本节介绍云手机（政企版）控制台的登录方式。 通过产品详情页进入 1.使用管理员帐号登录天翼云门户； 2.前往天翼云手机产品详情； 3.在产品详情中点击“管理控制台”进入即可。

本文介绍如何快速开通AOne会议服务。 前提条件 说明 账号通过企业实名认证之后，才可订购开通AOne会议服务。 已注册天翼云官网账号。如未注册，请参见：注册天翼云账号进行注册。 已完成企业实名认证。未实名认证的用户完成企业实名认证后才能开通AOne会议服务，请参见：实名认证进行认证。 订购AOne会议 请联系您的专属客户经理订购，如果没有专属客户经理，可拨打天翼云客服电话4008109889咨询。计费说明请可参见AOne会议计费说明。 套餐版本对比说明可参见套餐版本。

天翼云云搜索服务提供的中文分词器 IK分词器 天翼云云搜索服务中的IK分词器是开源分词器，包括最大化分词模式（ikmaxword）、最小化分词模式（iksmart）。允许自定义词典，支持定制化的分词处理，适应特定场景和行业的需求。 IK插件包含2种分词器：iksmart和 ikmaxword。 iksmart模式：智能分词模式，采用较为灵活的中文分词算法，能够对中文文本进行智能的切分，以保留尽可能多的语义信息。适用于一般的全文搜索、文本分析和检索需求。 ikmaxword模式：最大化分词模式，会尽可能多地将文本切分成单个词语，从而获取尽可能多的候选词。适用于对文本进行细粒度的分析和处理。 HanLP分词器 HanLP分词器是源于一个开源且功能强大的HanLP自然语言处理工具包，它由一系列模型和算法组成。目前天翼云云搜索服务中的HanLP分词器是基于开源HanLP分词器对hanlp、hanlpcrf等分词器进行了一定程度的优化，以适应不同的场景。 目前HanLP插件提供hanlp、hanlpcrf、hanlpnlp、hanlpspeed等分词器，针对不同的应用场景，可以选择使用不同的分词器。 hanlp分词器，基于词典的分词。当需要快速处理大量文本，且对分词精度要求不是特别高时，词典分词是一个很好的选择。它侧重于分词速度，能够每秒处理数千万字符，非常适合对实时性要求较高的场景；在内存资源有限的环境下，词典分词由于其较低的内存占用，也是一个理想的选择。另外hanlp分词器经过优化分词效果也比较不错，适合通用的场景，平衡了分词精度和分词速度。 hanlpcrf和hanlpnlp分词器，基于模型的分词器。hanlpcrf和hanlpnlp分词器在处理复杂文本结构时表现出色，能够准确识别并处理句子中的长距离依赖关系。由于其较强的泛化能力，在处理特定领域的文本时（如新闻、法律、医疗等），能够提供更全面、准确的文本分析结果。适用于对分词准确程度要求很高，不追求分词速度的场景下，且比较消耗内存资源。 hanlpspeed，极速词典分词。在需要极快速度处理文本的场景下，极速词典分词是最佳选择，它通过优化词典结构和算法实现了超高的分词速度。在内存资源非常有限的环境下，极速词典分词由于其低内存占用特性而更具优势。适合追求分词速度，而对精度要求不是很高的情况下。 hanlpnshort和hanlpdijkstra：构建词图并寻找最短路径的方式来实现分词，能够较好地识别并处理新词和未登录词。对于包含大量新词、缩写、专业术语等复杂文本，能够提供更准确的分词结果，效率不如词典分词，优于算法分词。 hanlpindex和 ikmaxword类似：会尽可能多地将文本切分成单个词语，从而获取尽可能多的候选词。适用于对文本进行细粒度的分析和处理。

时间点 作业B（小时调度，开始时间00:00，间隔时间10小时） 作业A（天调度，每天02:00执行） 第1天00:00 执行 第1天02:00 检查 [第0天00:00:00, 第1天00:00:00) 区间，无作业B实例运行，不执行 第1天10:00 执行 第1天20:00 执行 第2天00:00 执行 第2天02:00 检查[第1天00:00:00, 第2天00:00:00) 区间，有作业B实例运行完成，执行作业A 第2天10:00 执行 第2天20:00 执行 ... ... ...

