跨云平台迁移 场景说明 当用户存在多云战略需求时，需要将部分或全部资源迁移到天翼云。 场景痛点 迁移操作时可能面临数据丢失、数据不一致等风险，还需要解决不同类型资源的迁移问题，不同云厂商之间可能存在软件和服务不兼容的问题，这些问题都可能导致应用程序无法正常运行。 产品优势 云迁移服务CMS实现将源平台的架构平行迁移至目标平台。通过可视化界面一键迁移，降低了迁移难度，有效解决服务器、数据库、对象存储迁移中的各种难点。 最大程度支持服务器、数据库、对象存储应用调用第三方服务接口的切换。 针对市面主流的云计算厂商跨云迁移，具有良好的的兼容性。 场景架构 搭配使用产品 弹性云主机 对象存储 弹性IP 传统企业上云 场景说明 随着本地业务运行810年后，大部分企业或者政府机构会将这部分设备进行退网处理，同时随着设备退网，企业原有的服务器、数据库以及对象存储等资源也面临上云迁移的需求。 场景痛点 迁移过程中面临业务无法长时间中断、数据量大、业务情况复杂、人员更迭等因素导致应用重部署难度高甚至无法实现等情况。

功能概述 依托中电信量子安全加密体系，深度集成量子安全服务平台，基于“量子软模块/量子安全盾+云电脑”，提供更高级别的量子安全防护。 客户端（V3.1.1版本以上）已全面集成量子安全软模块，用户可通过管理控制台免费开通。 开通后，即可享受两大核心安全升级： 量子级身份认证：结合量子安全介质，为终端接入提供量子安全级身份认证保障; 动态量子加密传输：采用"一次一密"量子会话密钥机制，每次连接使用一个量子会话密钥，会话结束后立即销毁，保障端到端数据传输安全。 功能优势 量子身份认证：结合量子软模块/安全盾，提供终端接入的量子身份认证保护。 “一次一密”量子加密保护：每次连接使用一个量子会话密钥，会话结束后立即销毁，从根本上杜绝暴力破解风险。 使用场景 政务领域：XC、党政办公 政务领域涉及大量国家机密、政策文件及敏感数据，安全要求高； 金融领域：金融办公、服务外包办公 金融行业涉及客户数据、交易记录、财务信息等高度敏感数据，需更高的安全保护； 科研领域：高校、科研办公 科研机构对知识产权保护有更高要求，近年来科研数据泄露成重灾区。

本页介绍天翼云TeleDB数据库版本与文档声明。 本文档是基于商用发布的私有化部署的天翼云分布式数据库TeleDB V5.1.5为基线撰写，使用V5.1其他版本的用户可以作为参考使用。 虽然公有云的部分特性与本文档接近，但本手册不能用于天翼云公有云（ctyun.cn）、中国电信翼龙平台产品的参考。 其他小版本文档随产品软件安装包一并发布，如您已购买了本产品，可以联系天翼云工作人员获取相关产品安装包或安装光盘。 如您对本文档存在疑问，您可以通过天翼云服务渠道向我们反馈。我们会第一时间处理并向您反馈结果。

本节介绍天翼云息壤一体化智算服务平台的产品定义。 天翼云息壤是基于算力加速、训练推理、算网调度三个层面的技术一体化核心竞争力，构建的领先开放的一体化智算服务平台，其包含以下核心产品： 公共算力服务：统一的资源调度和交易平台，提供多维度的核心调度能力。 训推服务：为大模型训练、推理、应用提供全栈工具链的智算服务平台，预置丰富的基座大模型和镜像，支持国产化等异构算力，提供算子加速与模型加速，极大提升大模型训练推理效率。 模型推理服务：面向企业开发者的一站式大模型服务平台，提供功能全面、安全可靠且具有价格优势的模型调用服务，同时配备完整的大模型开发工具链，帮助企业开发者实现大模型服务与应用对接。 应用托管：提供一站式应用托管平台，免运维底层资源，支持跨域算力调度与分布式服务部署，具备自适应弹性伸缩能力，提供应用构建、部署、运维和治理全生命周期管理，构建息壤应用生态体系。 科研助手：一站式科研实训平台，可调度各种类型的计算资源，针对各科研场景搭载开箱即用的科研软件。 产品形态及其使用场景 天翼云息壤一体化智算服务平台面向细分客户群体的不同使用场景，提供多种产品形态，如下表所示。 产品形态 产品定位 使用场景 公共算力服务 统一资源调度和交易平台，提供多维度的核心调度能力，支持多方算力接入，实现跨地域跨服务商异构算力一体化供给，满足算力互联接入、促成算力交易、闭环算力运营流程、符合算力政策四大核心需求。 适用于对算力有特定要求的客户，比如算力所在区域、算力卡型、成本等，需要在全国范围内寻匹配的供应商。 训推服务 训推平台是为大模型训练、推理、应用提供全栈工具链的智算服务平台，包含数据处理、模型开发、训练任务、智算资产管理、模型服务等模块。预置丰富的基座大模型和镜像，支持国产化等异构算力，提供算子加速与模型加速，极大提升大模型训练推理效率。 用户无需自建平台，基于训推服务开箱即用，快速、高效训练模型，部署服务用于业务生产。 模型推理服务 面向企业开发者的一站式大模型服务平台，提供功能全面、安全可靠且具有价格优势的模型调用服务，同时配备完整的大模型开发工具链，帮助企业开发者实现大模型服务与应用对接。 适用于缺少资源、缺乏算力管理和分布式框架底层经验，希望低门槛使用，或需要基于用户的行业数据，对基础大模型进行调优训练，快速部署并与业务系统进行集成等场景。 应用托管 提供一站式应用托管平台，免运维底层资源，支持跨域算力调度与分布式服务部署，具备自适应弹性伸缩能力，提供应用构建、部署、运维和治理全生命周期管理，构建息壤应用生态体系。 可基于息壤公有云便捷托管部署自己的应用，并全面掌控资源运行状态。 科研助手 一款适用于高校科研场景的一站式科研实训平台，实现可调度各种类型的计算资源，并针对仿真、流体计算、材料化学、数学计算等科研场景搭载常用科研软件，支持一键部署、随时随地、无需配置开箱即用。 适用于高校科研场景，解决高校科研团队在日常科研场景中面临的算力分散、算力短缺、科研软件不好找等核心痛点问题。

