本文为您介绍脚本编写最佳实践。 概述 多活容灾服务支持使用 Shell 与 Python2 脚本语言。您可以在数据库或非天翼云云主机上执行这些脚本。 脚本管理提供多种创建方式： 上传本地脚本：直接上传您已有的脚本文件。 手工录入：在平台提供的编辑器中直接编写脚本内容。 克隆现有脚本：基于一个已有脚本快速复制并修改。 脚本功能强大，支持以下高级特性： 定义脚本参数：通过参数化提升脚本的灵活性。 使用系统环境变量：内置平台提供的环境变量。 设计输入与输出：明确脚本的请求参数与返回结果。 设置成功标准：根据返回参数自定义脚本执行成功的判定条件。 使用介绍 一、脚本参数说明 通过定义脚本参数，可以极大增强脚本的灵活性和复用性。单个脚本可作为模板，通过为不同资源配置不同的参数值，轻松适配多种场景，无需重复编写。 脚本参数包含两种类型： 1. 此类参数由多活容灾平台预定义，例如 HostIP、HostPort、HostUser、DBIP 等（共12个）。脚本执行时，平台会自动获取 指定资源的对应信息并注入环境变量，无需用户手动设置。 说明 查看方法：目前支持HostIP、HostPort、HostUser、HostPwd、HostAuthKeyPath、HostOtherUser、HostOtherPwd、DBIP、DBPort、DBName、DBName、DBPwd。具体适用对象和备注等内容可通过左侧菜单栏的“系统环境变量”查看。 2. 用户可根据脚本逻辑自定义所需的参数，每个参数需配置参数名 、参数类型 和参数Key。 参数名：仅为便于管理界面识别和填写，不会在脚本执行过程中出现。 参数Key：脚本执行时实际使用的变量名。 用户自定义参数分为两种用途： 请求参数：作为脚本的输入，在执行前由用户配置具体值，用于初始化脚本中的变量。 返回参数：作为脚本的输出结果，平台将捕获此参数的值，并用于判断脚本执行是否达到用户定义的成功标准。

MRS数据源使用概述 MRS集群简介 翼MapReduce（MRS）是一个基于开源Hadoop生态环境而运行的大数据集群，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。有关MRS服务的详细信息，请参考《翼MapReduce服务用户操作指南》。 用户可以将海量业务数据，存储在MRS的分析集群，即使用Hive/Spark组件保存。Hive/Spark的数据文件则保存在HDFS中。DWS支持在相同网络中，配置一个DWS集群连接到MRS集群，然后将数据从HDFS中的文件读取到DWS。 使用流程 从MRS导入数据到集群流程如下： 1. 前提条件 a. 创建一个MRS集群，具体操作步骤请参见《MapReduce服务用户操作指南》中“购买自定义集群”章节。 b. 创建一个HDFS外表，外表通过外部服务器的接口，从MRS集群查询数据。 具体操作步骤请参见《数据仓库服务数据库开发指南》中“导入数据 > 从MRS导入数据到集群”章节。 说明 同一个网络下可以有多个MRS数据源， 但是DWS集群每次只能和一个MRS集群建立连接。 2. 在DWS集群创建一个MRS数据源连接，具体操作步骤请参见下文 创建MRS数据源连接。 3. 使用MRS数据源导入数据到集群，具体操作步骤请参见《数据仓库服务数据库开发指南》中的“导入数据 > 从MRS导入数据到集群”章节。 4. （可选）当MRS集群的HDFS配置发生变更时，在DWS服务中，需要执行MRS数据源配置的更新操作，详情请参见下文 更新MRS数据源配置。

本文为您介绍如何通过虚拟节点使用L20 GPU。 主流的AI训练、推理等应用普遍采用容器化方式运行，这类任务对GPU算力需求大，且通常需要短时间内快速申请大量计算资源，并在任务完成后及时释放，以提升资源利用效率、控制成本。在已经创建云容器引擎集群的基础上，您可以通过部署虚拟节点（基于VK）来调用弹性容器实例，实现按需、弹性地调度GPU算力资源。 推荐您使用云容器引擎集群对接ECI GPU实例进行弹性扩容，从而高效、灵活地满足算力扩展需求。以下以扩容L20机型为例，指导您如何通过虚拟节点使用L20 GPU 弹性容器实例。 操作步骤 1. 在弹性容器实例控制台左侧导航栏中选择“容器组”，进入容器组列表页。 2. 点击“创建弹性容器组”，进入弹性容器实例订购页，确认 L20 资源可售卖的可用区以及规格名称。 3. 进入云容器引擎产品控制台，选择想要扩容L20 GPU弹性容器实例的集群。 4. 在左侧导航栏中选择“节点”，进入节点列表页，点击“创建虚拟节点”。 5. 在创建虚拟节点页面，选择第二步中仍未售罄的可用区。 6. 等待虚拟节点状态正常。 7. 进入工作负载页面，选择“新增YAML”，最后点击“确定”。 通过 annotations 指定 ECI 规格。例如下面的 k8s.ctyun.cn/eciusespecs: pn8i.4x.large.8 通过 nodeName 指定工作负载调度到虚拟节点。例如下面 nodeName: vnd4klpjmam8j8hf57mcnhuadong1jsnj2apublicctcloud 通过 resources 指定工作负载的资源需求。其中，GPU指定为 ctyun.cn/gpu: 1 plaintext apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: cudal20 namespace: default labels: app: cuda spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: cuda template: metadata: annotations: k8s.ctyun.cn/eciusespecs: pn8i.4xlarge.8 labels: app: cuda spec: containers: name: cuda image: docker.io/library/cuda:11.4.3baseubuntu20.04 imagePullPolicy: IfNotPresent command: /bin/bash 'c' args: nvidiasmi L; sleep infinity resources: requests: memory: "128Gi" cpu: "16" ctyun.cn/gpu: 1 limits: memory: "128Gi" cpu: "16" ctyun.cn/gpu: 1 nodeName: vnd4klpjmam8j8hf57mcnhuadong1jsnj2apublicctcloud 8. 等待工作负载 Running。