本文介绍CCE容器集群拉取本地私有仓库镜像权限不足问题。 问题背景 用户自己搭建了一套harbor镜像仓库，并购买了天翼云的容器引擎产品。用户需要cce集群能够使用用户本地搭建的harbor镜像仓库中的镜像。 操作前提 保证该harbor仓库所在网络与cce容器引擎集群的网络是联通的 解决方案 准备好仓库的ca.crt文件 在初期进行harbor私有仓库搭建的时候，为了保证对于harbor的安全使用，对harbor的https访问进行配置，为了能够使cce集群拉取harbor的镜像，我们需要搭建harbor仓库时所使用的CA证书。证书通常存放在Harbor主机上的docker 证书目录：/etc/docker/certs.d/harbor域名/中，在/etc/docker/certs.d/harbor域名/ 中存放着我们所需要的文件：ca.crt 在cce集群上创建存放证书的文件夹 执行以下命令，创建文件夹，用于存放证书文件： mkdir p /etc/docker/certs.d/harbor域名/ 拷贝证书文件到指定文件夹 登陆本地harbor主机，将CA文件拷贝到集群主机指定文件夹下，执行以下命令： scp r /etc/docker/certs.d/harbor域名/ca.crt root@集群主机IP:/etc/docker/certs.d/harbor域名/ 验证 登陆集群节点，再集群节点上进行操作。 方法一：重新部署相关服务，验证是否能够正常拉取镜像。 方法二：通过登陆harbor仓库，执行拉取镜像操作： docker login harbor域名 docker pull 仓库名/镜像名:镜像tag

告警事件历史 1. 在Ecs应用详情左边导航栏中选择“告警事件历史“ 2. 在列表页查看告警事件列表信息 具体使用说明可参考应用性能监控>用户指南>告警管理>查看告警事件历史 告警发送历史 1. 在Ecs应用详情左边导航栏中选择“告警发送历史“ 2. 在列表页查看告警发送列表信息 具体使用说明可参考应用性能监控>用户指南>告警管理>查看告警发送历史 通知组 告警支持通过短信、邮箱、翼连等方式将告警信息通知给对应接收人，我们可以在通知组中设置接收人信息。 1. 在Ecs应用详情左边导航栏中选择“通知组“，进入”通知对象”，设置通知基本信息 具体使用说明可参考应用性能监控>用户指南>告警管理>通知对象 通知策略 创建告警通知策略，当告警触发时，只要不符合静默策略，就会依照通知策略在对应渠道发送告警信息给对应的通知对象。 1. 在Ecs应用详情左边导航栏中选择“通知策略“ 2. 查看左侧菜单栏“通知策略列表”，点击具体策略，右侧面板展示策略详情 具体使用说明可参考应用性能监控>用户指南>告警管理>通知策略

