步骤三：测试模型微调效果 LLaMAFactory框架提供了模型推理的能力，可直接进入Chat页面加载模型进行对话。 1. 测试基础大模型效果 保持模型名称和模型路径不变，不设置检查点路径，在Chat页面直接点击加载模型，即可测试基础大模型的效果。 本案例使用prompt"天翼云弹性云主机包含哪些规格"进行测试。 基础DeepSeekR1DistillQwen7B大模型给出了通用但是错误的回答。 2. 测试微调大模型的效果 本案例采用了lora的微调方法，因此需将检查点路径设置为步骤二中完成训练的lora小模型。 本案例使用prompt"天翼云弹性云主机包含哪些规格"进行测试。 微调后的大模型能够给出符合微调数据集的回答。 从纯净版ubuntu系统构建微调环境 除了使用预装镜像外, 您也可以从任意ubuntu云主机开始, 按以下步骤搭建出LLaMAFactory微调环境, 并下载任意您需要的模型。

步骤三：测试模型微调效果 LLaMAFactory框架提供了模型推理的能力，可直接进入Chat页面加载模型进行对话。 1. 测试基础大模型效果 保持模型名称和模型路径不变，不设置检查点路径，在Chat页面直接点击加载模型，即可测试基础大模型的效果。 本案例使用prompt"天翼云弹性云主机包含哪些规格"进行测试。 基础DeepSeekR1DistillQwen7B大模型给出了通用但是错误的回答。 2. 测试微调大模型的效果 本案例采用了lora的微调方法，因此需将检查点路径设置为步骤二中完成训练的lora小模型。 本案例使用prompt"天翼云弹性云主机包含哪些规格"进行测试。 微调后的大模型能够给出符合微调数据集的回答。 从纯净版ubuntu系统构建微调环境 除了使用预装镜像外, 您也可以从任意ubuntu云主机开始, 按以下步骤搭建出LLaMAFactory微调环境, 并下载任意您需要的模型。

飞腾内存优化型 飞腾内存优化型fm1搭载飞腾处理器，云主机实例独享CPU，提供更稳定的CPU性能、更大内存比以及更优秀的网络性能，对内存型应用的运行提供更好支持。 飞腾内存优化型fm1适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理的应用 宿主机规格： 宿主机规格 超配比 CPU信息 虚拟CPU核数（vCPUs） 内存（GB） 飞腾计算增强型fm1 不可配置，仅支持1:1 飞腾S2500，2.1GHz 104 408 说明 计算专属云规格中的vCPUs计算公式：vCPUs槽位数 CPU核数 单核线程数 CPU开销。 由于实际部署的主机网络功能的软件版本差异，宿主机可用量可能存在少量误差。 支持的弹性云主机规格： 规格名称 vCPU 内存（GB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网卡多队列数 fm1.large.8 2 16 5/1.5 30 1 fm1.xlarge.8 4 32 7/3 80 2 fm1.2xlarge.8 8 64 12/6 140 4 fm1.4xlarge.8 16 128 18/10 200 8

对比类 对比项 分布式消息服务Kafka 开源Kafka 简单易用 立等可用 即开即用，可视化操作，自助创建，自动化部署，分钟级创建实例，立即使用，实时查看和管理消息实例。 自行准备服务器资源，安装配置必要的软件并进行配置，等待时间长。 易出错。 简单API 提供简单的实例管理RESTFul API，使用门槛低。 无 成本低廉 按需使用 提供多种规格，按需使用，支持一键式在线进行实例代理个数、磁盘存储空间和代理规格扩容。 搭建消息服务本身需要费用，而且即使没有使用，所占用资源本身依旧要收费。 成本低廉 完全托管 租户不需要单独采购硬件资源，直接使用就绪的服务，无需额外成本。 需要购买硬件资源，自行搭建整个消息服务，使用和维护成本高。 实践验证 成熟度高 经受电商网站大规模访问考验，并且已经在云服务平台许多产品中使用，广泛部署运行在分布于世界各地的电信级客户云业务系统里。满足严苛的电信级故障模式库标准。紧随社区主流版本，修复开源bug，持续上线新功能，进行版本升级。 使用开源软件成熟度低，无法保证关键业务，商业案例少；自研周期长，并需要长时间进行验证。 实践验证 能力强大 100%兼容开源，支持一键扩容，深度优化开源代码提升性能和可靠性，支持消息查询等高级特性。 功能不完善，需额外投入进行开发。 稳定可靠 稳定高可用 支持跨AZ部署，提升可靠性。故障自动发现并上报告警，保证用户关键业务的可靠运行。 需要自己开发或基于开源实现，开发成本高昂，无法保证业务可靠运行。 稳定可靠 无忧运维 后台运维对租户完全透明，整个服务运行具有完备的监控和告警功能。有异常可以及时通知相关人员。避免724小时人工值守。 需要自行开发完善运维功能，尤其是告警及通知功能，否则只能人工值守。 稳定可靠 安全保证 VPC隔离，支持SSL通道加密。 需要自行进行安全加固。