云搜索服务支持用户将已经在天翼云购买的弹性负载均衡配置到在用云搜索实例上，以实现访问流量均衡分摊。 前提条件 已购买同资源池的负载均衡，并确认有配额可用。 操作步骤 1. 在弹性负载均衡产品控制台购买负载均衡器，请购买与云搜索实例在同一地域的负载均衡器，虚拟私有云请选择和云搜索实例相同的VPC、子网以确保内网可连接。 2. 创建完成后，在负载均衡控制台设置监听器及后端主机组。 3. 登录云搜索控制台，点击需要绑定的实例名称进入详情页，在安全设置页面开启Elasticsearch实例负载均衡设置的开关，在弹出的界面中选择目标弹性负载均衡的和后端主机组。 4. 提交后等待绑定完成，即可通过负载均衡访问Elasitcsearch实例。

初识WAF 说明 相关文档 什么是Web应用防火墙（边缘云版）？ 通过介绍Web应用防火墙（边缘云版），主要功能和应用场景，帮助首次使用WAF服务的客户全面认识WAF。 为什么需要Web应用防火墙（边缘云版）？ 通过详细介绍产品优势和应用场景，帮助客户全面了解Web应用防火墙（边缘云版）能解决的业务问题。 WAF如何计费？ 详细介绍天翼云Web应用防火墙（边缘云版）支持的计费方式，指导客户如何选择合适的计费方式。 相关术语 为帮助客户在浏览相关文档时能更快更准确理解相关功能及流程，专门提炼CDN相关专业术语并提供解释说明。

本文为您介绍如何使用ECI实例访问对象存储数据。 背景信息 天翼云对象存储（CTZOS，Zettabyte Object Storage）是天翼云为客户提供的一种海量、弹性、高可靠、高性价比的存储产品，是专门针对云计算、大数据和非结构化数据的海量存储形态，提供非结构化数据（图片、音视频、文本等格式文件）的无限存储服务。 前期准备 已开通天翼云弹性容器实例服务。 已开通天翼云对象存储(ZOS)服务。 对象存储服务需要满足按量计费模式，已创建Access Key。 对象存储Bucket的存储类型仅支持标准存储和低频存储，不支持归档型存储（归档型不支持POSIX语义）。 操作步骤 天翼云弹性容器实例ECI支持用户通过控制台和OpenAPI等多种方式创建挂载对象存储作为数据卷的ECI实例。下面将介绍在ECI实例中如何访问云硬盘中数据： 1. 打开ECI控制台页面。 2. 点击实例ID进入实例详情页面。 3. 点击“远程连接”，建立一个访问容器的通道。 4. 用户可以通过df h命令查看已挂载的文件系统及挂载目录。如下图所示，我们为ECI实例挂载了一块4G大小的对象存储桶，挂载目录为/zostest。 5. 让我们尝试从/zostest目录下删除名为max.txt的文件，可以发现当我们以“只读”方式挂载时，文件系统不允许该文件被删除。

什么是云监控服务？ 云监控服务为用户提供一个针对弹性云主机、带宽等资源的立体化监控平台。使您全面了解云上的资源使用情况、业务的运行状况，并及时收到异常告警做出反应，保证业务顺畅运行。云监控服务架构图如图1所示。 图 1 云监控服务架构图 云监控服务主要具有以下功能： 自动监控： 云监控服务不需要开通，在创建弹性云主机等资源后监控服务会自动启动，您可以直接到云监控服务查看该资源运行状态并设置告警规则。 主机监控： 通过在弹性云主机或物理机中安装云监控服务Agent插件，用户可以实时采集ECS或BMS 1分钟级粒度的监控数据。已上线CPU、内存和磁盘等40余种监控指标。有关主机监控的更多信息，请参阅主机监控简介。 灵活配置告警规则： 对监控指标设置告警规则时，支持对多个云服务资源同时添加告警规则。告警规则创建完成后，可随时修改告警规则，支持对告警规则进行启用、停止、删除等灵活操作。有关告警规则的更多信息，请参阅告警规则管理。 实时通知： 通过在告警规则中配置告警通知，当云服务的状态变化触发告警规则设置的阈值时，系统通过短信、邮件通知等多种方式实时通知用户，让用户能够实时掌握云资源运行状态变化。 监控面板： 为用户提供在一个监控面板跨服务、跨维度查看监控数据，将用户关注的重点服务监控指标集中呈现，既能满足您总览云服务的运行概况，又能满足排查故障时查看监控详情的需求。有关监控面板的更多信息，请参阅监控看板简介。 资源分组： 资源分组支持用户从业务角度集中管理其业务涉及到的弹性云服务器、云硬盘、弹性IP、带宽、数据库等资源。从而按业务来管理不同类型的资源、告警规则、告警记录，可以迅速提升运维效率。 事件监控： 事件监控提供了事件类型数据上报、查询和告警的功能。方便您将业务中的各类重要事件或对云资源的操作事件收集到云监控服务，并在事件发生时进行告警。

N100使用限制 云防火墙（原生版） N100型实例默认不限制日志存储时间；但因本地存储空间有限，云防火墙将在超过存储容量90%后启动滚动存储策略，增量日志将覆盖历史日志。 如果您有180天日志存储的诉求，可参考如下方法进行配置，以确保日志能够被妥善保存： 方法一：将日志通过syslog外发到专用的日志服务器或者日志审计服务中进行存档与分析（推荐）。 方法二：扩容本地磁盘以保证足够的日志存储容量。