方案优势 简化训练和部署的复杂流程：训推智算服务平台通过整合全链路的工具组件，实现了训练与部署流程的极大简化，为科研人员提供了一站式解决方案。用户无需再为繁杂的工具和环境配置而烦恼，只需专注于模型的核心研发工作。智算开发平台不仅降低了大模型开发的使用门槛，更让AI技术的普及和应用变得更加便捷和高效。 开箱即用，降低调优成本：训推智算服务平台为用户带来了便利，通过平台，用户无需进行任何额外的配置或调试，开箱即用。平台预置了丰富的预训练模型和镜像环境，针对不同场景提供了多样化预置数据集，确保用户能够迅速投入工作。同时，平台集成了大模型微调训练工具，适用于专属大模型的快速训练。此外，平台还支持分布式训练和Deepspeed加速框架，提供断点续训功能，支持小样本微调，使用户能够轻松定制专属模型，极大地降低了调优成本，提高了研发效率。 平台化全流程管理：训推智算服务平台，一个集成化的平台化工具，将以上所有角色都汇聚于一个统一的平台之上，提供从数据处理、模型开发、模型训练到最终模型部署应用的全栈服务。管理者能够在平台上实现统一管理和查看，确保各环节的无缝衔接，让各角色参与者能借助平台完美协同工作，实现数据互通、环境互通，确保数据和模型安全，全程不出平台实现训练开发资产的一站式沉淀与管理，能显著提升企业整体工作效率，实现AI生产的流水线化运作。

方案优势 简化训练和部署的复杂流程：一站式智算服务平台通过整合全链路的工具组件，实现了训练与部署流程的极大简化，为科研人员提供了一站式解决方案。用户无需再为繁杂的工具和环境配置而烦恼，只需专注于模型的核心研发工作。智算开发平台不仅降低了大模型开发的使用门槛，更让AI技术的普及和应用变得更加便捷和高效。 开箱即用，降低调优成本：一站式智算服务平台为用户带来了便利，通过平台，用户无需进行任何额外的配置或调试，开箱即用。平台预置了丰富的预训练模型和镜像环境，针对不同场景提供了多样化预置数据集，确保用户能够迅速投入工作。同时，平台集成了大模型微调训练工具，适用于专属大模型的快速训练。此外，平台还支持分布式训练和Deepspeed加速框架，提供断点续训功能，支持小样本微调，使用户能够轻松定制专属模型，极大地降低了调优成本，提高了研发效率。 平台化全流程管理：一站式智算服务平台，一个集成化的平台化工具，将以上所有角色都汇聚于一个统一的平台之上，提供从数据处理、模型开发、模型训练到最终模型部署应用的全栈服务。管理者能够在平台上实现统一管理和查看，确保各环节的无缝衔接，让各角色参与者能借助平台完美协同工作，实现数据互通、环境互通，确保数据和模型安全，全程不出平台实现训练开发资产的一站式沉淀与管理，能显著提升企业整体工作效率，实现AI生产的流水线化运作。

本小节介绍DDoS高防IP产品定义。 “天翼云DDoS高防IP”用户无需额外安装任何软件和部署硬件设备，无需人员培训，不受主备线路更换的限制。“天翼云DDoS高防IP”将多个云平台业务统一配置天翼云抗DDoS服务，电信天翼云会为每个独立的一级域名网站提供高防解析域名/IP地址，而后客户仅需将平台的域名CNAME解析更改新分配的IP，接入高防机房平台即可享受全面的DDoS攻击防护服务。 “天翼云DDoS高防IP”利用BGP实现了对攻击流量牵引导流的秒级全网生效，一条策略配置，全网生效；支持境内、境外流量防护。 DDoS防护服务在客户使用流量监控服务基础之上，向用户提供“天翼云DDoS高防IP”客户端、自服务界面、热线申告、邮箱申告四种服务方式。

本章节主要介绍天翼云物理机的使用场景。 对安全和监管高要求的场景 金融、证券等行业对业务部署的合规性，以及某些客户对数据安全有苛刻的要求。采用物理机部署，通过网络隔离、专线接入等方式确保独享资源，数据安全隔离，保障用户数据的安全。 核心数据库 泛政务、金融、互联网等行业客户的关键业务系统的核心数据库，其业务压力大、安全隔离要求高，可通过资源专享、网络隔离、性能有保障的物理机承载，满足业务需求。尤其类似Oracle等数据库，其部署复杂，对性能要求高，推荐采用物理机部署。 大数据场景 互联网、汽车、交通、政务等行业的大数据存储、大数据分析等相关业务，客户在云上自建大数据平台，推荐采用性能更强、兼容性更高的物理机服务器承载。同时，天翼云物理机服务器支持结合对象存储服务的存算分离方案。 容器场景 电商平台、游戏、疫情核酸平台等业务弹性要求较高，性能要求更高的场景，可采用物理机容器方案，相比虚机容器，物理机容器提供更高的部署密度、更低的资源开销、更加敏捷的部署效率。基于云原生技术帮助客户实现降低云化成本目标。 高性能计算 科研、基因测序、天气预测、能源勘探、影视渲染、人工智能等高性能计算场景下，对计算能力要求高、处理的任务多、并行数据量大。天翼云物理机采用高规格物理服务与本地SAS存储进行部署，提供强大的计算能力和存储性能。高计算性能、稳定性和实时性，避免虚拟化带来的性能损耗，满足业务对服务器的高计算性能、高稳定性、高实时性的诉求。

混合云一体机推理基础版是一款软硬一体化的智能计算解决方案，基于国产化硬件预置大模型及混合云管平台，提供私有化部署的算力、模型、运维一站式服务。 产品架构 混合云一体机推理基础版产品架构包括算力层、平台层、应用层，内容囊括了硬件+推理平台+预置模型+典型应用。 算力层 采用先进的硬件架构，集成高性能计算服务器，支持多种国产化AI芯片，如海光K100AI、天数智凯等。 平台层 提供涵盖计算、存储、网络及大模型资源的一站式管理功能。DeepSeek专区支持多模型纳管、知识库挂载、API接口提供。 应用层 可搭载政务公文写作应用翼政通，集成智能问答、公文生成/优化、知识库管理等功能，嵌入WPS办公流。提升政务办公效率。 产品用途 目标用户 主要面向需要私有化部署大模型进行调用、成本敏感型的企业单位。 使用场景 面向医疗、教育、政务等垂直领域，内置大模型，快速实现模型调用服务。

