOP5（根据某个漏洞影响的主机数量进行排序）的漏洞类型。 此处的TOP等级是根据某个漏洞影响的主机数量进行排序，受影响主机数量越多排名越靠前。 仅当主机中Agent版本为2.0时，才会在“漏洞类型Top5”中显示对应数据。如未显示数据或需要查看TOP5漏洞类型，请将主机将Agent1.0升级至Agent2.0。 单击漏洞模块中的“实时监控最新漏洞风险事件 Top5”栏，系统将列表实时呈现近7天内TOP5的漏洞事件，可快速查看漏洞详情。 列表呈现当日最新TOP5漏洞事件详情，包括漏洞名称、漏洞等级、资产名称、漏洞发现时间。 若列表显示内容为空，表示当日无漏洞事件。 合规检查 展示您本账号所有工作空间内资产中存在的合规风险总数量和不同危险等级的合规检查风险对应的数量。统计信息更新频率为每5分钟更新一次。 此处严重等级含义如下： 致命：即致命风险，表示您的资产中检测到了不合规配置，建议您立即查看合规异常事件的详情并及时进行处理。 高危：即高危风险，表示资产中检测到了可疑的异常配置，建议您立即查看合规检查事件的详情并及时进行处理。 其他：即其他类型（中危、低危、提示）风险，表示服务器中检测到了有风险的异常配置，建议您及时查看该合规检查项目的详情。 单击合规检查异常模块，系统将列表实时呈现TOP5的合规检查异常事件，可快速查看合规检查详情。 列表呈现最近一次合规检查中TOP的合规异常事件详情，包括合规检查项目名称、等级、受影响资产数量、发现时间。 若列表显示内容为空，表示近30天无合规异常事件。

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

介绍APM监控详情里数据库监控中的MongoDb相关指标的名称、含义等信息。 MongoDb指标说明表 指标类别 指标 指标说明 数据类型 异常（Exception ，SQL调用发送的异常统计信息） exceptionstacktrace 异常产生的堆栈信息 String 异常（Exception ，SQL调用发送的异常统计信息） exceptiontype 异常类型 String 异常（Exception ，SQL调用发送的异常统计信息） exceptioncount 错误数 Int SQL监控（SQL，以SQL为维度统计SQL调用详情） sql sql String SQL监控（SQL，以SQL为维度统计SQL调用详情） failedCount 错误数 Int SQL监控（SQL，以SQL为维度统计SQL调用详情） count 请求数 Int SQL监控（SQL，以SQL为维度统计SQL调用详情） totalCost 总耗时 Long SQL监控（SQL，以SQL为维度统计SQL调用详情） ms0To10Count 010ms次数 Int SQL监控（SQL，以SQL为维度统计SQL调用详情） ms10To100Count 10100ms次数 Int SQL监控（SQL，以SQL为维度统计SQL调用详情） ms100To500Count 100500ms次数 Int SQL监控（SQL，以SQL为维度统计SQL调用详情） ms500To1000Count 5001000ms次数 Int SQL监控（SQL，以SQL为维度统计SQL调用详情） ms1000To10000Count 110s次数 Int SQL监控（SQL，以SQL为维度统计SQL调用详情） msMorethan10000Count 10s以上次数 Int 汇总（Total，SQL调用的汇总数据统计） count 请求数 Int 汇总（Total，SQL调用的汇总数据统计） totalCost 总耗时 Long 汇总（Total，SQL调用的汇总数据统计） failedCount 错误数 Int MongoDb调用监控（Client，MongoDb调用监控） name 数据库名称 String MongoDb调用监控（Client，MongoDb调用监控） failedCount 错误数 Int MongoDb调用监控（Client，MongoDb调用监控） count 请求数 Int MongoDb调用监控（Client，MongoDb调用监控） maxCost 最大耗时 Long MongoDb调用监控（Client，MongoDb调用监控） ms0To10Count 010ms次数 Int MongoDb调用监控（Client，MongoDb调用监控） ms10To100Count 10100ms次数 Int MongoDb调用监控（Client，MongoDb调用监控） ms100To500Count 100500ms次数 Int MongoDb调用监控（Client，MongoDb调用监控） ms500To1000Count 5001000ms次数 Int MongoDb调用监控（Client，MongoDb调用监控） ms1000To10000Count 110s次数 Int MongoDb调用监控（Client，MongoDb调用监控） msMorethan10000Count 10s以上次数 Int MongoDb调用监控（Client，MongoDb调用监控） totalCost 总耗时 Long MongoDb集群调用监控（Cluster，MongoDb集群调用监控） hostName ip和port String MongoDb集群调用监控（Cluster，MongoDb集群调用监控） failedCount 错误数 Int MongoDb集群调用监控（Cluster，MongoDb集群调用监控） count 请求数 Int MongoDb集群调用监控（Cluster，MongoDb集群调用监控） maxCots 最大耗时 Long MongoDb集群调用监控（Cluster，MongoDb集群调用监控） totalCost 总响应时间 Long MongoDb集群调用监控（Cluster，MongoDb集群调用监控） ms100To500Count 100500ms次数 Int MongoDb集群调用监控（Cluster，MongoDb集群调用监控） ms0To10Count 010ms次数 Int MongoDb集群调用监控（Cluster，MongoDb集群调用监控） ms10To100Count 10100ms次数 Int MongoDb集群调用监控（Cluster，MongoDb集群调用监控） ms100To500Count 100500ms次数 Int MongoDb集群调用监控（Cluster，MongoDb集群调用监控） ms500To1000Count 5001000ms次数 Int MongoDb集群调用监控（Cluster，MongoDb集群调用监控） ms1000To10000Count 110s次数 Int MongoDb集群调用监控（Cluster，MongoDb集群调用监控） msMorethan10000Count 10s以上次数 Int