本节主要介绍如何在智能视图服务控制台接入EHOME设备。 添加设备 进入设备管理页面，选择EHOME业务组，进入添加设备页面。EHOME设备接入支持EHOME2.0和ISUP5.0两个版本。 EHOME2.0 若选择EHOME2.0版本，下拉选择设备类型（IPC/NVR），填入设备名称、设备地址和所属行业等信息完成设备添加，并在设备详情页获取EHOME服务信息，包括EHOME服务器地址、EHOME服务器TCP端口和UDP端口等信息。 登录设备的管理控制台，配置页面的平台接入方式选择【ISUP（原EHOME）】，协议版本选择【Ehome2.0】，填入在平台侧获取到的服务器地址、端口等信息后，勾选【启用】并保存完成设备注册。 ISUP5.0 若选择ISUP5.0版本，下拉选择设备类型（IPC/NVR），填入设备名称、设备地址和所属行业等信息。和EHOME2.0不同，ISUP5.0需要选择EHOME凭证或点击【新建EHOME凭证】快速创建，EHOME凭证相关内容可参考【凭证管理ISUP凭证】。勾选配置资源包并点击【确定】后，可以看到在平台上成功创建的EHOME设备，此时设备为未注册状态。在设备详情页获取EHOME服务信息，包括EHOME服务器地址、EHOME服务器TCP端口和UDP端口等信息。 登录设备的管理控制台，配置页面的平台接入方式选择【ISUP（原EHOME）】，协议版本选择【ISUP5.0】，填入在平台侧获取到的服务器地址、端口等信息后，勾选【启用】并保存完成设备注册。 云台控制 若EHOME协议接入的设备支持云台，用户可对设备进行云台控制，包括八个方向控制、调焦和云台速度调整等操作，详细的云台操作说明可参考【实时预览云台控制】。

万卡规模国产化集群下,断点续训在5类故障下实现1分钟检测、5分钟内定位、15分钟内恢复训练。 测试数据及代码准备 数据集 数据集大小 使用模型 Wikipediaen (1M条) 9.1GB Llama270B /Llama3.1405B 使用预处理为MindRecord格式的Wikipediaen (1M条)数据集，上传到对象存储，并由对象存储下载到平台HPFS。 测试代码在gitlab仓库下载到本地，并放置于/work/home下。 脚本和任务准备 按照下面修改run.sh脚本 plaintext ! /bin/bash huijuformers的绝对路径, 需要修改pathtohuijuformers export BASEDIR/work/data/llama29216/huijuformers 以下为平台自动注入的环境变量 yaml文件中需要修改的环境变量 export BATCHSIZE1 export EPOCHS350 export LEARNINGRATE6.e5 export DATAPARALLEL256 export MODELPARALLEL4 export PIPELINESTAGE9 模型微调相关 export FINETUNEMODELTYPEllama270bbase 合并为一个参数,与模型存放文件夹名称一致（与后端沟通过） export FINETUNINGTYPEALL export TIMETAG$(date +"%m%d%H%M") 数据相关 export DATASETPATH${BASEDIR}/data export DATASETFILEoriginaldata.json 需要修改 以下为平台后端需要自行更改后传入的环境变量 平台数据格式转换，专用数据调试时用不到 export DATASETTMPPATH${BASEDIR}/data/processeddata/${FINETUNEMODELTYPE} mkdir p ${DATASETTMPPATH} 模型输入 专业模式，平台训练时需要按照平台的挂载路径去修改这一块的变量 export CHECKPOINTDIR'' 低代码模式，微调时约定挂载为下面的路径 export CHECKPOINTDIR/work/mount/publicModel/${FINETUNEMODELTYPE}/${FINETUNEMODELTYPE} 输出文件夹路径，runmode为训练模式，如train,lora,full runmodetrain export OUTPUTDIR${BASEDIR}/output/${FINETUNEMODELTYPE}/${runmode}/${TIMETAG} export OUTPUTROOTDIR${BASEDIR}/output/${FINETUNEMODELTYPE}/${runmode} rm rf ${OUTPUTDIR}/resumerecord 获取节点IP、名称，记录至文件 echo $(hostname I awk '{print $1}'),$NODENAME >> ${BASEDIR}/output/nodes sed i '/pamlimits.so/s/^//' /etc/pam.d/sshd 启动脚本 cd ${BASEDIR}/bin/scripts apt install netcat y 微调 bash finetune.sh 预训练 export MSTOPOTIMEOUT7200 bash train.sh 启动训练任务 点击训练任务页面的新建任务，按照如下的示例配置训练命令和模型挂载等，然后启动任务。 Llama270B万卡测试结果 在平台使用9216卡对Llama270B进行预训练，万卡规模国产化集群下，断点续训在5类故障下实现1分钟检测、5分钟内定位、15分钟内恢复训练。