本章节主要介绍数据仓库服务使用流程概述。 数据仓库服务（DWS）是一种基于云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。DWS是基于融合数据仓库GaussDB产品的云原生服务，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 DWS提供了简单易用的Web管理控制台，帮助您快速创建数据仓库集群，轻松执行数据仓库管理任务。 DWS 使用流程介绍

本章节主要介绍数据仓库服务的产品定义。 数据仓库服务(Data Warehouse Service) 是一种基于公有云基础架构和平台的在线数据处理数据库，提供即开即用、可扩展且完全托管的分析型数据库服务。数据仓库服务兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 产品架构 DWS基于Sharednothing分布式架构，具备MPP (Massively Parallel Processing)大规模并行处理引擎，由众多拥有独立且互不共享的CPU、内存、存储等系统资源的逻辑节点组成。在这样的系统架构中，业务数据被分散存储在多个节点上，数据分析任务被推送到数据所在位置就近执行，并行地完成大规模的数据处理工作，实现对数据处理的快速响应。 产品架构 应用层 数据加载工具、ETL（ExtractTransformLoad）工具、以及商业智能BI工具、数据挖掘和分析工具，均可以通过标准接口与DWS 集成。DWS兼容PostgreSQL生态，且SQL语法进行了兼容Oracle和Teradata的处理。应用只需做少量改动即可向DWS平滑迁移。 接口 支持应用程序通过标准JDBC 4.0和ODBC 3.5连接DWS 。 DWS （MPP大规模并行处理集群） 一个DWS集群由多个在相同子网中的相同规格的节点组成，共同提供服务。集群的每个DN负责存储数据，其存储介质是磁盘。协调节点（Coordinator）负责接收来自应用的访问请求，并向客户端返回执行结果，此外，协调节点还负责分解任务，并调度任务分片在各DN上并行执行。

步骤二：下载模型并上传 从魔乐社区、魔搭社区等国内大模型社区及平台下载Llama27bchat模型。下载完成后上传至GPU云主机/opt/llama路径下。 说明 如何将本地文件上传到Linux云主机请参考本地文件如何上传到Linux云主机。 步骤三：环境搭建 1. 上传并安装GPU驱动 从Nvidia官网下载GPU驱动并上传至GPU云主机，按照如下步骤安装驱动。 plaintext 对安装包添加执行权限 chmod +x NVIDIALinuxx8664515.105.01.run 安装gcc和linuxkernelheaders sudo aptget install gcc linuxkernelheaders 运行驱动安装程序 sudo sh NVIDIALinuxx8664515.105.01.run disablenouveau 查看驱动是否安装成功 nvidiasmi 说明 如何选择驱动及相关库、软件版本请参见如何选择驱动及相关库、软件版本。 TESLA驱动安装更详细说明请参见安装Tesla驱动GPU云主机用户指南安装NVIDIA驱动 天翼云。 2. 安装Nvidia CUDA Toolkit组件。 plaintext wget

为什么在云监控服务看不到监控数据？ 当出现以下情况时，有可能在云监控服务中看不到监控数据： 购买云服务资源后，首先确认该服务是否已对接云监控服务，请参考支持监控的服务列表。 已对接云监控的服务，由于各个服务采集上报监控数据的频率各有不同，请耐心等待一段时间。 弹性云服务器或裸金属服务器关机超过1小时以上。 云硬盘没有挂载给弹性云主机或物理机。 弹性负载均衡未绑定后端服务器或者后端服务器全部关机。 资源创建时间不足10分钟。 安装配置成功Agent后，为什么管理控制台没有操作系统监控数据或者显示数据滞后？ 安装配置Agent成功，并且云监控服务管理控制台界面“监控状态”开启开关后，需要等待2分钟，管理控制台上才会有操作系统监控数据。 若“插件状态”为“运行中”，“监控状态”开启，等待5分钟后仍没有操作系统监控数据，则需要排查ECS或BMS时间和管理控制台所在客户端时间是否一致。 Agent上报数据时取的是ECS或BMS的操作系统本地时间，管理控制台下发的请求时间范围是依赖用户客户端浏览器的时间，两者如果不匹配则可能导致管理控制台查不到操作系统监控数据。 修改物理机和监控服务时间一致参考命令： timedatectl settimezone 'Asia/Shanghai'。 为什么云监控服务中的网络流量指标值与弹性云服务器系统内工具检测的指标不同？ 因为云监控服务与弹性云主机系统内指标检测软件的采样周期不同。 云监控服务对弹性云主机、云硬盘的采样周期是4分钟（云主机类型为KVM的是5分钟），而系统内工具的采样周期一般为1秒，远远小于云监控服务的采样周期。 采样周期越大，短期内的数据失真越大。所以云监控服务更适合用于网站长期监测、长期监测运行在弹性云主机内的应用趋势等。 同时，使用云监控服务用户可通过设置阈值对资源进行提前告警，保证资源稳定可靠。