本文介绍天翼云CDN服务协议。 天翼云全站加速产品采用《天翼云CDN服务协议》，详情请参见：天翼云CDN服务协议。

本文为知识库问答的产品简介。 什么是知识库问答 天翼云知识库问答产品通过智能化文档解析与多模态对话引擎，为政企办公场景提供高效知识管理解决方案。该方案深度整合客户业务数据，智能生成包含问答结果、参考片段及相关链接的综合性知识答案，显著提升信息获取效率与准确性。 核心能力 该产品具备两大核心能力： 一、智能文档解析体系 支持 docx/pdf/pptx/txt 等多种办公格式深度处理，独创 20+ 种智能切片策略，精准解析跨页表格、复杂 PPT 版式及影印文档内容，实现非结构化数据的结构化转换，解析准确率较传统方案有极大提升。 二、场景化对话引擎 多源知识引用：支持 PPT 单页精准定位、文档表格数据溯源及多格式附件调用。 动态检索策略：动态调整对话过程中的检索策略，实现多轮对话中的语义改写与上下文关联。 产品功能 知识库分层管理：支持自定义知识库与公共知识库的创建，用户可按需选择知识库进行回答。 多来源知识参考：支持本地知识库问答、联网问答、混合知识问答，多来源知识参考提升问答准确性。 RAG 对话系统：内置端到端的 RAG 链路，业务仅需在系统中上传文档，即可进行 RAG 问答。 应用场景 该产品可应用于政策咨询、业务培训、客户服务等场景，通过构建企业知识中枢，可降低跨部门沟通成本，提升工单处理效率。

解决方案和价值优势 CDN加速（CDN，Content Delivery Network）,即内容分发网络，是基于天翼云遍布全球的网络节点提供的内容分发加速服务。它将应用内容分发至最接近用户的节点，使用户可就近获取应用更新包，解决因跨运营商、跨地域、服务器带宽及性能瓶颈带来的访问延迟问题，提高用户访问的响应速度和成功率，卸载源服务器的带宽和性能压力，适用于企业发布、更新应用后大量用户高并发更新应用的业务场景。 CDN加速产品能为企业带来以下价值： 智能高效缓存技术结合EDNS精准调度，确保客户端就近下载提前分发的应用更新包，解决应用下载速度慢引起的体验差、用户投诉、用户流失问题。 全球2300+个服务节点，分布在多个运营商和国内外主要城市，保障客户端就近接入，解决终端与源站因跨地区、跨运营商访问造成的应用更新体验不佳。 服务节点可按需弹性扩容，解决因业务不确定性大，当业务突发超预期时源站带宽和服务器并发能力储备不足而导致源站崩溃的问题。 带宽可按需使用和计费，费用透明，计费方式灵活，解决因源站过度建设，而业务闲时造成的资源浪费问题。

为什么两台弹性云主机在查询弹性文件系统中同一文件时，文件的属主不同? 在文件系统中，用户身份的标识不是通过用户名来确定，而是通过UID（用户标识）来确定。在ECS实例中查询文件的属主用户名时，是通过将UID信息转换为相应的用户名来获取的。如果同一UID在不同的ECS实例中被转换为不同的用户名，那么这些用户名将被视为不同的属主身份。 弹性文件服务通过NFS挂载时，返回mount.nfs: No such device如何处理? 问题描述 ： 在ECS实例中挂载NFS文件系统的NAS时，出现以下错误信息：mount.nfs: No such device。 问题原因： 检查sunrpc，nfs模块是否正确加载 解决方案（sunrpc）： 1. 执行 lsmodgrep sunrp判断sunrpc模块是否成功加载。 2. 检查/etc/modprobe.d/sunrpc.conf配置是否正确。 3. 执行 modprobe sunrpc重新加载sunrpc。 4. 重新挂载NFS文件系统。 解决方案（nfs）： 1. 执行lsmodgrep nfs判断nfs模块是否成功加载。 2. 如果输出为空，代表nfs未成功加载。 3. 重装nfsutils。 4. 重新挂载NFS文件系统。 为什么Administrator能看见挂载的CIFS弹性文件目录，其他用户看不到? 在Windows系统中，一个用户挂载的目录在另一个用户的登录界面中不会显示，这是由于Windows的用户隔离机制造成的。要实现多用户之间的共享，可以创建一个目录链接，然后进行关联。这样，在不同用户的登录界面中，都可以访问到该共享目录。 执行以下命令在C盘下创建一个名为myshare的目录链接，将其指向挂载地址，挂载地址可在文件系统详情页上方获取。 mklink /D C:myshare 挂载地址