本文为您介绍如何在GPU云主机上进行ViT模型训练，完成CV领域中图像分类任务。 背景信息 ViT全称Vision Transformer，该模型是在2020年由 Alexey Dosovitskiy 等人提出，将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一次将Transformer应用在视觉任务，但模型结构效果好，可扩展性强，成为了Transformer在CV领域应用的里程碑。模型示意图如下： 实例环境如下表所示。 实例类型 pi2.2xlarge.4 所在地域 上海7 系统盘 40GB 数据盘 10GB 操作系统 Ubuntu 18.04.5 LTS 公网弹性IP带宽 5Mbps 操作步骤 1. 配置PyTorch开发环境。 a. 安装NVIDIA GPU驱动、CUDA和CUDNN组件。 执行以下命令，安装NVIDIA显卡驱动。 apt install tar gcc g++ make buildessential chmod +x NVIDIALinuxx8664515.65.01.run ./NVIDIALinuxx8664515.65.01.run noopenglfiles 安装完成后执行nvidiasmi命令，查看是否安装成功。 ./cuda11.7.0515.43.04linux.run tar xJvf cudnnlinuxx86648.5.0.96cuda11archive.tar.xz cd cudnnlinuxx86648.5.0.96cuda11archive sudo cp include/ /usr/local/cuda11.7/include/ sudo cp lib/ /usr/local/cuda11.7/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda11.7/include/cudnn sudo chmod a+r /usr/local/cuda11.7/lib64/libcudnn b. 配置conda环境。 依次执行以下命令，配置conda 环境。 wget c chmod +x Miniconda3py394.12.0Linuxx8664.sh ./Miniconda3py394.12.0Linuxx8664.sh c. 编辑~/.condarc 文件，加入下图配置信息，将 conda 的软件源替换为清华源。 channels: defaults showchannelurls: true defaultchannels: customchannels: condaforge: msys2: bioconda: menpo: pytorch: pytorchlts: simpleitk: deepmodeling: 详情请参见：清华大学开源软件镜像站 执行conda info，确认软件源已替换。 d. 执行以下命令替换pip源为清华源。 pip config set global.indexurl e. 安装Pytorch组件。 执行以下命令，安装 PyTorch。 pip install torch1.13.1+cu117 torchvision0.14.1+cu117 torchaudio0.13.1 extraindexurl 依次执行以下命令，查看PyTorch 是否安装成功。 2. 实验数据。 CIFAR10（Canadian Institute for Advanced Research10）是一个常用的计算机视觉数据集，用于图像分类任务。它由60000个32x32彩色图像组成，这些图像均来自于10个不同的类别，每个类别包含6000个图像。数据集被分为两个部分：训练集和测试集，其中训练集包含50000个图像，测试集包含10000个图像。CIFAR10数据集中的图像涵盖了广泛的对象类别，包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。每个图像都有一个标签，表示它所属的类别。这个数据集被广泛用于计算机视觉领域的算法开发、模型训练和性能评估。 3. 使用ColossalAIExamples模型训练。 本文在分布式训练框架 ColossalAI 的基础上进行模型训练和开发。ColossalAI 提供了一组便捷的接口，通过这组接口能方便地实现数据并行、模型并行、流水线并行或者混合并行。 a. 安装ColossalAI和其他组件。 pip install colossalai timm titans b. ViT示例模型训练。 git clone cd ColossalAIExamples/image/visiontransformer/dataparallel 由于单卡T4显存有限，修改config.py文件，将BATCHSIZE设置为32。执行以下命令启动训练： colossalai run nprocpernode 1 trainwithcifar10.py config config.py 模型运行过程如下图所示：

介绍分布式消息服务RocketMQ与天翼云其他服务关系。 虚拟私有云(CTVPC ，Virtual Private Cloud) 虚拟私有云为分布式消息服务RocketMQ提供一个逻辑隔离的区域，构建一个安全可靠、 可配置和管理的虚拟网络环境。更多信息请参见虚拟私有云。 弹性云主机（CTECS，Elastic Cloud Server） 分布式消息服务RocketMQ订购后，默认按照用户选择的实例规格开通弹性云主机，云主机由 CPU、内存、镜像、云硬盘组成，同时结合VPC、安全组、数据多副本保存等能力，打造一个既高效又可靠安全的计算环境，确保分布式消息服务RocketMQ持久稳定运行。更多信息请参见弹性云主机。 云硬盘（CTEVS，Elastic Volume Service） 分布式消息服务RocketMQ订购后，默认按照用户选择的存储大小开通云硬盘。云硬盘是一种可弹性扩展的块存储设备，可以为分布式消息服务RocketMQ提供高性能、高可靠的块存储服务。更多信息请参见云硬盘。

autovacuumworkmem (integer) 指定每个自动清理工作者进程能使用的最大内存量。其默认值为1，表示转而使用 maintenanceworkmem的值。当运行在其他上下文环境中时，这个设置对VACUUM的行为没有影响。 maxstackdepth (integer) 指定服务器的执行堆栈的最大安全深度。这个参数的理想设置是由内核强制的实际栈尺寸限制（ulimit s所设置的或者本地等价物），减去大约一兆字节的安全边缘。需要这个安全边缘是因为在服务器中并非所有例程都检查栈深度，只是在关键的可能递规的例程（例如表达式计算）中才进行检查。默认设置是两兆字节（2MB），这个值相对比较小并且不可能导致崩溃。但是，这个值可能太小了，以至于无法执行复杂的函数。只有超级用户可以修改这个设置。把maxstackdepth参数设置得高于实际的内核限制将意味着一个失控的递归函数可能会导致一个独立的后端进程崩溃。 在TeleDB能够检测内核限制的平台上，服务器将不允许把这个参数设置为一个不安全的值。不过，并非所有平台都能提供该信息，所以我们还是建议你在选择值时要小心。 dynamicsharedmemorytype (enum) 指定服务器应该使用的动态共享内存实现。可能的值是posix（用于使用 shmopen分配的 POSIX 共享内存）、sysv （用于通过shmget分配的 System V 共享内存）、 windows（用于 Windows 共享内存）、mmap （使用存储在数据目录中的内存映射文件模拟共享内存）以及none（禁用 这个特性）。并非所有平台上都支持所有值，平台上第一个支持的选项就是其默认值。 在任何平台上mmap选项都不是默认值，通常不鼓励使用它，因为操作系统会 反复地把修改过的页面写回到磁盘上，从而增加了系统的I/O负载。不过当 pgdynshmem目录被存储在一个 RAM 盘时或者没有其他共享内存功能可用时， 它还是有用的。