OpenSearch Dashboards OpenSearch Dashboards提供了直观的可用于创建、共享、交互式的开发、运维数据分析平台。与OpenSearch搭配使用，并提供角色基础访问控制能力。文内或简称为Dashboards。 支持多用户角色的权限管理 支持包括甘特图在内的多种数据呈现方式 支持多种数据统计方式 支持高阶的索引管理能力 支持通知告警功能 支持基于SQL的查询能力 支持CSV、PDF、Excel等文件的报告生成功能 Logstash Logstash是数据管道服务，通过可扩展的输入、过滤和输出体系，实时采集、转换和加载多源异构数据，并灵活对接各类存储与分析平台，是ELK（Elastic Stack）生态的核心组件之一。天翼云提供的全托管的Logstash服务，支持一键部署、可视化管道配置和数据管道集中管理。 支持文件、数据库、消息队列等多种数据源采集 支持灵活的数据处理，如字段提取、数据脱敏等 内置健康检查机制，支持通过API或可视化界面监控数据管道运行状态 Cerebro Cerebro 是一个功能强大且易于使用的云搜索服务管理工具，适合开发、运维和数据分析等多种场景。通过Cerebro可以对实例进行Web可视化管理，如监控实时的磁盘、集群负载、内存使用率等，通过其直观的界面和丰富的功能，用户可以更高效地管理和监控云搜索实例。云搜索服务兼容开源Cerebro，适配0.9.4。 支持可视化数据管理 支持监控实例实时负载

本章节主要介绍DataArts Studio的开发一个Hive SQL作业流程。 本章节介绍如何在数据开发模块上进行Hive SQL开发。 场景说明 数据开发模块作为一站式大数据开发平台，支持多种大数据工具的开发。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能；可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 环境准备 已开通MapReduce服务MRS，并创建MRS集群，为Hive SQL提供运行环境。 MRS集群创建时，组件要包含Hive。 已开通数据集成CDM，并创建CDM集群，为数据开发模块提供数据开发模块与MRS通信的代理。 CDM集群创建时，需要注意：虚拟私有云、子网、安全组与MRS集群保持一致，确保网络互通。 建立Hive的数据连接 开发Hive SQL前，我们需要在“管理中心 > 数据连接”模块中建立一个到MRS Hive的连接，数据连接名称为“hive1009”。 关键参数说明： 集群名：已创建的MRS集群。 绑定Agent：已创建的CDM集群。 开发Hive SQL脚本 在“数据开发 > 脚本开发”模块中创建一个Hive SQL脚本，脚本名称为“hivesql”。在编辑器中输入SQL语句，通过SQL语句来实现业务需求。 开发脚本 关键说明： 上图中的脚本开发区为临时调试区，关闭脚本页签后，开发区的内容将丢失。您可以通过“提交”来保存并提交脚本版本。 数据连接：建立Hive的数据连接创建的连接。

训推用一体 内置端到端大模型“训推用”全链路工具平台，深度融合DeepSeekR1/V3/蒸馏版系列大模型，为用户提供模型训练、推理、应用全套工具，实现大模型从训练到应用的一体化解决方案。 算力多样化 采用先进的硬件架构，集成高性能计算服务器，支持多种AI芯片，如NVIDIA、昇腾等主流品牌，为DeepSeek系列大模型提供强大的算力支持，满足不同用户对算力的多样化需求。 高效能 裸金属直接部署容器运行环境，无虚拟化开销，释放硬件最大效能，提高DeepSeek系列大模型的训练和推理效率，降低能耗和成本。 极简运维 提供7×24小时在线运维服务，一二三线运维服务全覆盖，全面监控实例、任务、资源的使用情况和调度情况，及时发现异常，降低运维难度和成本。

本节为您介绍天翼云 CTRDS SQL Server迁移至中国电信TeleDB配置。 限制条件 中国电信TeleDB for MySQL在使用Udal组件的情况下，全量迁移阶段无法自动迁移表定义。您需要提前手动创建表。 目标端配置请参照自建SQL Server迁移至自建MySQL。

相关服务 交互功能 弹性云服务器 云数据库RDS服务配合弹性云服务器（Elastic Cloud Server，简称ECS）一起使用，通过内网连接云数据库RDS可以有效地降低应用响应时间、节省公网流量费用。 虚拟私有云 对您的云数据库RDS实例进行网络隔离和访问控制。 对象存储服务 存储云数据库RDS实例的自动和手动备份数据。 云监控服务 云监控服务是一个开放性的监控平台，帮助用户实时监测云数据库RDS资源的动态。云监控服务提供多种告警方式以保证及时预警，为您的服务正常运行保驾护航。 分布式缓存服务 分布式缓存服务通过将热点数据放入缓存，加快用户端的访问速度，提升用户体验。 数据复制服务 使用数据复制服务，实现数据库平滑迁移上云。

本节主要介绍与其他服务依赖关系 相关服务 交互功能 :: 弹性云主机 云数据库RDS服务配合弹性云主机（Elastic Cloud Server，简称ECS）一起使用，通过内网连接云数据库RDS可以有效地降低应用响应时间、节省公网流量费用。 虚拟私有云 对您的云数据库RDS实例进行网络隔离和访问控制。 对象存储服务 存储云数据库RDS实例的自动和手动备份数据。 云监控服务 云监控服务是一个开放性的监控平台，帮助用户实时监测云数据库RDS资源的动态。云监控服务提供多种告警方式以保证及时预警，为您的服务正常运行保驾护航。 分布式缓存服务 分布式缓存服务通过将热点数据放入缓存，加快用户端的访问速度，提升用户体验。 数据复制服务 使用数据复制服务，实现数据库平滑迁移上云。