本节为您介绍数据迁移确定添加任务。 1. 完成高级选项选择后，点击确认即可完成添加任务，提示创建成功。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 code 是 String 业务返回码，0表示业务成功。 0 data 是 String 业务返回数据。 message 是 String 业务消息。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 code 是 String 业务返回码，0表示业务成功 0 data 是 String 业务返回数据 message 是 String 业务消息

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 code 是 String 业务返回码，0表示业务成功。 0 data 是 String 业务返回数据。 message 是 String 业务消息。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 code 是 String 业务返回码，0表示业务成功。 0 data 是 String 业务返回数据。 message 是 String 业务消息。

技术亮点 基于领域的专业专家模型，知识明显增加，并且大大提高了编码和数学能力。 在指令跟随、生成长文本（超过 8K 个标记）、理解结构化数据（例如表格）以及生成结构化输出（尤其是 JSON）方面有了显著改进。对系统提示的多样性更具弹性，增强了聊天机器人的角色扮演实现和条件设置。 长上下文支持多达 128K 个令牌，并且可以生成多达 8K 个令牌。 多语言支持超过 29 种语言，包括中文、英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。 版本列表 版本列表 版本说明 Qwen2.572BInstruct Qwen2.5系列发布了包括0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B参数范围的基本语言模型和指令调整语言模型。Qwen2.5系列所有模型都在最新的大规模数据集上进行了预训练，性能大大增强。 相关资源及引用 相关资源 有关 GPU 内存和相应吞吐量的要求，请参阅此处的结果。 详细的评估结果可查看此博客。 模型使用协议详见License。

技术亮点 基于领域的专业专家模型，知识明显增加，并且大大提高了编码和数学能力。 在指令跟随、生成长文本（超过 8K 个标记）、理解结构化数据（例如表格）以及生成结构化输出（尤其是 JSON）方面有了显著改进。对系统提示的多样性更具弹性，增强了聊天机器人的角色扮演实现和条件设置。 长上下文支持多达 128K 个令牌，并且可以生成多达 8K 个令牌。 多语言支持超过 29 种语言，包括中文、英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。 版本列表 版本列表 版本说明 Qwen2.572BInstruct Qwen2.5系列发布了包括0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B参数范围的基本语言模型和指令调整语言模型。Qwen2.5系列所有模型都在最新的大规模数据集上进行了预训练，性能大大增强。 相关资源及引用 相关资源 有关 GPU 内存和相应吞吐量的要求，请参阅此处的结果。 详细的评估结果可查看此博客。 模型使用协议详见License。

本章节内容主要介绍资源监控 用户平时需要关注实例的哪些性能指标 用户平时需要关注的监控指标有：CPU利用率、内存利用率、磁盘空间利用率。 可以根据实际应用场景配置告警提示，当收到告警，可采取相应措施消除告警。 配置示例： 如果在某段时间内（如5min），CPU的利用率出现多次（如3次）不低于某特定值（如90%）的情况，则发出相应云监控告警。 如果在某段时间内（如5min），内存的利用率出现多次（如4次）不低于某特定值（如90%）的情况，则发出相应云监控告警。 如果在某段时间内（如5min），磁盘的使用率出现多次（如5次）不低于某特定值（如85%）的情况，则发出相应云监控告警。 云监控告警详细配置方法，详见《云监控用户指南》中“告警规则管理”。 如果CPU、内存使用率长期较高，且无法扩容磁盘容量，可以选择变更CPU和内存规格。 采取措施： 收到与磁盘空间利用率有关的告警： 调查磁盘空间消耗，查看是否可以从实例中删除数据或是将数据存档到其他系统以释放空间。 通过磁盘空间扩容增大磁盘空间，请参见扩容存储。