本文帮助您了解在VPC内网中使用和公网相同的域名访问对象存储相关的操作步骤。 操作场景 您可以通过在天翼云内网DNS服务上配置自定义解析规则，来实现云主机内网访问对象存储时使用和公网相同的域名。从而满足部分应用系统资源访问地址统一的需求。 操作须知 使用本最佳实践方案前，请先确认您所选择的服务资源池已上线内网DNS服务。你可以登录天翼云官网控制台>资源池服务页面，查看对应资源池是否有内网DNS服务选项。如下图以内蒙6资源池为例： 前提条件 所属地域已开通对象存储服务。 所属地域已上线内网DNS服务。 云内主机和对象存储服务位于同一地域或可用区。 已完成“云主机通过内网访问对象存储”最佳实践相关配置和连通性验证，同资源池的云主机可以正常访问对象存储。 操作步骤 第一步：记录对象存储公网访问域名和内网访问地址 1. 点击天翼云门户首页的“控制中心”，输入登录的用户名和密码，进入控制中心页面。 2. 在管理控制台上方点击，选择所需的资源池节点，以下操作以选择“内蒙6”为例。 3. 在控制台服务页面，选择“对象存储”产品。 4. 在管理控制台点任意一个桶名，进入“桶详情页”。 5. 进入页面后，在“域名信息”中，记录当前资源池的终端节点（Endpoint）、Bucket外网访问、同资源池内网访问（IPV4/IPV6）的地址。

本文为您介绍统一身份认证IAM。 统一身份认证（Identity and Access Management，简称IAM）服务，是提供用户进行权限管理的基础服务，可以帮助您安全的控制云服务和资源的访问及操作权限。 IAM为您提供的主要功能包括：精细的权限管理、安全访问、通过用户组批量管理用户权限、委托其他帐号管理资源等。 身份管理 访问控制IAM中的身份包括IAM用户、IAM用户组。 IAM用户有确定的登录密码和访问密钥，IAM用户组则用于分类职责相同的IAM用户，IAM用户和IAM用户组均可以被赋予一组权限策略。在需要协同使用资源的场景中，避免直接共享天翼云账号的密码等信息，缩小不同IAM子用户的信息可见范围，可为IAM子用户和IAM用户组按需授权，即使不慎泄露机密信息，也不会危及天翼云账号下的所有资源。 权限管理 统一身份认证IAM通过权限策略描述授权的具体内容，权限策略包括固定的基本元素“Action”“Effect”等，更多信息，请参见“第2步：创建自定义策略”。为IAM用户、IAM用户组在全局授权或企业项目授权中添加一组权限策略后，即可让其有权限访问指定资源。 权限策略分为系统策略和自定义策略: 系统策略 ：预置的系统策略，您只能使用不能修改。云硬盘备份VBS相关的系统策略包含如下： VBS Admin：云硬盘备份服务的管理者权限，包含云硬盘备份所有控制权限（不含订单类权限）； VBS Viewer：云硬盘备份服务的观察者权限，包含云硬盘备份服务的列表页与详情页面权限； 自定义策略 ：您按需自行创建和维护的权限策略，关于自定义策略的操作和示例，请参见“[第2步：创建自定义策略](

本节介绍在翼加密客户端的脱密审批流程 有脱密申请审批权限的用户，客户端首页会有脱密审批入口。并且，当审批人接收到新的脱密申请时，右下角消息中心将会弹出提示。审批人点击消息可以快速打开脱密审批详情页进行审批处理。 审批人打开打开审批详情页，可下载查看申请脱密的文件，进行脱密审批。

本章主要介绍翼MapReduce的日志维护建议。 利用日志记录来帮助发现非法操作、非法登录用户等异常情况。系统对于重要业务的操作需要记录日志。通过日志文件来定位异常。 定期检查日志 定期查看系统日志，若发现有非法操作、非法登录用户等异常情况，应根据异常情况进行相应的处理。 定期备份日志 FusionInsight Manager和集群提供的审计日志记录了用户活动信息和操作信息，可通过FusionInsight Manager导出审计日志。当系统中的审计日志过多时，可通过配置转储参数，将审计日志转储到指定服务器，避免引起集群节点磁盘空间不足。 维护责任人 网络监控工程师、系统维护工程师。

天翼云提供的公共镜像能否直接下载到本地，怎么操作？ 暂不支持直接下载公共镜像，您可以先通过公共镜像创建云主机，再将云主机制作为私有镜像，然后导出私有镜像至个人对象存储桶，再下载至本地。 参考链接如下： 跨账号同区域迁移云主机（迁移系统盘）或跨账号同区域迁移云硬盘（迁移数据盘） 导出镜像。 镜像为什么没有“导出”按钮 ？ 在镜像列表页面，有些镜像不支持导出功能，因此在“操作”列没有提供“导出”按钮。以下镜像不支持导出功能： 公共镜像 整机镜像 ISO镜像 安全产品镜像