本文介绍科研助手的相关术语解释。 资源池 资源池是科研助手服务所需要使用的计算资源的集合，科研助手的资源池为用户提供了多个可用区和多种实例规格，用户可灵活切换使用。 实例 每个任务可以有一个或多个执行实例（Instance）。同一任务的各个实例并行处理各自的输入数据。实例是科研助手调度与执行的最小单元，这些实例会动态的运行在系统分配的节点上。 开发环境 开发环境是云原生的资源使用和开发工具链的集成，为不同类型开发、探索、教学用户，提供更好云化开发体验。 集群 集群是容器运行所需云资源的集合，包含了若干台服务器节点、虚拟私有云等云资源。 镜像 镜像是一个模板，用于打包应用程序及其依赖环境的标准格式。 存储源 科研助手平台支持将用户的文件存储/对象存储作为存储源接入，科研助手平台将存储的共享目录或者存储桶挂载到容器中。 数据集 科研助手通过数据集将文件系统中存在的某个目录或者对象存储中的bucket与容器内部的文件系统上的某一目录建立绑定关系。这就意味着，当我们在容器中的这个目录下写入数据时，容器会将其内容直接写入到存储源中。

本节先简要介绍DeepSeek的基本信息,接着详述了如何在GPU云主机中运行deepseekr17b模型,最后对不同模型的硬件配置进行推荐。 什么是DeepSeek DeepSeek 是一个基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLM），由深度求索（DeepSeek）公司开发。它能够处理自然语言理解、生成、翻译、问答等多种任务。在目前大模型主流榜单中，DeepSeekV3 在开源模型中位列榜首，与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。在对话模型典型任务方面的评测效果如下： 当前 DeepSeek 模型有多个版本，参数量从 1.5B、70B到671B不等，适用于不同的应用场景和计算资源。参数量越多，资源消耗越多，使用者可以根据自己实际需求选择不同模型版本。 注意 为维护良好的网络环境和公共秩序，禁止任何用户或机构利用天翼云平台从事违法活动、传播不良信息或实施违反社会公序良俗的行为。若发生此类行为，天翼云将依法采取必要措施，停止相关服务功能，并依法追究责任。 模型由DeepSeek公司提供，模型的结果仅供参考，并可能因不同的环境、数据或操作条件而有所不同，我们不对模型的任何结果负责。 快速体验DeepSeek Ollama 是一个专为本地运行大语言模型（LLMs）而设计的工具，支持多种模型格式，并提供了简单易用的命令行接口。这里，我们以DeepSeekr17b模型为例，讲解如何在天翼云使用Ollama运行 DeepSeek模型，读者可以根据自己实际需求修改云主机模型和云主机配置。