本页介绍天翼云TeleDB数据库如何进行告警规则管理。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录分布式数据库TeleDB控制台，在左侧导航树上，单击告警管理 > 告警规则管理，进入告警规则页面。 2. 在当前实例下拉框选择目标实例。 3. 搜索事件告警或指标告警。 选择事件告警 或指标告警 页签，您可在查询条件下拉框，选择开启 或关闭 ，输入告警名称，单击查询，搜索出事件告警或指标告警。 4. 新增、修改或删除事件告警。 1. 单击新增事件告警，出现新增事件告警对话框。 2. 在告警事件下拉框，选择告警事件，告警开启状态，单击确定完成新增告警。 3. 单击编辑，可在编辑事件告警对话框中，修改告警开启状态。 4. 单击删除 ，在提示框中，单击确定可删除事件告警。 5. 新增、修改或删除指标告警。 1. 单击新增指标告警，出现新增指标告警对话框。 2. 进入指标告警对话框，根据下表输入参数信息，单击确定完成新增指标告警。 参数 说明 告警名称 自定义，可根据业务需求填写。 告警指标 您可根据业务需求选择节点告警或机器告警。 当选择节点告警 ，包含如下告警指标。 数据库磁盘占用量 Xlog文件数量 sql执行最长时间 sql执行平均时间 每分钟请求数 每分钟查询请求数 每分钟插入请求数 每分钟更新请求数 每分钟删除请求数 每分钟其他请求数 缓存命中率 当前连接数 剩余xid 当选择机器告警 ，包含如下告警指标。 CPU使用率 CPU负载 内存使用率 磁盘使用率 网络入流量 网络出流量 tcp连接数 指标维度 指标维度包含如下： 全部 GTM节点 CN 数据主节点 数据备节点 告警条件 可选择一个区间范围，大于0或小于0。 检测频率 1分钟 5分钟 10分钟 20分钟 告警开启状态 开启 关闭 3. 单击编辑，在编辑指标告警对话框，可修改参数信息。 4. 单击删除 ，在出现的提示框，单击确定可删除指标告警。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 hostnum 是 Integer 节点数： MASTER 最小为3，最大为50； EXCLUSIVEMASTER 最大为3； COORDINATE 最大为32； COLD 最大为50； ３ iotype 是 String IO类型： SSDgenric（通用型SSD）、SAS（高IO）、SSD（超高IO）、XSSD0、XSSD1 MASTER 节点可选：SSDgenric、SAS、SSD EXCLUSIVEMASTER 节点可选：SSDgenric、SSD COORDINATE 节点可选：SSDgenric、SSD COLD 节点可选：SSDgenric、SAS、SSD 海光、飞腾类型的主机不支持超高IO磁盘 仅海光4、增强型主机可以使用XSSD系列磁盘 SSDgenric volume 是 Integer 存储容量： MASTER 节点可选：40 6144GB EXCLUSIVEMASTER 节点可选：固定 40 GB COORDINATE 节点可选：固定 40 GB COLD 节点可选：40 6144GB 40 iaasvmspeccode 是 String 实例规格code 每个资源池可用区下可选择的机型，参考订购页面展示的机型信息 规格code参考“概述”文档中的机型映射表 s7.2xlarge.4 nodegrouptype 是 String 节点组类型： MASTER（数据节点）/EXCLUSIVEMASTER（专属master节点）/COORDINATE（专属协调节点）/COLD（冷数据节点） MASTER

3、配置全局策略 1. 在全局配置 页面，按需添加保护策略 和监控指标。 2. 配置完成后，单击完成 按钮，创建演练任务。 4、发起故障注入 1. 发起演练 ：在演练管理 列表找到对应演练任务，单击操作列的执行演练， 在新页面中点击发起新演练。 2. 进入实验 ：系统将自动跳转到本次演练的运行详情 页，或在演练执行记录 列表点击对应执行实例的详情进入。 3. 注入故障 ：在动作组 中，找到Etcd节点故障 动作卡片，单击执行。 4. 查看日志 ：单击动作卡片本身，在右侧弹出的侧边栏中查看执行详情。 效果验证 在故障注入期间，您可以通过以下方式验证演练效果： 1、观测实例指标： 登录云容器引擎控制台，进入 Etcd 节点监控页面，查看 Etcd 集群健康状态、数据同步延迟等指标。 2、业务应用验证： 尝试执行 Pod 创建、删除、扩缩容及集群配置修改等操作，验证是否因 Etcd 节点宕机导致操作失败或超时。 观察已运行的业务 Pod 是否保持稳定（未触发异常重建），验证故障恢复后，集群管控操作及数据同步是否能正常恢复。