入云流量页面展示当前防火墙实例防护的互联网访问云上EIP的流量数据，数据基于会话统计，在连接期间，数据不会上报，连接结束后才会上报。 前提条件 开启弹性公网IP（EIP）防护且已有流量经过EIP，开启EIP防护的操作步骤请参见“开启互联网边界流量防护”。 查看入云流量 1. 登录管理控制台。 2. 在左侧导航栏中，单击左上方的，选择“安全> 云防火墙”，进入云防火墙的总览页面。 3. （可选）当前账号下仅存在单个防火墙实例时，自动进入防火墙详情页面，存在多个防火墙实例时，单击防火墙列表“操作”列的“查看”，进入防火墙详情页面。 4. 在左侧导航栏中，选择“流量分析> 入云流量”，进入“入云流量”页面。 5. 查看经过防火墙的流量统计信息，支持5分钟~7天的数据。 流量看板：互联网访问内部服务器时最大流量的相关信息。 入云流量：入方向请求流量和响应流量数据，最多支持同时查询30个EIP的流量数据。 取值说明： 时间段 取值说明 近1小时 取1分钟内的平均值 近24小时 取5分钟内的平均值 近7天 取1小时内的平均值 自定义 5分钟~6小时：取1分钟内的平均值 6小时（含）~3天：取5分钟内的平均值 3天（含）~7天（含）：取30分钟内的平均值 可视化统计：查看指定时间段内入方向流量中指定参数的TOP 5 排行，参数说明请参见表350。单击单条数据查看流量详情，每个详情支持查看50条数据。 入云流量可视化统计参数说明： 参数名称 参数说明 TOP访问源IP 入方向流量的源IP地址。 TOP访问来源地区 入方向流量的源IP所属的地理位置， TOP访问目的IP 入方向流量的目的IP地址。 TOP开放端口 入方向流量的目的端口。 应用分布 入方向流量的应用信息。 IP分析：查看指定时间段内 TOP 50 的流量信息。 公开IP分析：目的IP的流量信息。 访问源IP分析：源IP的流量信息。

我需要购买多大的存储库？ 手动备份场景 如果仅进行一次性手动备份，建议存储库容量大于等于所需要备份资源的容量总和的2倍。 说明 为更好的进行数据保护，备份副本建议至少保留2个。 自动备份场景 如果需要自动备份，可以使用以下公式估算应创建的存储库大小： 存储库容量(GB) （磁盘容量(GB) + 备份保留时长(天) / 备份周期(天) 磁盘每日变化数据量(GB)） 120% 建议您在按照上述公式完成估算后，可以根据实际业务情况进行调整。 存储库按需计费和扣款周期是多少？ 存储库按需计费是每小时计费，先使用后付款。详细的服务资费标准请参考计费说明章节。 如何退订旧版云主机备份（CSB S）的资源包？ 如您需要迁移资源至云服务备份，迁移之前拥有的CSBS资源包将不能迁移，可以提工单或者联系您的客户经理进行退订，退订规则可以参考退订规则说明。 为什么创建策略时提示用户权限不足？ 如果用户账户存在欠费或无余额的情况，则无法进行创建策略、添加标签等操作。 如何退订存储库？ 如您不需要再使用包年包月付费模式的存储库存放备份，可以提工单或者联系您的客户经理进行退订，退订规则可以参考退订规则说明。 为什么新版服务中的备份也会出现在旧版服务？ 如果您已完成旧版服务迁移备份至新版服务，在新版的云服务备份服务创建备份后，会同时在旧版的云硬盘备份服务中产生相同的备份记录。这是由于底层机制，旧版的云硬盘备份会展示包括云服务备份、云主机备份以及云硬盘备份产生的所有备份，但这些备份不会重复计费，仅作为界面展示。 如果您希望删除旧版云硬盘备份服务中的备份，需要在新版服务中找到对应的备份进行删除，则旧版服务的备份也会同时删除，无法在旧版服务中删除。

本节为您介绍物理机对云硬盘服务的支持情况。 云硬盘（CTEVS，Elastic Volume Service）是一种可弹性扩展的块存储设备，可以为物理机提供高性能、高可靠的块存储服务。天翼云硬盘规格丰富，满足不同场景的业务需求，适用于文件系统、数据库、开发测试等场景。 物理机服务中的部分物理机规格不支持挂载云硬盘。 部分物理机规格支持挂载使用的云硬盘类型，包括普通 IO（SATA）、高 IO（SAS）、超高 IO（SSD）、通用型SSD（SSD）四种类型的云硬盘，用户可根据物理机所承载的业务类型选配所需IO能力的数据盘。具体请参考云硬盘产品文档。 说明：所选规格对云硬盘挂载支持情况可在选配界面查看，如下图。 1. 物理机规格不支持挂载云硬盘，在选配界面挂载云硬盘时会提示“当前所选规格不支持挂载云硬盘”。见下图： 2. 物理机规格支持挂载云硬盘，在选配页面挂载云硬盘时，会展示云硬盘供用户选择。见下图：

本节介绍如何从云等保专区控制台进入安全体检控制台并使用安全体检产品。 云等保专区提供体安全体检产品的功能，可支持的场景包括高危端口开放情况、弱口令、漏洞开放情况。用户可根据需求单独购买。 更多信息请参见安全体检。 使用安全体检 1. 登录天翼云控制中心。 2. 在控制中心页面顶部选择区域。 3. 在产品服务列表页，选择“安全 > 云等保专区”，进入云等保专区控制台。 4. 在左侧导航栏，选择“安全体检”。 5. 单击“立即购买”或“开通试用”即可购买并使用安全体检服务，详细操作指导请参见安全体检产品文档。

操作场景 当您不再需要保护指定实例时，请执行删除保护实例操作，解除生产站点服务器和天翼云容灾站点间的复制关系。 删除保护实例不会删除生产站点的云服务器资源，对生产站点业务无影响。 使用须知 保护实例反向重保护后同步完成，删除保护实例，需要在云容灾网关服务器上手工卸载生产站点服务器原先的硬盘，然后在生产站点服务器再手工挂载原先的硬盘。 保护实例反向重保护后初始同步过程中，如果删除保护实例，生产站点服务器可能无法启动，建议等初始同步完成后再删除保护实例。 前提条件 待删除的保护实例有其它操作正在执行时，不可以执行删除操作。 操作步骤 1. 登录管理控制台。单击服务列表，选择“存储 > 存储容灾服务”。 2. 进入“存储容灾服务”页面。 3. 在“异步复制”页面，单击待删除的保护实例所在站点复制对的保护实例数。进入对应站点复制对的保护组页面。 4. 在左侧导航选择待删除保护实例所在的保护组。进入保护组详情页面。 5. 在保护实例列表中，单击待删除的保护实例所在行操作列的“更多 > 删除”。如果需要批量删除保护实例，可同时勾选需要删除的保护实例，单击保护实例列表上方的“删除”。 6. 在弹出的确认对话框中，根据需求选择相应的操作。删除容灾站点的服务器/云硬盘： 1. 不勾选：生产站点服务器与天翼云容灾站点间的复制关系解除，但是会保留容灾站点的云服务器、及容灾站点服务器上挂载的云硬盘。 2. 勾选：生产站点服务器与天翼云容灾站点间的复制关系解除，并同步删除容灾站点服务器、及容灾站点服务器上挂载的云硬盘。如果不存在云服务器则直接删除云硬盘。 7. 单击“是”，删除保护实例。 8. 删除完成后，生产站点服务器将出现在“未保护的服务器”列表中。。 删除保护实例不会自动清理该保护实例创建的容灾演练，需在容灾演练页面进行删除。