本节介绍了使用天翼云电脑（政企版）过程中涉及的基本概念，方便您查询和了解相关概念。 概念 说明 云资源池 云资源池是指中国电信采用虚拟化技术将计算、存储、网络等IT基础资源虚拟化成相应的逻辑资源池。 公有云 公有云是指云资源池被公众用户通过订阅使用云资源服务，云资源服务可以包括计算、存储、网络、应用程序和服务。 AI云电脑管理平台 提供整套AI云电脑管理平台软件，包含虚拟化、存储管理等组件，具备AI云电脑的开通、管理、监控、运维等能力。 电脑实例 可提供给用户电脑服务的最小单位，一台电脑实例包括vCPU、内存、电脑操作系统和系统盘等基础计算组件。 资源包 AI云电脑所需资源的总和，包括AI云电脑计算包、存储资源包和网络资源包。 单实例订购 直接选定AI云电脑规格并订购开通AI云电脑实例的一种AI云电脑订购方式。以单实例方式订购AI云电脑后，如有数据盘及上网带宽需求，数据盘及带宽服务需单独订购。 资源包订购 先订购资源包，再开通AI云电脑实例、数据盘及上网带宽的一种AI云电脑订购方式。资源包开通后，企业管理员可对AI云电脑、数据盘及上网带宽进行自助管理。 计算包 可供用户开通AI云电脑（vCPU、内存和系统盘）的资源总和。订购AI云电脑计算包后，企业管理员可自助开通、删除及管理AI云电脑，可开通的最大AI云电脑总数为用户订购计算包大小。 存储包 可供用户开通AI云电脑的数据盘的资源总和。订购存储包后，企业管理员可自助为AI云电脑添加数据盘、扩容数据盘，可开通的最大数据盘总容量为用户订购存储包容量大小。 网络包 可供用户开通AI云电脑上网带宽的资源总和。订购网络包后，企业管理员可自助开通、删除及配置带宽，可开通的最大上网带宽总和为用户订购网络包带宽大小。 AI云电脑升级/降级 升级/降级已购买的AI云电脑，如从2核4G内存升级至4核8G内存。 续订 延长AI云电脑及数据盘的订购可使用时间。 数据盘扩容 增加AI云电脑的已购数据盘容量，如从100GB扩容至2000GB。 管理员 管理员即为租户，具有对资源池下的资源进行订购、分配的权限。也可对租户下的用户进行创建、删除、分配桌面等操作。 用户 AI云电脑终端用户，AI云电脑（政企版）管理台支持两种创建用户方式： 管理员激活：输入用户账号和密码，即可生成用户账号。 邮件通知激活：输入用户通知邮箱和用户账号。账号信息会发送至用户通知邮箱，用户完成账号认证，即可使用该账号。 桌面池 桌面池是一批桌面集合，管理员提对桌面池桌面进行统一管理和运维。桌面池包含池化桌面、并发桌面两种类型。 池化桌面：可以创建一定数量的AI云电脑，与桌面池关联的用户通过先到先得的排队方式使用桌面池中的电脑资源。池化桌面数量和用户数量最高支持 1:3 配比，若池化桌面已使用完，用户需排队等待。 并发桌面：开通多个桌面，每个桌面只属于单个用户。根据并发桌面比例或数量进行相应的资源扣减。但每个桌面只属于单个用户，每次最多可在线使用的桌面数量占总并发桌面数量的一定比例。 基础策略 基础策略是为桌面配置的一组关于USB重定向、文件重定向读写权限、剪切板读写权限、水印、客户端自动重连间隔、画面显示等的安全规则集合，用于控制用户终端与AI云电脑之间的数据传输和外设接入权限。 移动终端 移动终端是指在移动设备上安装AI云电脑的客户端，使用户能通过该设备接入AI云电脑，该移动设备即称为移动终端。目前AI云电脑（政企版）支持移动终端包含了：iOS手机、iPad、安卓手机、安卓pad。 电脑终端 电脑终端是指在PC设备上安装AI云电脑的客户端，使用户能通过该设备接入AI云电脑，该PC设备即称电脑终端。目前AI云电脑（政企版）支持电脑终端包含了：Windows、Mac、Ubuntu瘦终端、安卓瘦终端、国产化终端。 触屏式 用户通过手指触碰显示屏，就能实现对移动端的AI云电脑进行操作。 鼠标式 用户通过在显示屏上移动鼠标指针，实现对移动端的AI云电脑进行操作。 虚拟键盘 可以在移动端的AI云电脑内进行文字输入、表格修改等其他操作的键盘。 组合键 将普通键盘的常用快捷键，以按钮的形式展现在移动端的AI云电脑内进行操作。

本节介绍了数据库权限相关问题与处理方法。 TaurusDB提供root帐号或super权限吗 TaurusDB)提供的管理员帐号为root帐号，具有去除super、file、shutdown和create tablespace后的最高权限。 大部分的云数据库服务平台，都未给root帐号提供super权限。因为一旦用户拥有了super权限，就可以执行很多管理性的命令，比如reset master，set global…，kill，reset slave等，这类操作很有可能导致TaurusDB出现不可预知的异常和故障。这一点是云服务平台和本地搭建MySQL比较大的区别，TaurusDB提供服务化能力，那就需要保证实例的稳定正常运行。 对于客户要求super权限的场景，TaurusDB提供了服务化能力，也可以通过其他手段绕过super权限的限制。 举例如下： 举例1：有些用户喜欢登录数据库执行如下命令来修改参数，这在TaurusDB是被禁止的，您只能通过TaurusDB界面中的参数修改功能来实现。 set global 参数名 参数值 ; 如果您的脚本中包含set global命令导致super缺失，请删除set global命令，通过console的参数修改。 举例2：有些用户执行如下命令报错，这也是因为没有super权限导致的，只需要去除definer'root’关键字即可。 create definer'root'@'%’ trigger(procedure)… 如果您缺失super权限，可以使用mysqldump导入数据，请参考使用mysqldump迁移TaurusDB数据导入和导出数据。

产品特性与使用方式 • 多智能体协同服务 ：每个智能体独立处理特定任务，满足从科研到教学的跨场景需求。 • 多模态输入支持： 支持自然语言提问、文件上传、图片识别等多种交互方式。 • 按需定制与即时响应： 用户可根据任务自由选择服务，一键启动，快速获得可用结果。 • 基于平台的可视化操作体验：通过Web端界面，教师与科研人员可直接访问所有功能，便捷操作，无需专业背景。 产品优势 一站式体验，打通教学与科研全流程 本产品聚焦育科研和教学两大核心场景，通过“学术检索助手 + 论文助手 + 教学助手”三大智能体协同工作，实现从文献获取、内容生成、教案设计、习题编写到作业批改的全链路自动化服务。用户只需上传文件或提出问题，即可一键完成整套任务，无需跳转平台，无需多工具切换，真正实现“一个入口，解决全部问题”。 AI原生交互，极致高效又易用 平台基于先进大语言模型和多模态模型构建，支持自然语言输入、文档上传、图片识别等多种交互方式，教师和科研人员无需专业技术背景，只需用“提问式”对话，即可完成复杂任务配置与调用。系统自动识别意图、调用最合适的智能体响应，显著降低使用门槛，大幅节省时间成本。