本章节主要介绍翼MapReduce服务的产品优势。 MRS服务拥有强大的Hadoop内核团队，基于FusionInsight大数据企业级平台构筑。历经行业数万节点部署量的考验，提供多级用户SLA保障。 MRS具有如下优势： 高性能 MRS支持自研的CarbonData存储技术。CarbonData是一种高性能大数据存储方案，以一份数据同时支持多种应用场景，并通过多级索引、字典编码、预聚合、动态Partition、准实时数据查询等特性提升了IO扫描和计算性能，实现万亿数据分析秒级响应。同时MRS支持自研增强型调度器Superior，突破单集群规模瓶颈，单集群调度能力超10000节点。 低成本 基于多样化的云基础设施，提供了丰富的计算、存储设施的选择，同时计算存储分离，提供了低成本海量数据存储方案。MRS可以按业务峰谷，自动弹性伸缩，帮助客户节省大数据平台闲时资源。MRS集群可以用时再创建、用时再扩容，用完就可以销毁、缩容，确保成本最优。 高安全 MRS服务拥有企业级的大数据多租户权限管理能力，拥有企业级的大数据安全管理特性，支持按照表/按列控制访问权限，支持数据按照表/按列加密。 易运维 MRS提供可视化大数据集群管理平台，提高运维效率。并支持滚动补丁升级，可视化补丁发布信息，一键式补丁安装，无需人工干预，不停业务，保障用户集群长期稳定。

弱口令检测 通过弱口令字典，检测用户SSH、RDP等服务是否使用了弱密码，及时更改弱口令有效防备暴力破解入侵。 配置脆弱性检测 配置脆弱性检测也就是基线检查，指针对IT设备的安全特性，选择合适的安全控制措施，定义不同IT设备的最低安全配置要求，则该最低安全配置要求就称为安全基线，天翼云漏洞扫描服务平台整合操作系统、数据库等系统环境基线规范，通过基线规范逐项比对主机安全配置项的配置情况，发现配置薄弱点，反馈检查参数，针对加固，避免因配置薄弱导致的入侵风险。 专业的漏洞分析 漏洞扫描结束后扫描器将自动输出扫描结果，描述漏洞风险、漏洞数量以及整改建议，电信云安全专家对扫描器结果结合应用环境、最新业界安全形势、大数据分析、威胁情报分析等整理输出一份有深度、有广度的专业漏洞扫描评估报告，并提出切实可行的安全整改建议，帮助客户全面掌握漏洞风险态势，合理高效安排加固工作。

功能介绍 对于某些行业客户，在大模型训练时会涉及到保密数据的处理问题，比如需要避免用户下载到本地造成数据泄漏。针对这一问题，平台推出了特色的数据保密功能，以应对用户下载或拷贝保密数据的行为。 平台主要从数据集限制+操作审计两方面进行限制： 数据集限制：保密数据相关的实现依赖平台数据集功能，将需要保密的数据集打上保密标签，对此数据集进行限制。 容器外，根据用户身份严格限制平台的数据操作权限； 容器内，创造断外网的沙箱环境防止下载到本地，并严格限制读写，任务执行者仅可写入到管理员可控的安全存储中。 云审计：将用户的所有命令操作记录到云审计，并对可能涉及拷贝的敏感操作进行标识，给到客户主管人审核确认。 前置条件 1. 存储准备：已在天翼云开通对象存储或HPFS，并在本平台完成委托授权。 2. 其他限制：您是管理员用户（包括主账号、IAM管理员、工作空间管理员）。 操作说明 1. 创建仅管理员可控的安全存储 保密数据集可工作的一个重要前提是限制写操作仅写入到保密输出路径中，这就要求输出路径是智算平台管理员完全可控的存储。 管理员（需有存储控制台相应权限）首先登录存储控制台，根据所使用的存储类型（ZOS或HPFS），创建保密数据集与保密输出路径。保密数据集是指您含有保密信息的数据集；保密输出路径是指当用户使用保密数据时，您指定的写入路径，建议您创建一个空文件夹专用于输出，并对不同的任务创建不同的输出路径。 注意：主账号天然是各产品的管理员，拥有所有权限。但对于子账号，在本平台拥有管理员权限不代表在存储控制台拥有管理员权限，子账号如需存储控制台权限，需要主账号进入IAM授予相应的权限。建议您只给信任的用户授予存储控制台的操作权限，否则可能造成数据泄漏等事故。

产品定义 智算一体机是天翼云推出的一款极具性价比、软硬一体的智算服务产品，可提供强大的AI算力和一站式智算服务，具备全国产化、快速交付、零管理节点、开箱即用等优势，能够为客户提供私有化全场景的智算解决方案。 智算一体机将硬件与面向大模型开发和部署的一站式智算服务平台做了深度融合，可以一站式解决数据处理、模型微调、模型部署、应用上线和系统运维等环节开发难题，预置丰富的基座大模型和数据集，支持国产化算力，提供算子加速与模型加速，极大提升大模型训练推理效率，为客户提供多元、简单易用、本地部署、安全可靠的大模型训推用平台。 智算一体机属于标准化交付产品，其服务器能够直接部署于客户现场，这种部署方式尤其契合本地业务处理的需求，能够实现本地安全数据的有效留存，并且在诸如本地低延迟交互这类对时效要求较高的场景中表现卓越，可充分保障数据交互的高效性与及时性。 其中，智算一体机（DeepSeek版）深度融合了DeepSeekR1/V3/蒸馏版系列大模型，以低廉的成本，优秀的训练推理性能等特性，在便捷性、安全性、性价比等方面凸显出极大的优势。 为什么选择一体机 对比项 一体机 公有云 自建IT设施/传统私有云 主要行业 教育、医疗、政府、金融、军工等 通用、互联网 政府、金融 主打场景 本地化、数据安全、企业边缘 弹性、稳定 本地化 核心价值 快速交付、安全可控、低时延 高弹性 安全可控 标准化交付 √ √ × 敏捷扩容 √ √ × 运维托管 √ √ × 低起建门槛 √ √ × 低时延 √ × √ 数据本地化 √ × √ 数据就近处理 √ × √ 物理强隔离 √ × √ 基于本地部署、免运维等优势，一体机适用于本地数据处理、低延时、数据安全等场景，更多信息请见应用场景。