本文带您熟悉从备份策略解绑云主机资源的操作步骤。 操作场景 当关联的云主机不再使用或故障时，您可以从备份策略中解绑，以确保备份策略只适用于有效的云主机，并避免浪费资源。 前提条件 已创建至少1个备份策略。 备份策略中至少关联1台云主机。 操作步骤 1. 点击天翼云门户首页的“控制中心”，输入登录的用户名和密码，进入控制中心页面。 2. 在管理控制台上方点击图标，选择所需的资源池节点，以下操作选择上海上海36。 3. 在系统首页，选择“存储>云主机备份”。 4. 点击“备份策略”页签，选中要绑定云主机的备份策略，点击名称进入备份策略详情页。 5. 进入相应策略的详情，勾选相应的云主机后点击“解绑”按钮。 6. 在弹出的页面中确认解绑信息，点击“确定”，完成解绑。

本文为您介绍创建控制面板的操作场景、前提条件和操作步骤。 操作场景 您在添加监控视图之前，需要先创建监控面板，满足您对云服务运行情况不同的监控需求。 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。 您已完成云资源的创建。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心页面左上角点击，选择区域，本文我们选择华东1。 3. 依次选择“管理与部署”，单击“云监控”，进入监控概览页面。 4. 单击“监控面板”，单击“创建监控面板”按钮。系统弹出“创建面板”界面。 5. 配置“名称”参数，“名称”参数表示监控面板名称，该参数只能由英文字母、数字、下划线、中划线组成，且长度为2到15个字符。 6. 单击“确认”按钮，完成监控面板的创建。

本节介绍云主机如何使用服务器安全卫士（原生版）免费版防护能力。 服务器安全卫士（原生版）提供基础版、企业版、旗舰版和增值服务（网页防篡改）供用户选择。其中基础版为免费服务，提供漏洞扫描、异常登录、暴力破解等功能，更多详细信息请参见产品规格。 前提条件 已注册天翼云账号并完成实名认证。 方式一：在服务器安全卫士控制台开启防护 用户首次使用服务器安全卫士（原生版）时，需要先开通服务。开通服务后，服务器默认处于“免费版”防护状态。 1. 登录天翼云官网。 2. 选择“产品 > 安全及管理 > 工作负载安全 > 服务器安全卫士（原生版）”，进入服务器安全卫士（原生版）产品详情页，选择“管理控制台”。 3. 进入服务器安全卫士（原生版）管理控制台后，弹出下方“服务开通申请”对话框。 4. 阅读《天翼云服务器安全卫士（原生版）服务协议》后，勾选“我已阅读并同意相关协议《天翼云服务器安全卫士（原生版）服务协议》”，单击“同意”，即可开通服务器安全卫士（原生版）服务。

步骤2：开通云端口配置 1、登录云专线控制台，做左侧导航栏中，单击【物理专线】。 2、在物理专线页面，选择业务状态为待开通的云端口，鼠标移至待开通右侧的提示符。 3、在提示语中，单击【天翼云工单】。 4、在云专线开通新建工单页，配置以下必填参数信息，然后单击【确定提交】。 配置 说明 问题描述 填写工单内容，例如“请协助完成如下云端口配置开通”。 资源池名称、云端口ID、云端口名称 单击【云端口信息管理】，选择待开通云端口的地域、资源池、云端口名称和云端口ID。 上传附件 填写并上传《云端口配置开通工单》。 上传附件内容，详见《云端口配置开通工单》。 5、工单创建成功后，将在后台完成云端口的互联IP、VLAN等配置开通。当云端口配置开通完成后，云端口将可以正常使用。

本页介绍天翼云TeleDB数据库节点扩容。 操作场景 随着业务的增长，数据库在运行性能及存储上逐渐会达到瓶颈。此时，需要通过增加节点来提升集群的性能及存储能力。该任务用于指导对协调节点（CN）和数据节点（DN）进行扩容。协调节点和数据节点都是按组添加。每组数量与创建实例时选择的实例系列相关联。机器规格和原实例规格保持一致。用户可自定义新增节点所在服务器。 注意事项 主备节点所在服务器不能为同一台服务器。 增加节点前请检查所有表都已设置主键或设置表级别参数REPLICA IDENTITY为FULL，否则数据无法完成迁移导致新增节点失败。 扩容数据节点后请手动使用数据重平衡功能。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录TeleDBDCP数据库管理平台。 2. 在左侧导航树中，选择实例管理 > 实例列表 ，右侧页面可查看实例列表。 3. 在实例列表页面，单击目标实例所在行的更多 > 扩容 ，出现节点扩容 对话框。 4. 进入节点扩容 对话框，根据以下内容填写基本信息，单击确定 完成扩容。 扩容节点类型：可根据实际情况填写协调节点或数据节点。 节点名称：默认不可更改。 VIP：可选参数，可根据实际需求选择vip。 安装端口:必选参数，可根据实际需求填写，确保端口未被占用。 内部端口：必选参数，可根据实际需求填写，确保端口未被占用 主节点节点信息：可选参数，可根据实际需求选择主节点ip。 备节点节点信息：可选参数，可根据实际需求选择备节点ip。 5. 弹出提示 对话框。可单击立即前往 ，在任务管理页面查看执行详情。

