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- 快速添加多条规则与一键放通常见端口操作步骤 登录管理控制台,进入“虚拟私有云>访问控制>安全组”。 在安全组列表中,单击目标安全组的名称超链接,进入安全组详情页面。 根据情况,选择“入方向规则”或者“出方向规则”页签,单击“一键放通常见端口”,弹出常见端口列表页面。 根据界面提示,单击“确定”,完成操作后,可以在安全组规则列表页面查看添加的安全组规则。
- 安全与加速定制版资费√回源IP管理为了防止攻击者获取您的源站IP直接攻击源站,您可以设置源站服务器的访问控制策略,只放行边缘云节点回源IP段的入方向流量。×基础安全防护DDoS防护主动防御网络层DDoS攻击。付费支持规则防护引擎支持防护常见的Web攻击。√(仅支持监测)高级安全防护Bot管理缓解大量针对网站的爬取和异常注册登录行为。付费支持API安全支持对已接入WAF的API资产进行全面安全防护。
- 将MySQL同步到MySQL实时同步过程中,如果源库为非本云关系型数据库实例,不支持修改IP地址。如果是本云关系型数据库实例,对于因修改IP地址导致同步任务失败的情况,系统自动更新为正确的IP地址,需要重试任务可继续进行同步。一般情况下,不建议修改IP地址。为了保持数据一致性,不允许对正在同步中的目标数据库进行修改操作(包括但不限于DDL、DML操作)。当在全量同步过程中,对MyISAM表执行修改操作时,可能造成数据不一致。增量同步支持DDL语句。
- 购买类MapReduce服务(MRS)为客户提供ClickHouse、Spark、Flink、Kafka、HBase等Hadoop生态的高性能大数...云构建低成本、灵活开放、安全可靠、全栈式的云原生大数据平台,满足客户业务快速增长和敏捷创新诉求。 天翼云都有哪些资源池可订购翼MapReduce(MRS)?
- 对象存储卷挂载设置自定义访问密钥（AK/SK）本文主要介绍 对象存储卷挂载设置自定义访问密钥(AK/SK)。
- 通过云监控服务实时监控对象存储ZOS信息本实践带您熟悉在云监控创建报警规则实时监控ZOS性能状态,触发告警规则的操作场景、方案优势和操作步骤。
- 依赖的对象不存在(xxx does not exist)本页为结构迁移/同步阶段报依赖的对象不存在(xxx does not exist)错误的场景、关键词、可能原因和修复方法建议。
- 约束与限制数据库访问 ● 对于没有开通公网访问的关系数据库MySQL实例,只能通过同一个虚拟私有云内的弹性云主机进行访问。● 弹性云主机必须处于目标关系数据库MySQL版实例所属安全组允许访问的范围内。● 当关系数据库MySQL版实例与弹性云主机处于不同的安全组时,系统会默认禁止访问,需要在数据库实例的安全组中添加“入站”访问规则进行授权。● 关系数据库MySQL版只读实例必须与主实例在同一子网内创建。
- NLP大模型快速微调执行本文操作之前, 请完成以下准备工作: 注册天翼云账号,并完成实名认证。 天翼云账户余额需要大于100元。 为了便于演示,本文中涉及资源开通时,均默认选择按量付费模式。 实践步骤 数据集管理 进入数据集管理模块,点击【创建数据集】,在弹窗中创建一个数据集,录入数据集名称,数据类型选择“文本”,标注类型选择“指令微调”、标注模版选择“指令微调”,点击【创建并导入】。 数据导入页面支持从媒体存储上传、本地上传、上传压缩包、从互联网链接导入。这里我们选择上传,导入方式选“JSON”。
- 数据盘扩展磁盘分区和文件系统对于容量较大的云硬盘,mkfs命令可能执行时间较长,如需要缩短命令执行时间,您可以为mkfs命令添加如下参数:ext2、ext3、ext4文件系统:添加-E nodiscard参数xfs文件系统:添加-K参数执行命令 mkdir /mnt/sdc1,新建挂载目录为/mnt/sdc1。执行命令 mount /dev/vdb2 /mnt/sdc1,将新建分区/dev/vdb2挂载至新建目录/mnt/sdc1中。
- 使用软件开发生产线快速搭建项目（ECS篇）准备工作 拥有天翼云帐号。若没有,请先注册天翼云帐号。 已购买软件开发生产线。 已购买弹性IP。 已购买云主机,购买时的必要配置可参考下表,表中未列出的配置可根据实际情况选择。完成购买后,参考“《云主机用户指南》>安全>安全组>配置安全组规格”添加端口22及8080的入方向规则。 表 云主机配置 配置分类配置项配置建议基础配置计费模式选择“按需计费”。CPU架构选择“x86计算”规格选择2核4G或以上规格。
- Qwen-VL-Chat模型简介 Qwen-VL-Chat模型是在阿里云研发的大规模视觉语言模型 Qwen-VL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。 使用场景 Qwen-VL-Chat是通用多模态大规模语言模型,可以完成多种视觉语言任务,被应用于视觉问答,文字理解,图表数学推理,多图理解和Grounding(根据指令标注图片中指定区域的包围框)等多方面。
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