本文汇总了云专线服务在使用过程之中会遇到的概念类问题。 天翼云云专线与云间高速有什么区别？ 天翼云云专线和云间高速都是中国电信天翼云推出的云计算网络服务，用于连接用户的本地网络与天翼云的数据中心，提供稳定、高速的连接，以满足企业和个人在云计算环境下的网络连接需求，两者在连接方式，路由配置等都有较大区别，具体区别请您见下表： 区别项 云专线 云间高速 概念 云专线是一种通过私有连接，将用户本地数据中心与云端的数据中心直接连接起来的服务。 云间高速是云厂商为用户提供的一种高速互联网连接服务，使用户可以通过公共互联网连接到云端的数据中心。 连接方式 天翼云云专线服务是由物理专线实现连接的，具有较高的带宽、低延迟和更可靠的连接。 通常是通过虚拟专线或优化的网络路由实现的，以提供较快的数据传输速度和相对较低的延迟。 路由配置 专线网关作为客户站点和天翼云VPC之间的虚拟路由转发设备，实现端到端的路由配置，一端绑定物理专线，一端与客户站点需要访问的VPC直连。 在云间高速中，云网关通过配置在其上的路由表进行多点互联流量转发，每个云网关包含一张默认路由表，支持创建自定义路由表，并支持通过路由表关联转发和路由学习功能定义互通、隔离，满足网络多样化的需求。 带宽配置 在配置物理专线时，可以指定带宽，实现点到点购买。 购买云间高速时，同时需要购买各个跨域网络实例的互通网络带宽，所有的跨域互通网络实例使用的带宽总和即为带宽包。 适用场景 云专线可以提供更好的隐私和安全性，适用于需要大量数据传输和对网络连接稳定性要求较高的企业。 云间高速适用于需要与云服务提供商快速连接的任务，如数据备份、应用程序部署等。

本文主要介绍云服务备份容量类常见问题。 为什么备份容量会大于磁盘中实际容量？ 常见现象 在云主机中存放了文件并进行了备份，删除文件后再次进行备份，备份的大小并没有较大变化或比之前的备份更大。 ECS创建的备份比文件系统查询到的磁盘占用空间大。 原因分析 以下原因可能造成备份容量会大于磁盘中实际容量： 备份机制使然。云服务备份的云主机备份、云硬盘备份、SFS Turbo备份均为块级备份。块级备份不同于文件级备份，块级备份每次备份数据都是以一个扇区(512B)为单位来进行备份。 磁盘中的文件系统的元数据会占用磁盘空间。 文件系统为降低性能消耗，删除文件时只在文件属性中创建删除标记，但是未对扇区里已写入的数据进行擦除，扇区上的元数据仍然存在。块级备份无法感知到扇区内的数据是否删除，只能通过是否是全0数据块来判断此扇区是否要备份。 云服务备份系统会根据数据的写入情况，判断哪些数据产生了变化，这里的“变化”包括新增、修改和删除。云服务备份系统通过两次的快照对比每个扇区的数据是否发生了变化，没有变化则不备份。如果有变化，则判断是不是全0数据块，如果是全0数据块，则不会进行备份；如果是非全0数据块，则会进行备份。即使数据删除后，扇区内的元数据未删除，也会被识别为非0数据块，也会被备份。 解决方案 如您仅需对部分文件进行备份，可以使用相应的文件级别备份方案，以达到减小备份空间和降低成本的目的。

本页面介绍云数据库ClickHouse的应用场景。 云数据库ClickHouse常应用于OLAP场景，用户行为分析、BI报表、监控系统、特征分析等。 用户行为分析系统 云数据库ClickHouse可用于实时筛选和群体画像，通过对海量明细日志记录的自定义条件过滤，深入探查用户行为。它还能构建用户来源分析系统，跟踪各渠道的页面浏览量(PV)和独立访客数(UV)等关键指标。 BI报表 云数据库ClickHouse使得构建实时交互式查询报表成为可能，能够实时分析订单、收入、用户数等核心业务指标。即使在数亿至数百亿记录规模和数百个维度的大宽表下，云数据库ClickHouse仍能以通常在100毫秒以内的响应时间，实现自由查询和探索式分析，帮助挖掘业务价值。 监控系统 云数据库ClickHouse可用于监控视频播放质量、CDN质量、系统服务报错信息等各种指标。通过与可视化工具结合，实现监控大盘功能，提供对关键指标的实时监测和可视化展示。 特征分析 利用云数据库ClickHouse对大数据量进行聚合计算，可以提取出有价值的特征。这种特征分析能够帮助识别和理解数据中的模式、趋势和关联性，为业务决策提供更深入的洞察。 云数据库ClickHouse在这些应用场景中具备强大的处理能力和高效的查询性能，为用户提供快速、准确和灵活的数据分析解决方案，帮助他们从数据中发现有价值的信息，优化业务决策和提升竞争优势。