本文将为您介绍企业主账号查看组织及子账号消费汇总信息的限制条件及操作流程。 消费汇总用于查看企业组织和子账号近12个月每月的消费信息，当前支持按月查看。 约束与限制 1. 仅企业主账号可进入企业中心查看消费汇总信息。 2. 财务独立子账号已接受主账号“允许主账号查看子账号的财务信息（余额/消费/成本/订单/账单等）”的权限申请。 3. 企业主账号默认有查看财务托管子账号消费汇总与详情的权限。 操作步骤 1. 进入“财务管理>消费汇总与发票”页面。 2. 查看组织/账号的应付金额、实付金额、资源消费金额等。 说明 最多支持查询近12个月的消费汇总数据。 3. 导出账号的消费汇总数据：点击列表右上角的“导出”，支持导出xlsx和csv两种格式，导出后需到“财务管理>导出记录”下载。 4. 查看账号的消费详情：选择需要查看账号，点击操作栏的“消费详情”，进入详情页可查看账号按产品类型、企业项目、计费模式和资源归属账号的消费分布情况。

当导入的teledb内核版本与实例开通的版本选择不一致时，您可以参考本文查看问题现象、问题原因和解决方案。 问题现象 导入的teledb内核版本与实例开通的版本选择不一致。 原因分析 导入配置库的sql语句数据错误，dcp的README.md文件是6.11版本的规格。 解决方案 修改dcp库的prodtemplate表数据。 plaintext mysql>usedcp mysql> select id ,prodversion from prodtemplate; ++ id prodversion ++ 8 5.7 9 6.11 10 6.11 ++ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> update prodtemplate set prodversion'6.13' where id9; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> update prodtemplate set prodversion'6.13' where id10; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> select id ,prodversion from prodtemplate; ++ id prodversion ++ 8 5.7 9 6.13 10 6.13 ++ 3 rows in set (0.00 sec)

当导入的teledbx内核版本与实例开通的版本选择不一致时，您可以参考本文查看问题现象、问题原因和解决方案。 问题现象 导入的teledb内核版本与实例开通的版本选择不一致。 原因分析 导入配置库的sql语句数据错误，dcp的README.md文件是6.11版本的规格。 解决方案 修改dcp库的prodtemplate表数据。 plaintext mysql>usedcp mysql> select id ,prodversion from prodtemplate; ++ id prodversion ++ 8 5.7 9 6.11 10 6.11 ++ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> update prodtemplate set prodversion'6.13' where id9; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> update prodtemplate set prodversion'6.13' where id10; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> select id ,prodversion from prodtemplate; ++ id prodversion ++ 8 5.7 9 6.13 10 6.13 ++ 3 rows in set (0.00 sec)

当导入的teledbx内核版本与实例开通的版本选择不一致时，您可以参考本文查看问题现象、问题原因和解决方案。 问题现象 导入的teledb内核版本与实例开通的版本选择不一致。 原因分析 导入配置库的sql语句数据错误，dcp的README.md文件是6.11版本的规格。 解决方案 修改dcp库的prodtemplate表数据。 plaintext mysql>usedcp mysql> select id ,prodversion from prodtemplate; ++ id prodversion ++ 8 5.7 9 6.11 10 6.11 ++ 3 rows in set (0.00 sec) mysql> update prodtemplate set prodversion'6.13' where id9; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> update prodtemplate set prodversion'6.13' where id10; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> select id ,prodversion from prodtemplate; ++ id prodversion ++ 8 5.7 9 6.13 10 6.13 ++ 3 rows in set (0.00 sec)

本节主要介绍编辑同步任务 数据复制服务支持编辑实时同步任务的配置信息，包括源库信息、目标库信息。创建实例后，对于如下状态的任务，您可再次编辑并提交同步任务。 创建中 配置 前提条件 已登录数据复制服务控制台。 方式一 步骤 1 在“实时同步管理”页面的任务列表中，选择要修改的任务，单击操作列“编辑”按钮。 步骤 2 进入“源库及目标库”页面，填写源库和目标库信息，单击“下一步”。 步骤 3 在“设定同步”页面，选择编辑同步对象，单击“下一步”。 步骤 4 在“预检查”页面，进行同步任务预校验，校验是否可进行实时同步。 步骤 5 在“任务确认”页面，设置同步任务的启动时间，并确认同步任务信息无误后，单击“启动任务”，提交同步任务。 步骤 6 同步任务提交后，您可在“实时同步管理”页面，查看并管理自己的任务。 方式二 步骤 1 在“实时同步管理”界面，选择指定同步任务，单击任务名称。 步骤 2 单击“进入”，进入“源库及目标库”页面。 步骤 3 执行步骤2到步骤6。