8e系列 采用第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器 （Emerald Rapids）， 基于新一代虚拟化平台，支持IPI虚拟化（IPI Virtualization），使用NUMA(Non Uniform Memory Access Architecture)绑定技术， 配套25GE网卡，搭载全新网络加速引擎以及DPDK(Data Plane Development Kit)快速报文处理机制。支持 Intel® 高级矩阵扩展（Intel®AMX）、TME（Total Memory Encryption）运行内存加密等高级特性，同时可提供 192C1536G 大规格实例，计算性能、安全性、稳定性更强大，在人工智能、媒体应用、网站应用的性能均有所提升。 8ne系列 采用第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器 （Emerald Rapids）， 基于新一代虚拟化平台，使用NUMA(Non Uniform Memory Access Architecture)绑定技术，搭载天翼云自研紫金智能网卡，通过软硬结合的方式提高虚拟化性能，大幅提升实例的网络带宽能力和网络收发包能力。可提供192C1536G的大规格实例、3600万收发包能力 。适用各种于网络密集型应用场景，如NFV/SDWAN、移动互联网、视频弹幕、电信业务转发等；中小型数据库系统、缓存、搜索集群；各种类型和规模的企业级应用；大数据分析和机器学习。 8a系列 搭载AMD EPYC™ Genoa处理器（2.6GHz），基于新一代虚拟化平台，使用NUMA(Non Uniform Memory Access Architecture)绑定技术， 配套100GE网卡，搭载全新网络加速引擎以及DPDK(Data Plane Development Kit)快速报文处理机制，可提供稳定的算力输出和更强劲的I/O引擎。适用于对价格敏感、性能要求高的场景，如各种类型和规模的企业级应用、大数据分析与处理、高网络收发包场景（如游戏、直播等）、AI训练与推理，音视频转码类应用等。

本文简述全站加速根据不同客户端IP所属的区域和运营商回不同源站的功能、适用场景、注意事项及配置说明。 功能简介 如果您的域名有多个源站，且希望通过全站加速实现多个源站之间负载均衡，您可以按照区域或者运营商划分源站，让不同区域或者运营商的客户端IP回不同的源，从而实现同运营商回源，或者就近回源。 上图为分运营商回源的原理图，电信客户端用户经过全站加速平台后回到电信源站，联通客户端用户经过全站加速平台后回到联通源站。分区域回源原理类似，不再赘述。 适用场景 场景一：分区域回源 域名有多个源站，分别分布在北京、上海、广州三个区域，可以配置华北、西北、东北三个大区的所有省份的用户回北京源站；配置华东、华中这两个大区的所有省份的用户回上海源站；配置华南、西南这两个大区的所有省份的用户回广州源站。从而保证每个地区的用户都回就近的源站，同时也帮助源站解决了负载均衡问题。 场景二：分运营商回源 域名有多个源站，分别是电信源站、联通源站、移动源站，可以配置联通用户回联通源站；配置移动用户回移动源站；配置电信及其他运营商用户回电信源站。从而保证电信、联通、移动的用户都能同运营商回源，其他小运营商都回电信源站，解决跨运营商回源的问题。 场景三: 多个源站提供不同的内容，通过分区域回源实现不同地区看到不同的内容 例如：域名在国内和海外各有一个源站，国内源站响应中文网站，海外源站响应英文网站，可以配置国内用户回国内源站，海外用户回海外源站，从而实现国内用户访问中文网站，海外用户访问海外网站的效果。 场景四：分区域分运营商回源 例如：域名有多个源站，分别为源站1、源站2、源站3，可以配置福建电信、广西电信、广东电信回源站1；配置上海移动、浙江移动、江苏移动回源站2；其他区域和运营商回源站3。

平台通过多种算子迁移适配、算子调优能力和工具链,实现国产化硬件下模型在预训练、微调、推理下的性能对齐NV80%及以上。 平台针对国产化硬件910B进行主流模型的迁移适配和性能优化，多数训练性能达到A800的90%及以上，推理性能达到A10或A100的80%及以上。 目前模型广场所有模型均达到国产化适配的性能标准。 主流模型适配结果示例： 多数模型基于昇腾的训练可达A800的90%以上，举例如下： Llama38Binstruct、ChatGLM36B 性能对标可达90% Qwen272BInstruct 性能对标可达100% 部分模型基于昇腾910B的推理可达A800的80%以上，举例如下： Qwen1.8BChat 性能对标可达110.32% Llama213BChat 性能对标可达91.28% 主流适配模型清单参考如下： 大语言： DeepSeek：DeepSeekR1系列、DeepSeekV3系列 Llama：Llama系列、Llama2系列、Llama3系列 通义千问：Qwen系列、Qwen1.5系列、Qwen2系列、Qwen2.5系列、Qwen3系列 智谱：ChatGLM2系列、ChatGLM3、GLM4系列 书生浦语：InternLM系列、InternLM2系列 百川：Baichuan系列、Baichuan2系列、BaichuanTurbo 电信星辰：TeleChat系列、TeleChat2系列 其他：AquilaChat7B、Gemma29BChat等 多模态： OpenClip ChineseCliP Blip2 VisualGLM6B StableDiffusionV1.5 StableDiffusionV2.1 QwenVLChat InternVLChatV1.5

平台通过多种算子迁移适配、算子调优能力和工具链,实现国产化硬件下模型在预训练、微调、推理下的性能对齐NV80%及以上。 平台针对国产化硬件910B进行主流模型的迁移适配和性能优化，多数训练性能达到A800的90%及以上，推理性能达到A10或A100的80%及以上。 目前模型广场所有模型均达到国产化适配的性能标准。 主流模型适配结果示例： 多数模型基于昇腾的训练可达A800的90%以上，举例如下： Llama38Binstruct、ChatGLM36B 性能对标可达90% Qwen272BInstruct 性能对标可达100% 部分模型基于昇腾910B的推理可达A800的80%以上，举例如下： Qwen1.8BChat 性能对标可达110.32% Llama213BChat 性能对标可达91.28% 主流适配模型清单参考如下： 大语言： DeepSeek：DeepSeekR1系列、DeepSeekV3系列 Llama：Llama系列、Llama2系列、Llama3系列 通义千问：Qwen系列、Qwen1.5系列、Qwen2系列、Qwen2.5系列、Qwen3系列 智谱：ChatGLM2系列、ChatGLM3、GLM4系列 书生浦语：InternLM系列、InternLM2系列 百川：Baichuan系列、Baichuan2系列、BaichuanTurbo 电信星辰：TeleChat系列、TeleChat2系列 其他：AquilaChat7B、Gemma29BChat等 多模态： OpenClip ChineseCliP Blip2 VisualGLM6B StableDiffusionV1.5 StableDiffusionV2.1 QwenVLChat InternVLChatV1.5