本文介绍购买类常见问题。 云容器引擎服务与serverless容器服务的区别是什么？ 容器引擎将容器运行的集群资源也交付给了用户，用户能够感知到集群、节点的存在，能够对集群节点进行查看和管理，用户的操作权限及自由度更大，相应的也需要承担集群维护的责任。Serverless容器服务不涉及资源节点的管理，用户无法对集群节点进行操控，用户仅需要关注应用的运行。 说明： 关于云容器引擎服务产品的进一步详细信息可参照【产品定义】部分。 容器引擎是否需要购买镜像仓库？ 如若你开通了云容器引擎服务，云容器引擎平台将会提供一个免费的基础版镜像仓库供给用户使用，用户无需单独购买镜像仓库产品，也可以实现私有镜像的上传。若用户具有更高的需求，也可开通天翼云的容器镜像服务，服务目前为免费提供。 说明 ：镜像仓库的详细使用方式可参考容器镜像部分【创建容器镜像】。 云容器引擎常见的使用场景是什么？ 以下列举了几项使用云容器引擎的常见场景： 适用于传统IT架构渐进式转型的场景，实现单一架构解耦拆分为多个容器，系统更灵活，轻松应对市场变化。 适用于业务上线效率低下的场景，实现容器镜像贯穿从开发到运维各环节，统一环境配置，业务快速上线。 适用于访问量有明显波峰、波谷的应用，实现自动弹性伸缩，系统秒级自动弹性扩容，快速响应并发高峰。 适用于系统IT资源浪费严重的场景，使平均负载维持较高水平，每分钱都真正支持业务。 适用于复杂系统运维压力大的场景，基于容器服务实现自动化运维，基于实时日志快速问题定位，界面化操作和短信通知实现24小时自动监控。 说明： 更多场景应用可参考【应用场景】部分，或咨询客户。

kc1弹性云主机的规格 注意 “央企北京1”和“佛山3”提供的云主机规格的网络指标（最大带宽、基准带宽、最大收发包能力）与本文内容不一致，请以对应创建页面所展示的数值为准。 规格名称 vCPU 内存（GB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网卡多队列数 kc1.large.2 2 4 2/0.5 20 1 kc1.large.4 2 8 3/0.8 30 2 kc1.xlarge.2 4 8 5/1.5 50 2 kc1.xlarge.4 4 16 7/3 80 4 kc1.2xlarge.2 8 16 9/4.5 110 4 kc1.2xlarge.4 8 32 12/6 140 4 kc1.4xlarge.2 16 32 15/8.5 200 8 kc1.4xlarge.4 16 64 18/10 260 8 kc1.8xlarge.2 32 64 25/16 350 16 kc1.8xlarge.4 32 128 30/20 400 16 鲲鹏内存型 鲲鹏内存型搭载鲲鹏处理器，云主机实例独享CPU，提供更稳定的CPU性能、更大内存比以及更优秀的网络性能，对内存型应用的运行提供更好支持。 鲲鹏内存型适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理的应用。

hc1弹性云主机的规格 注意 “央企北京1”提供的云主机规格的网络指标（最大带宽、基准带宽、最大收发包能力）与本文内容不一致，请以对应创建页面所展示的数值为准。 规格名称 vCPU 内存（GB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网卡多队列数 hc1.large.2 2 4 2/0.5 20 1 hc1.large.4 2 8 3/0.8 30 2 hc1.xlarge.2 4 8 5/1.5 50 2 hc1.xlarge.4 4 16 7/3 80 4 hc1.2xlarge.2 8 16 9/4.5 110 4 hc1.2xlarge.4 8 32 12/6 140 4 hc1.4xlarge.2 16 32 15/8.5 200 8 hc1.4xlarge.4 16 64 18/10 260 8 hc1.8xlarge.2 32 64 25/16 350 16 hc1.8xlarge.4 32 128 30/20 400 16 海光内存型 海光内存型搭载海光处理器，云主机实例独享CPU，提供更稳定的CPU性能、更大内存比以及更优秀的网络性能，对内存型应用的运行提供更好支持。 海光内存型适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理的应用。

本节介绍天翼云手机在数据存储方面的常见问题。 数据信息是否可以长期保持？ 已购的天翼云手机会保留数据。切换天翼云手机的使用平台，或重装APP均不影响，用户的文档和相关设置等数据信息在付费情况下是可以长期保持。如果退订天翼云手机或者欠费拆机，数据将不再保留且无法恢复。 云手机内的个人信息和数据安全吗？ 云手机内个人信息和数据存在云端，不落地，传输经过多重加密，有效防止被恶意泄露或窃取，提供云上安全防护保障。

本文介绍边缘接入服务IP应用加速Gzip压缩功能。 背景介绍 在一些大文件传输业务场景，尤其在业务高峰期，会占用很多宝贵的带宽资源且增加发送时间，降低加速体验效果。在此背景下，我们提出对上下行传输内容同时进行压缩，提升中间节点传递速度，同时降低带宽成本。 Gzip基于DEFLATE算法，它是LZ77和霍夫曼编码的组合，最早用于UNIX系统的文件压缩。HTTP协议上的Gzip编码是一种用来增进Web应用程序性能的技术，Web服务器和客户（浏览器）必须共同支持Gzip，当下主流的浏览器都是支持Gzip压缩，包括IE6、IE7、IE8、IE9、FireFox、Google Chrome、Opera 等。 功能介绍 开启Gzip压缩功能后，可以减少平台中传输的内容，能够带来两个明显的好处，一是降低节点带宽，二是通过网络传输文件时，可以减少传输的时间。 IP应用加速会对传输在IP应用加速上行和下行的数据同时进行压缩： 对于上行而言，传输内容在边缘节点压缩后，在回源节点进行解压缩后传给源站。 对于下行而言，回源节点进行压缩，在边缘节点进行解压缩后返回给客户端。 注意事项 常用的视频类型（MP4、WMV、AVI等）和图片类型（JPG、PNG、JPEG等）一般已进行压缩处理，无需再开启Gzip压缩。 建议仅针对大文件传输开启压缩功能。