本文带您了解如何查看监控面板。 操作场景 监控面板可以根据您的需要自定义呈现要查看的监控数据，将您所关注的主要监测指标集中展示在一张监控面板中，帮助您打造一个多维度、个性化的监控平台。 同时监控面板还支持在一个监控项内对不同服务、不同维度的数据进行对比查看，帮助你实现不同云服务间性能数据对比查看的需求。 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。 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”，即可进入监控面板界面并查看。 说明 单击“添加图表”配置指标/实例/图表类型等，可以添加监控视图至选择的监控面板。 添加监控视图之前，需要先创建监控面板。

本文说明安全加速产品升级情况。 尊敬的天翼云客户： 因业务调整，从2024年12月1日起，天翼云安全加速产品将并入边缘安全加速平台，边缘安全加速平台安全与加速服务可提供提供动静态加速、DDoS防护、Web防护、Bot管理和API安全能力，相比于安全加速的应用场景更丰富。 新购客户：2024年12月1日起，将无法订购安全加速产品。如需订购，请订购其升级产品边缘安全加速平台安全与加速服务。 存量客户：安全产品将持续提供服务至您当前订单周期结束，但从2024年12月1日起，将无法进行续订和变更。如需续订，请订购其升级产品边缘安全加速平台安全与加速服务；如需变更，请先退订安全加速产品，再通过订购边缘安全加速平台的安全与加速服务服务来满足您的需求。 如有任何问题，请您随时通过在线客服或服务热线4008109889联系我们，我们将竭诚为您服务。 感谢您对天翼云的支持！ 天翼云服务团队

本章节主要介绍翼MapReduce的导入证书操作。 操作场景 CA证书用于FusionInsight Manager各个模块、集群的组件客户端与服务端在通信过程中加密数据，实现安全通信。FusionInsight Manager支持快速导入CA证书，以确保产品安全使用。适用于以下场景： 首次安装好集群以后，需要更换企业证书。 企业证书有效时间已过期或安全性加强，需要更换为新的证书。 对系统的影响 更换证书过程中集群需要重启，此时系统无法访问且无法提供服务。 更换证书以后，所有组件和Manager的模块使用的证书将自动更新。 更换证书以后，还未信任该证书的本地环境，需要重新安装证书。 前提条件 证书文件和密钥文件可向企业证书管理员申请或由管理员生成。 获取需要导入到集群的CA证书文件（ .crt）、密钥文件（ .key）以及保存访问密钥文件密码的文件（password.property）。证书名称和密钥名称支持大小写字母和数字。以上文件在生成以后需要打包成tar格式压缩包。 准备一个访问密钥文件的密码用于访问密钥文件。 密码复杂度要求如下，如果密码复杂度不满足如下要求，可能存在安全风险： − 密码字符长度最小为8位。 − 至少需要包含大写字母、小写字母、数字、特殊字符~!?,.;'(){}[]/<>@ $%^&+中的4种类型字符。 向证书管理员申请证书时，请提供访问密钥文件的密码并申请crt、cer、cert和pem格式证书文件，以及key和pem格式密钥文件。申请的证书需要有签发功能。

本章节主要介绍翼MapReduce的用户组管理操作。 操作场景 FusionInsight Manager最大支持5000个用户组（包括系统内置用户组）。根据不同业务场景需要，管理员使用FusionInsight Manager创建并管理不同用户组。用户组通过绑定角色获取操作权限，用户加入用户组后，可获得用户组具有的操作权限。用户组同时可以达到对用户进行分类并统一管理多个用户。 前提条件 管理员已明确业务需求，并已创建业务场景需要的角色。 已登录FusionInsight Manager。 添加用户组 1. 选择“系统 > 权限 > 用户组”。 2. 在组列表上方，单击“添加用户组”。 3. 填写“组名”和“描述”。 “组名”由数字、字母、或下划线、中划线（）或空格组成，不区分大小写，长度为1～64位，不能与系统中已有的用户组名相同。 4. 在“角色”，单击“添加”选择指定的角色并添加。 说明 对于已启用Ranger授权的组件（HDFS与Yarn除外），Manager上非系统默认角色的权限将无法生效，需要通过配置Ranger策略为用户组赋权。 HDFS与Yarn的资源请求在Ranger中的策略条件未能覆盖的情况下，组件ACL规则仍将生效。 5. 在“用户”，单击“添加”选择指定的用户并添加。 6. 单击“确定”完成用户组创建。 查看用户组信息 用户组列表默认显示所有用户组。单击指定用户组名称左侧的箭头展开详细信息，可以查看此用户组中的用户数、用户以及绑定的角色。 修改用户组信息 在要修改信息用户组所在的行，单击“修改”，修改用户组信息。