本小节介绍安全专区6大功能：安全管理中心、云堡垒机、云防火墙等。 安全管理中心 安全态势总览 安全管理员通过安全态势总览可监管所有资产受保护状态、安全防御能力部署情况、云环境整体安全评分、实时风险/威胁趋势分析。 平台识别云用户所有资产，并自动收集资产的安全监测数据，提供每个资产详细的安全数据分析评估能力。云用户通过资产安全管理功能对所有资产的安全配置状态、审计状态、漏洞数据、基线数据、补丁数据、告警数据安全级别进行统一管控；对应具体的资产及应用，平台提供资产安全分析、时间轴分析及资产安全报告功能。 安全风险分析 汇总全网安全专区实时防御产生的风险数据，为云用户提供集中查询分析、统计溯源、全局监测资产风险项目的管理手段。风险分析覆盖全网主机漏洞、应用漏洞、基线检查、系统补丁、病毒查杀五项详细安全数据，安全管理员可按时间、类别、级别、资产、风险项、修复状态等多维度进行查询及趋势分析。 威胁告警分析 汇总全网安全专区实时防御产生的威胁告警数据，为云用户提供集中查询分析、统计溯源、全局监测网络威胁项目的管理手段。威胁告警数据全面覆盖防火墙/WAF/IPS等网络告警、终端安全EDR系统终端侧告警、日志/数据库审计行为类告警，安全管理员可按时间、类别、级别、资产、威胁告警项、处理状态等多维度进行查询及趋势分析。

场景举例 某互联网公司，主要有游戏和音乐两大业务，使用DLI服务进行用户行为分析，辅助决策。 如图所示，“基础平台组组长”在云上申请了一个“租户管理员”（Tenant Administrator）帐号，用于管理和使用云的各个服务。因为“大数据平台组”需要使用DLI进行数据分析，所有“基础平台组组长”增加了一个权限为“DLI服务管理员”（DLI Service Admin）的子帐号用于管理和使用DLI服务。“基础平台组组长”按照公司两个业务对于数据分析的要求，创建了“队列A”分配给“数据工程师A”运行游戏数据分析业务，“队列B”分配给“数据工程师B”运行音乐数据分析业务，并分别赋予“DLI普通用户”权限，具有队列使用权限，数据（除数据库）的管理和使用权限。 详见下图：权限分配 “数据工程师A”创建了一个gameTable表用于存放游戏道具相关数据，userTable表用于存放游戏用户相关数据。因为音乐业务是一个新业务，想在存量的游戏用户中挖掘一些潜在的音乐用户，所以“数据工程师A”把userTable表的查询权限赋给了“数据工程师B”。同时，“数据工程师B”创建了一个musicTable用于存放音乐版权相关数据。 “数据工程师A”和“数据工程师B”对于队列和数据的使用权限如下表所示。 使用权限说明 用户 数据工程师A （游戏数据分析） 数据工程师B （音乐数据分析） 队列 队列A（队列使用权限） 队列B（队列使用权限） 数据（表） gameTable（表管理和使用权限） musicTable（表管理和使用权限） 数据（表） userTable（表管理和使用权限） userTable（表查询权限） 说明 队列的使用权限包括提交作业和终止作业两个权限。

本文介绍分区域分运营商回源功能的适用场景和配置说明。 功能介绍 如果您的域名有多个源站，且希望通过CDN加速实现多个源站之间负载均衡，您可以按照区域或者运营商划分源站，让不同区域或者运营商的客户端IP回不同的源，从而实现同运营商回源，或者就近回源。下图为分运营商回源的原理图，电信客户端用户经过CDN加速平台后回到电信源站，联通客户端用户经过CDN加速平台后回到联通源站。分区域回源原理类似。 适用场景 场景一：分区域回源 域名有多个源站，分别分布在北京、上海、广州三个区域，可以配置华北、西北、东北三个大区的所有省份的用户回北京源站；配置华东、华中这两个大区的所有省份的用户回上海源站；配置华南、西南这两个大区的所有省份的用户回广州源站。从而保证每个地区的用户都回就近的源站，同时也帮助源站解决负载均衡问题。 场景二：分运营商回源 域名有多个源站，分别是电信源站、联通源站、移动源站，可以配置联通用户回联通源站；配置移动用户回移动源站；配置电信及其他运营商用户回电信源站。从而保证电信、联通、移动的用户都能同运营商回源，其他小运营都回电信源站，解决跨运营商回源的问题。 场景三: 多个源站提供不同的内容，通过分区域回源实现不同地区看到不同的内容 例如：域名在国内和海外各有一个源站，国内源站响应中文网站，海外源站响应英文网站，可以配置国内用户回国内源站，海外用户回海外源站，从而实现国内用户访问中文网站，海外用户访问海外网站的效果。 场景四：分区域分运营商回源 例如：域名有多个源站，分别为源站1、源站2、源站3，可以配置福建电信、广西电信、广东电信回源站1；配置上海移动、浙江移动、江苏移动回源站2；其他区域和运营商回源站3。