天翼云培训与认证优惠码简介 天翼云培训与认证优惠码是用户订购天翼云学堂付费课程、班级、认证、会员等可使用抵扣券码。用户可根据抵扣券适用产品在订购过程中享受相应优惠。 天翼云培训与认证优惠码具有两种形态：1）抵价模式：获得优惠券用户在订购付费课程、班级、认证、会员时，可享受优惠券同等面额优惠。2）打折模式：用户订购时可获得券面折扣优惠。 兑付载体：天翼云学堂（[]( ） 天翼云培训与认证优惠码用户与法律声明 天翼云培训与认证优惠码为虚拟券面资产，不可兑付现金。单一编号优惠券码仅可使用1次，一经验证恕不退还，请用户谨慎操作。用户在使用优惠券码付款订单发生退订等情况优惠券码权益恕不退还。根据运营情况，已发优惠券码存在随时调整变更可能性，恕不另行通知。 天翼云培训与认证优惠券码由中国电信股份有限公司云计算分公司统一经营管理，除授权中国电信云计算公司区域中心、中国电信内部业务运营单位、官方认证代理渠道外，无任何其他授权经营渠道。优惠券码中国电信云公司保留最终解释权。

DLI核心引擎：Spark+Flink Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，聚焦于查询计算分析。DLI在开源Spark基础上进行了大量的性能优化与服务化改造，不仅兼容Apache Spark生态和接口，性能较开源提升了2.5倍，在小时级即可实现EB级数据查询分析。 Flink是一款分布式的计算引擎，可以用来做批处理，即处理静态的数据集、历史的数据集；也可以用来做流处理，即实时地处理一些实时数据流，实时地产生数据的结果。DLI在开源Flink基础上进行了特性增强和安全增强，提供了数据处理所必须的Stream SQL特性。 DLI服务架构：Serverless DLI是无服务器化的大数据查询分析服务，其优势在于： 自动扩缩容：根据业务负载，对计算资源进行预估和自动扩缩容。 如何访问DLI 服务平台提供了Web化的服务管理平台，既可以通过管理控制台和基于HTTPS请求的API（Application programming interface）管理方式来访问DLI，又可以通过JDBC客户端连接DLI服务端。 管理控制台方式 提交SQL作业、Spark作业或Flink作业，均可以使用管理控制台方式访问DLI服务。 API方式 如果用户需要将云平台上的DLI服务集成到第三方系统，用于二次开发，可以使用API方式访问DLI服务。

本章节主要介绍数据治理中心的配置DDS连接功能。 DDS连接适用于云上的文档数据库服务，常用于从DDS同步数据到大数据平台。 连接云服务DDS时，相关参数详见下表： DDS连接参数 参数名 说明 取值样例 名称 连接的名称，根据连接的数据源类型，用户可自定义便于记忆、区分的连接名。 ddslink 服务器列表 服务器地址列表，输入格式为“数据库服务器域名或IP地址：端口”。多个服务器列表间以“;”分隔。 192.168.0.1:7300;192.168.0.2:7301 数据库名称 要连接的DDS数据库名称。 DBdds 用户名 连接DDS的用户名。 cdm 密码 连接DDS的密码。

数据类型 支持的数据 数据库 MYSQL、GOLDENDB、TIDB、MYCAT、 DBLE、 DRDS 、 TELEDB、 TDSQLFORMYSQL、 ORACLE、 OCEANBASE、 POSTGRESQL、 TELEPG、 MsSQL(SQLServer)、 MARIADB、 INFORMIX、 SYBASE、DB2、 CHCHEDB、 HANA、ElasticSearch、MongoDB、ClickHouse 大数据组件 HIVE、 星环(INCEPTOR)、 IMPALA、 GREENPLUM、 HBASE、 ODPS(Maxcompute)、 TERADATA、 VERTICA、 DORIS 国产数据库 南大通用(GBASE)、达梦(DM)、人大金仓(KINGBASE)、 高斯DBT(Gauss100)、 高斯DBA(Gauss200)、神通(Oscar)、 瀚高(HighGo)、优炫(UXDB) 结构化数据 支持DEL、DBF、TXT、CSV、XLSX、CSV、ORACLEDMP、MYSQLDMP格式 说明 DEL、DBF、TXT、CSV、XLSX、CSV支持使用：FTP、SFTP、Local协议 非结构化数据 说明 仅支持脱敏能力，暂不支持水印能力 支持DOC、DOCX、TXT、XML、JSON、DCM格式 说明 支持使用：UNSTRUCTFTP、UNSTRUCTSFTP、UNSTRUCTLOCAL协议

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