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

本章节主要介绍翼MapReduce的查看集群静态资源操作。 操作场景 大数据管理平台支持通过静态服务资源池对没有运行在Yarn上的服务资源进行管理和隔离。系统支持基于时间的静态服务资源池自动调整策略，使集群在不同的时间段自动调整参数值，从而更有效地利用资源。 系统管理员可以在FusionInsight Manager查看静态服务池各个服务使用资源的监控指标结果，包含监控指标如下： 服务总体CPU使用率 服务总体磁盘IO读速率 服务总体磁盘IO写速率 服务总体内存使用大小 说明 启用多实例功能后，支持管理HBase所有服务实例使用的CPU、I/O和内存总量。 操作步骤 1. 在FusionInsight Manager界面，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 静态服务池”。 2. 在“配置组列表”，单击一个配置组，例如“default”。 3. 查看系统资源调整基数。 “系统资源调整基数”表示集群中每个节点可以被集群服务使用的最大资源。如果节点只有一个服务，则表示此服务独占节点可用资源。如果节点有多个服务，则表示所有服务共同使用节点可用资源。 “CPU”表示节点中服务可使用的最大CPU。 “Memory”表示节点中服务可使用的最大内存。 4. 在图表区域，查看集群服务资源使用状态指标数据图表。 说明 可通过“为图表添加服务”，将特定服务的静态服务资源数据添至图表，最多可选择12个服务。 管理单个图表的操作，可参见

为保障您的账户安全、避免额外损失,请务必仔细阅读安全风险提示的全部内容。 OpenClaw 是运行于系统级环境的通用 AI Agent，支持文件读写、代码执行、多步任务编排，可通过聊天工具接收指令执行对应操作。因其具备较高系统操作权限，强烈建议您仅在隔离、可控的云端环境中部署运行。 天翼云提供的 OpenClaw 软件环境来源于第三方或开源社区，仅供您参考与合规使用。您需自行评估使用相关的全部风险，因部署、配置、使用该镜像及相关软件产生的任何直接或间接损失、安全与合规责任，天翼云不承担相关责任。请您确保所有使用行为符合国家法律法规、监管要求及对应开源许可协议。 请您结合自身业务需求与安全要求，合理配置系统与权限策略，保障运行环境安全可控。为降低潜在安全风险，请您重点关注以下使用注意事项： 1. 及时更新版本 定期升级OpenClaw 及相关组件，避免因已知漏洞带来安全风险。 2. 加强数据备份 建议建立定期备份机制，防止因系统故障或误操作导致数据丢失。 3. 控制网络暴露面 非必要情况下，不建议将OpenClaw 服务端口直接暴露至互联网，可通过安全组、内网访问或代理方式进行访问控制。 4. 遵循最小权限原则 仅启用必要的工具和功能，避免授予OpenClaw 过高的系统权限或无限制的自主执行能力。 5. 使用可信来源的Skills插件 建议优先使用官方或经过安全验证的Skills，避免使用来源不明的插件，以降低安全风险。 6. 部署主机安全防护措施 建议安装主机安全防护软件。天翼云为云主机提供免费的主机安全卫士，建议在创建实例时启用相关安全服务。 7. 妥善保护访问凭证 对API Key、Token 等敏感凭证进行安全存储与加密管理，避免泄露。 8. 开启日志与审计机制 建议启用操作日志与行为审计功能，以确保关键操作可记录、可追溯。