本文带您了解一站式智算服务平台的功能特性。 简化训练和部署的复杂流程 在传统的AI模型研发流程中，科研人员需要经历一系列繁琐的环节，包括数据准备、模型构建、模型训练、模型评估、模型优化以及模型部署等。这些环节不仅涉及数据工程、模型框架、算法开发、模型加速等多个技术领域，还要求科研人员熟练使用数据治理工具、数据标注工具、数据管理工具、数据读取工具等一系列专业工具组件。同时，他们还需处理这些工具与硬件环境、操作系统环境的适配问题，以及管理众多的依赖环境包。这一复杂过程不仅耗时耗力，而且大大提高了模型研发的使用成本和复杂程度。 一站式智算服务平台通过整合全链路的工具组件，实现了训练与部署流程的极大简化，为科研人员提供了一站式解决方案。用户无需再为繁杂的工具和环境配置而烦恼，只需专注于模型的核心研发工作。智算开发平台不仅降低了大模型开发的使用门槛，更让AI技术的普及和应用变得更加便捷和高效。 开箱即用，降低调优成本 大模型场景下训练数据处理和使用的过程尤为复杂。硬件层面，需确保编译环境、框架工具、依赖资源包等与硬件完美适配。软件层面，需保障操作系统、深度学习框架、编译器等软件工具的顺畅运行。针对大模型的训练和调优更是加剧了整个过程的复杂程度，同时伴随着大量的时间和算力资源的消耗。传统训练调优工具往往无法满足要求。 一站式智算服务平台为用户带来了便利，通过平台，用户无需进行任何额外的配置或调试，开箱即用。平台预置了丰富的预训练模型和镜像环境，针对不同场景提供了多样化预置数据集，确保用户能够迅速投入工作。同时，平台集成了大模型微调训练工具，适用于专属大模型的快速训练。此外，平台还支持分布式训练和DeepSpeed加速框架，提供断点续训功能，支持小样本微调，使用户能够轻松定制专属模型，极大地降低了调优成本，提高了研发效率。

本文为您详细介绍星辰语义大模型TeleChat12B。 模型简介 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。 使用场景 TeleChat模型不仅支持deepspeed微调和多轮对话能力，还在外推能力和长文生成方面展现出优异表现。其开源版本包括12B模型的int8和int4量化版本，可广泛应用于多种Al场景，如智能对话、长文本生成等。 评测效果 TeleChat模型与同规模的其他模型相比，在评测效果方面也展现出了较好的表现。其评测集广泛涵盖了MMLU、CEval、GAOKAO、AGIEval、CMMLU、GSM8K、MATH、HumanEval、CHID等多个数据集，这些评测集全面评估了TeleChat模型在自然语言理解、知识问答、数学计算和推理、代码生成等多个方面的能力。 评测结果如下 Model MMLU CEval CMMLU AGIEval GAOKAO GSM8K MATH HumanEval CSL CHID EPRSTMT BBH HellaSwag 5shot 5shot 5shot zeroshot zeroshot 4shot 4shot zeroshot zeroshot zeroshot zeroshot 3shot zeroshot LLaMA27Bchat 46.2 31.9 31.5 28.5 16.1 26.3 3.9 12.2 58.8 44.1 57.5 35.6 74.1 LLaMA213Bchat 54.6 36.2 38.7 32.3 18.6 29.6 5.0 18.9 61.2 48.0 59.4 40.2 78.2 ChatGLM26Bchat 45.9 52.6 49.3 39.0 46.4 28.8 6.5 11.0 61.2 57.9 71.2 32.7 57.0 ChatGLM36Bchat 51.9 53.8 54 38.9 49.3 56.7 18.7 61 65.6 63.4 85 44.6 62.7 Baichuan27Bchat 52.8 55.6 54.0 35.3 39.7 32.8 6 13.4 60 75.2 87.5 35.8 61.6 Baichuan213Bchat 57 56.7 58.4 40 51.4 55.3 8.6 17.7 63.1 78.2 87.5 49.9 66.9 Qwen7Bchat 56.6 59.3 59.5 41.3 63.3 52.5 10.3 26.2 63.1 72.3 88.8 46.9 59.9 Qwen14Bchat 66.4 71.7 70.0 47.3 76.5 61.0 26.8 36.6 55.6 72.3 91.2 58.0 65.2 TeleChat1Bchat 36.5 53.3 42.1 32.1 34.5 36.8 7.2 12.8 45.62 69.8 87.5 37.4 29.6 TeleChat7Bchat 60.5 64.6 64.3 46.8 59 36.7 10.3 20.1 66.8 88.0 87.5 19.5 36.7 TeleChat12Bchat 73.3 66.6 74.2 51.7 53.1 57.2 16.0 22.0 60.6 83.2 86.3 52.2 71.5 说明 ：MMLU、AGIEval、GAOKAO、CSL、CHID、EPRSTMT等数据集均基于OpenCompass平台提供的评测方法进行评估。对于对比模型，我们同时参考了官方汇报的结果以及OpenCompass平台的评估结果，以确保评估的全面性和公正性。此外，中电信在评测MMLU与CEval榜单时，采用了自己的评测脚本，具体方法可参见 evaluation/文件夹内的相关文档。

本文带您了解训推服务的功能特性。 简化训练和部署的复杂流程 在传统的AI模型研发流程中，科研人员需要经历一系列繁琐的环节，包括数据准备、模型构建、模型训练、模型评估、模型优化以及模型部署等。这些环节不仅涉及数据工程、模型框架、算法开发、模型加速等多个技术领域，还要求科研人员熟练使用数据治理工具、数据标注工具、数据管理工具、数据读取工具等一系列专业工具组件。同时，他们还需处理这些工具与硬件环境、操作系统环境的适配问题，以及管理众多的依赖环境包。这一复杂过程不仅耗时耗力，而且大大提高了模型研发的使用成本和复杂程度。 训推智算服务平台通过整合全链路的工具组件，实现了训练与部署流程的极大简化，为科研人员提供了一站式解决方案。用户无需再为繁杂的工具和环境配置而烦恼，只需专注于模型的核心研发工作。智算开发平台不仅降低了大模型开发的使用门槛，更让AI技术的普及和应用变得更加便捷和高效。 开箱即用，降低调优成本 大模型场景下训练数据处理和使用的过程尤为复杂。硬件层面，需确保编译环境、框架工具、依赖资源包等与硬件完美适配。软件层面，需保障操作系统、深度学习框架、编译器等软件工具的顺畅运行。针对大模型的训练和调优更是加剧了整个过程的复杂程度，同时伴随着大量的时间和算力资源的消耗。传统训练调优工具往往无法满足要求。 训推智算服务平台为用户带来了便利，通过平台，用户无需进行任何额外的配置或调试，开箱即用。平台预置了丰富的预训练模型和镜像环境，针对不同场景提供了多样化预置数据集，确保用户能够迅速投入工作。同时，平台集成了大模型微调训练工具，适用于专属大模型的快速训练。此外，平台还支持分布式训练和DeepSpeed加速框架，提供断点续训功能，支持小样本微调，使用户能够轻松定制专属模型，极大地降低了调优成本，提高了研发效率。