本页介绍天翼云TeleDB数据库如何添加、删除主机。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录TeleDBDCP数据库管理平台。 2. 在左侧导航树上，选择资源管理 > 主机管理 ，进入主机管理 页面。 3. 添加主机 1. 在主机管理页面，单击添加主机，出现添加主机对话框。 2. 填写IP地址 、SSH端口 、SSH用户名 、SSH用户密码 、监控插件端口 、监控插件部署目录 ，CPU类型 和操作系统等必填信息。 IP地址：部署规划的实例主机ip。 SSH端口：填写SSH端口。 SSH用户名：根据您创建的用户名填写。填写机器的用户名 不要用root账号，需使用有sudo权限的账号。 SSH密码：根据您设置的密码填写。 监控插件端口：端口不能被占用，如占用需更换端口。 监控插件部署目录：系统默认自动填写，无需修改。 CPU类型：请选择您的实际使用的类型。 操作系统类型：请选择您实际使用的类型。 3. 单击测试联通及硬件检测 ，出现绿色标识，单击确定，完成主机的添加。 4. 您也可勾选多个主机，单击批量导入，一次性添加多台主机。 4. 查看主机详情 在主机管理页面，单击要查看的主机所在行的详情，您可查看主机详情。 5. 修改主机密码 在主机管理页面，单击目标主机所在行的修改密码，在弹出的修改密码对话框输入原密码、新密码、确认密码和验证码，单击测试连通及硬件检测，当测试连通及硬件检测通过后，单击确定可完成主机密码修改。 6. 查看主机监控 单击目标主机所在行的主机监控查看监控信息，包括CPU平均负载、CPU使用率（%）、内存使用率（%）和磁盘使用率（%）。 7. 删除主机 若单击已勾选的目标主机所在行的删除 ，即可删除主机。 若勾选多台主机，单击批量删除 ，即可一次性删除多台主机。

本页介绍天翼云TeleDB数据库主机管理相关操作。 操作步骤 1. 以用户名和密码登录TeleDBDCP数据库管理平台。 2. 在左侧导航树上，选择资源管理 > 主机管理 ，进入主机管理页面。 3. 添加主机 1. 在主机管理页面，单击添加主机，出现添加主机对话框。 2. 填写IP地址 、 SSH端口 、 SSH用户名 、 SSH用户密码 、 监控插件端口 、 监控插件部署目录 ，CPU类型 和操作系统等必填信息。 IP地址：部署规划的实例主机ip。 SSH端口：填写SSH端口。 SSH用户名：根据您创建的用户名填写。填写机器的用户名 不要用root账号，需使用有sudo权限的账号。 SSH密码：根据您设置的密码填写。 监控插件端口：端口不能被占用，如占用需更换端口。 监控插件部署目录：系统默认自动填写，无需修改。 CPU类型：请选择您的实际使用的类型。 操作系统类型：请选择您实际使用的类型。 3. 单击测试联通及硬件检测 ，出现绿色标识，单击确定 ，完成主机的添加。 4. 您也可勾选多个主机，单击批量导入，一次性添加多台主机。 4. 查看主机详情 在主机管理页面，单击要查看的主机所在行的详情 ，您可查看主机详情。 5. 修改主机密码 在主机管理页面，单击目标主机所在行的修改密码 ，在弹出的修改密码对话框输入原密码、新密码、确认密码和验证码，单击测试连通及硬件检测 ，当测试连通及硬件检测通过后，单击确定可完成主机密码修改。 6. 查看主机监控 单击目标主机所在行的主机监控查看监控信息，包括CPU平均负载、CPU使用率（%）、内存使用率（%）和磁盘使用率（%）。 7. 删除主机 若单击已勾选的目标主机所在行的删除 ，即可删除主机。 若勾选多台主机，单击批量删除 ，即可一次性删除多台主机。

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

本文介绍如何创建虚拟机备份。 操作场景 通过创建虚机备份任务来备份esxi或vcenter中管理的虚拟机，并在需要时通过备份副本进行恢复创建VMware虚拟机。 约束与限制 存储库需要和安装了客户端的备份主机在同一地域（网络可达）。 支持在能连接上esxi/vcenter管理平台的Windows系统主机上安装客户端，进行无代理备份。 单个客户端同一时刻最多同时执行2个任务（含1个备份任务和1个恢复任务，超出该数量的任务将按时间先后排队执行）。 前提条件 已创建存储库。 主机客户端状态为“在线”，具体步骤参见安装客户端。 主机为windows系统，并可访问esxi/vcenter管理平台。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 在控制中心左上角选择地域，此处选择华东华东1。 3. 选择“存储>云备份”，进入云备份控制台，单击左侧“混合备份（存储版）”按钮，进入混合备份界面。 4. 单击“主机列表”，选择对应主机，点击更多下的“新建任务”或者“任务列表”的"新建备份任务"按钮进入备份任务界面。 5. 点击“添加资源”，添加虚拟机服务器连接，输入参数，确认创建连接。 6. 选择创建好的虚拟机连接，点击下一步，等待加载虚拟机列表。 7. 选择需要备份的虚拟机，点击下一步。 8. 选择备份的目标存储库并配置备份周期、最大版本数等备份策略，点击“下一步”。 9. 自定义备份任务名称，确认备份信息无误后，点击“提交”，完成任务创建。