本文详细介绍到期与欠费说明。 到期 AOne边缘安全加速平台的基础套餐为包年包月的销售品，在资源到期前7天、3天、1天会以邮件的方式通知客户资源即将到期；在到期当天会以邮件、站内信和短信的方式通知客户。 客户选择订购套餐或资源包，如果客户拟在服务期限届满或资源包抵扣完成后继续使用服务，客户应当及时续订套餐、资源包或开通按需计费。否则，天翼云将在服务期限届满或资源包抵扣完成后暂停向客户提供服务目冻结资源，天翼云有权立即释放客户的资源，并删除相关数据。 产品/服务冻结时：资源将被限制访问和使用，会导致您的业务中断。 产品/服务解冻时：资源将被解除限制，但是需要您自行去自助控制台检查并恢复业务。 产品/服务释放时：资源将被释放，存储在资源中的数据将被删除，数据无法找回。 欠费 在天翼云账户中没有费用并欠款的情况下，天翼云会以短信的方式通知客户充值；如果客户在48小时内未付清所欠金额，则将关停客户的边缘安全加速平台。 服务到期，关停服务 关停客户的边缘安全加速平台安全与加速服务，天翼云CDN会将加速域名的CNAME立即解析至不可用地址。 注意：对域名进行停用操作后，CDN节点会立即删除配置，但仍会在系统数据库中保留原来的配置记录，可再次对域名进行"启用"操作。

告警联系人/组信息是告警通知的前提，通过告警联系人/组功能，可以方便维护告警相关人员及群组信息。 操作场景 用于创建告警通知相关人员信息（联系方式、邮箱等），以及联系人所属联系组信息。 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。 查看站点监控任务 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“告警服务”>"告警联系人/组”，默认进入告警联系人页面。

接口功能介绍 快照策略功能请联系客户经理开通。 快照策略仅支持资源包来源的云电脑（即不支持单实例来源的云电脑）。 如果云电脑已存在快照，且上一个快照时间点到执行周期时一直关机，则不自动创建快照，当用户开机后且到下一个执行周期，再创建快照。 接口约束 无 URI POST /v3/snapshotPolicy/create 路径参数 无 Query参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 regionId 是 String 资源池ID。 d8bbd132b53a11e9b0e40242ac110002 请求参数 请求头header参数 无 请求体body参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 snapshotPolicyName 是 String 快照策略名称。只能包含中文、数字、英文字母、下划线、中划线，长度限制164个字符。 ame1044 snapshotType 是 String 快照类型。枚举值范围：sys系统盘;data数据盘;all系统盘和数据盘，其中data和all是数据盘相关的快照类型，请联系客户经理开通。 sys snapshotTimePoints 是 Array of Strings 快照时间点集合。使用UTC+8时间。任意2个时间差必须大于等于1小时。时间点数量范围[1,24]。时间点格式：HH:mm。 cycleType 是 String 快照的周期类型。枚举值范围：Week按周;Day按天。 Week daysOfWeek 否 Array of Strings 一个星期中需要快照的天。快照周期为按周时必填。取值范围[1,7]，数量限制[1,7]，不允许重复值。 1，7 cycleDayCnt 否 Integer 快照周期天数。快照周期为按天时必填。取值范围[1,10000]。 1 retentionRule 是 String 保留规则。枚举值范围：Month按月;Day按天;Quantity按数量;Forever永久保留。 Quantity retentionMonthCnt 否 Integer 保留月数。retentionRule为Month时必填。取值范围[1,12]。 1 retentionDayCnt 否 Integer 保留天数。retentionRule为Day时必填。取值范围[1,99999]。 1 retentionCnt 否 Integer 保留数量。retentionRule为Quantity时必填。取值范围[1,99999]。 4 autoDelete 否 Boolean 是否自动删除。retentionRule为Quantity时需要填写，默认为true。 autoDelete description 否 String 描述。字符数限制[0,254]，默认为空。

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