英特尔全方位的AI软件生态支持 英特尔及其合作伙伴凭借多年AI积累，围绕至强®可扩展处理器打造了完善的软件生态：广泛支持主流开源框架，通过插件优化及多样化开源工具链，使用户在x86平台上能够轻松开发、部署通用AI应用，无需手动调整，同时确保从终端到云的全程安全保护。 此外，至强®处理器内置多种AI加速指令（如AVX512、AMX），使得任何兼容软件均可直接调用加速功能。开发者可免费下载英特尔分发版工具、库及开发环境，充分利用这些内置加速器应对各类AI管线需求。结合多样化硬件优势与开放生态，英特尔通过经济、可扩展的方案，将AI能力无缝延伸至云端与边缘。 其中，xFasterTransformer（xFT）是英特尔官方开源的AI推理框架，专为大语言模型在至强®平台上深度优化。xFT不仅支持多种数据精度（FP16、BF16、INT8、INT4），还能利用多CPU节点实现分布式部署，显著提升推理性能并降低成本。其简单的安装和与主流Serving框架（如vLLM、FastChat、MLServer、MindSpore Transformer、PaddlePaddle）的兼容性，帮助用户快速加速大模型应用。在3.1节中基于天翼云EMR云主机和xFasterTransformer加速引擎实现了对与DeepSeek R1蒸馏模型的高效推理部署。

本文为您详细介绍星辰语义大模型TeleChat12B。 模型简介 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。 使用场景 TeleChat模型不仅支持deepspeed微调和多轮对话能力，还在外推能力和长文生成方面展现出优异表现。其开源版本包括12B模型的int8和int4量化版本，可广泛应用于多种Al场景，如智能对话、长文本生成等。 评测效果 TeleChat模型与同规模的其他模型相比，在评测效果方面也展现出了较好的表现。其评测集广泛涵盖了MMLU、CEval、GAOKAO、AGIEval、CMMLU、GSM8K、MATH、HumanEval、CHID等多个数据集，这些评测集全面评估了TeleChat模型在自然语言理解、知识问答、数学计算和推理、代码生成等多个方面的能力。 评测结果如下 Model MMLU CEval CMMLU AGIEval GAOKAO GSM8K MATH HumanEval CSL CHID EPRSTMT BBH HellaSwag 5shot 5shot 5shot zeroshot zeroshot 4shot 4shot zeroshot zeroshot zeroshot zeroshot 3shot zeroshot LLaMA27Bchat 46.2 31.9 31.5 28.5 16.1 26.3 3.9 12.2 58.8 44.1 57.5 35.6 74.1 LLaMA213Bchat 54.6 36.2 38.7 32.3 18.6 29.6 5.0 18.9 61.2 48.0 59.4 40.2 78.2 ChatGLM26Bchat 45.9 52.6 49.3 39.0 46.4 28.8 6.5 11.0 61.2 57.9 71.2 32.7 57.0 ChatGLM36Bchat 51.9 53.8 54 38.9 49.3 56.7 18.7 61 65.6 63.4 85 44.6 62.7 Baichuan27Bchat 52.8 55.6 54.0 35.3 39.7 32.8 6 13.4 60 75.2 87.5 35.8 61.6 Baichuan213Bchat 57 56.7 58.4 40 51.4 55.3 8.6 17.7 63.1 78.2 87.5 49.9 66.9 Qwen7Bchat 56.6 59.3 59.5 41.3 63.3 52.5 10.3 26.2 63.1 72.3 88.8 46.9 59.9 Qwen14Bchat 66.4 71.7 70.0 47.3 76.5 61.0 26.8 36.6 55.6 72.3 91.2 58.0 65.2 TeleChat1Bchat 36.5 53.3 42.1 32.1 34.5 36.8 7.2 12.8 45.62 69.8 87.5 37.4 29.6 TeleChat7Bchat 60.5 64.6 64.3 46.8 59 36.7 10.3 20.1 66.8 88.0 87.5 19.5 36.7 TeleChat12Bchat 73.3 66.6 74.2 51.7 53.1 57.2 16.0 22.0 60.6 83.2 86.3 52.2 71.5 说明 ： MMLU、AGIEval、GAOKAO、CSL、CHID、EPRSTMT等数据集均基于OpenCompass平台提供的评测方法进行评估。对于对比模型，我们同时参考了官方汇报的结果以及OpenCompass平台的评估结果，以确保评估的全面性和公正性。此外，中电信在评测MMLU与CEval榜单时，采用了自己的评测脚本，具体方法可参见 evaluation/文件夹内的相关文档。

快速交付 提供软硬一体化交付方案，预置大模型、混合云管平台及高性能基础设施，支持全流程自动化部署，最快仅需2天即可完成环境搭建。 全栈管理 打造全栈式管理平台，涵盖计算、存储、网络及大模型资源的一站式管理功能，支持大模型的纳管调用，助力用户快速构建专属问答助手。 安全可控 确保本地化部署，满足政务、医疗等行业"数据不出机房"的安全要求，同时通过严格的权限隔离机制，全面保障信息安全。 极简运维 多维度监控、告警数据，帮助用户提前发现业务运行隐患；属地化运维和724小时在线服务，全方位解决客户后顾之忧。

本小节介绍云解析的定义及优势。 产品定义 云解析是天翼云与CNNIC联合推出的一款权威云解析产品。产品使用系列自主研发的DNS专用设备，具备完善的网络架构，支持IPv6和下一代互联网技术。 产品优势 专业的解析设备 使用CNNIC自主研发的DNS专用产品构建解析服务平台，有效避免开源软件漏洞。 完善的网络架构 全球分布式部署解析节点，采用BGP+ANYCAST技术组网，实现用户多维度的区域划分，确保每一次查询的全局路由最优化，最大程度上使用户解析就近响应。 灵活扩展性 平台采用良好的网络架构，可灵活的进行功能扩展、解析容量扩展、解析软件扩展等。 多节点，多线路 在全球部署多个节点，支持移动、联通、电信等线路细分。 CNNIC拥有多年的国家顶级域名的运行经验，在域名系统的建设、运行、安全防护等方面积累了大量的实际运营经验和维护经验。 具备完善的应急响应机制，拥有多次完成国内重要活动的网络安全保障经验。

英特尔全方位的AI软件生态支持 英特尔及其合作伙伴凭借多年AI积累，围绕至强®可扩展处理器打造了完善的软件生态：广泛支持主流开源框架，通过插件优化及多样化开源工具链，使用户在x86平台上能够轻松开发、部署通用AI应用，无需手动调整，同时确保从终端到云的全程安全保护。 此外，至强®处理器内置多种AI加速指令（如AVX512、AMX），使得任何兼容软件均可直接调用加速功能。开发者可免费下载英特尔分发版工具、库及开发环境，充分利用这些内置加速器应对各类AI管线需求。结合多样化硬件优势与开放生态，英特尔通过经济、可扩展的方案，将AI能力无缝延伸至云端与边缘。 其中，xFasterTransformer（xFT）是英特尔官方开源的AI推理框架，专为大语言模型在至强®平台上深度优化。xFT不仅支持多种数据精度（FP16、BF16、INT8、INT4），还能利用多CPU节点实现分布式部署，显著提升推理性能并降低成本。其简单的安装和与主流Serving框架（如vLLM、FastChat、MLServer、MindSpore Transformer、PaddlePaddle）的兼容性，帮助用户快速加速大模型应用。在3.1节中基于天翼云EMR云主机和xFasterTransformer加速引擎实现了对与DeepSeek R1蒸馏模型的高效推理部署。

本节介绍云智助手支持企业自有大模型配置的功能。 天翼AI云电脑云智助手，提供支持企业新增自有大模型功能。用户将大模型的API地址和APIKey配置后即可在AI助手进行会话。 【操作步骤】 1.使用管理员账号登录AI云电脑，打开云智助手，点击右上角个人头像，打开“设置”功能；（如无管理员账号，请先创建账号，详见管理账号） 2.打开设置页面，点击“基础设置”，选择企业名称，点击新增，添加自己的大模型； 3.新增自有大模型，需要确认并填写以下字段： 大模型显示名称+描述：设置后将会显示在大模型切换列表，名称和描述建议体现企业元素，品牌辨识度更高。 大模型类型：支持选择“官方平台DeepSeek”、“百度平台DeepSeek”、“自有平台DeepSeek”三个选项，如有需求可联系我们拓展更多平台的DeepSeek大模型的支持。 API地址：需填写支持公网访问API地址，API地址格式推荐：{baseurl}/chat/completions。如无法公网访问，请联系天翼云售前人员提供内网解决方案。 Model名称：需填写大模型的Medel名称，可查看相关的接口文档。 APIKey：需填写大模型开放平台申请的有效的APIKey。 4.自有大模型添加后，企业用户在AI助手会话时，可选择自有大模型进行聊天，开启专属大模型智能体验。

本文带您了解什么是一站式智算服务平台。 一站式智算服务平台是为大模型训练、推理、应用提供全栈工具链的智算服务平台，包含数据管理、模型开发与训练、模型评估、模型管理、服务部署等模块。预置丰富的基座大模型和数据集，支持国产化等异构算力，提供算子加速与模型加速，极大提升大模型训练推理效率。通过全链路监控，形成稳定性优势，平台服务可用率不低于99%。 功能模块 数据集管理：将训练模型所需要的各种数据，导入到数据集管理中，以便于更清晰、方便地管理训练数据，加快训练速度。支持数据集共享，在线标注等。 模型开发管理：使用多种方式设计模型和训练，启动训练任务并为训练任务分配算力资源。 训练任务管理：查看和管理启动的所有训练任务。从已完成的训练中，挑选满意的训练结果发布为模型。 模型管理和评估：导入和管理所有模型，对模型进行版本管理、导入导出、评估、分享。 模型压缩：在保证模型效果的前提下压缩模型大小，进而提升模型在推理调用时的性能。 线上服务管理：将模型部署为在线服务，供应用方调用。 功能特性 简化训练和部署的复杂流程 开箱即用，降低调优成本 平台化全流程管理

场景说明 AI智算平台建设中，在以下场景中会遇到存储挑战： 海量数据的存储和处理，包括采集导入、清洗、转换、标注、共享等，这里对存储的要求主要是高吞吐和大容量。 模型开发，主要场景包括实验管理、交互式开发和效果评估等。对存储的要求更多集中在POSIX兼容性、可靠性等方面。 模型训练的主要场景，一是训练数据的读取，二是为了容错做的Checkpoint的保存和加载。数据集的部分就是要尽量读得快，减少计算对I/O的等待，而Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。 模型推理，需要把训练完的模型快速分发部署到线上，产生业务效果。而这个过程会高频、反复发生，要求高并发、高吞吐。 将HPFS、NAS等多个存储产品组合与GPU云主机、弹性裸金属等计算集群无缝对接。通过容器化部署服务实现资源弹性调度，提供超高吞吐和超高IOPS能力，支持混合云、线下和云上部署，快速构建AI基础环境。 产品优势 并行文件服务HPFS助力客户构建高速大模型训练平台，根据不同AI业务流程特点，调用不同的存储服务能力，满足预处理、训练、仿真等各阶段对数据存储能力的要求。 HPFS能够显著提升训练数据读取和Checkpoint回写速度，降低数据处理的延迟，使得客户在GPU故障时更快将模型恢复到之前的检查点，提高企业GPU卡的利用率，更高效地将模型精度达到生产水平并推向市场。HPFS帮助企业降低在AI训练中的成本投入，实现更高的投资回报，满足企业在AI领域中对存储性能的高要求。

混合云一体机推理基础版的远程运维怎么连接到客户？专线还是公网，如果客户不能连公网怎么处理？ 一体机采用分级运维模式，电信地市公司负责属地化一线运维，如果一线运维不能解决，需要二三线远程运维。 默认二三线远程运维需要客户提供公网带宽，通过SDWAN的方式接入云公司运维平台，进行统一管理运维。如不能提供公网带宽，则一般通过远程工具接入。 如果客户不能连公网，我们可以现场解决或者一线运维可以通过建热点的方式提供远程连接。 混合云一体机推理基础版交付时间为多久？ 混合云一体机推理基础版从下单到完成交付的时长，主要由硬件备货时间、物流配送至客户现场的时间，以及现场交付时间这三部分构成。 若客户所需型号当前无库存，那么备货周期约为30至60个工作日。 物流至客户现场时间需要根据客户地点而定，可按7天估算。 基础版交付时间为35天。