本节介绍天翼量子AI云电脑客户端支持的系统、浏览器版本,以及下载地址。 说明：新版本客户端目前处于灰度测试阶段，将逐步向更多用户开放，感谢您的耐心等待。 若您希望申请试用，可发送邮件至指定邮箱：clouddesktop@chinatelecom.cn 前言 欢迎广大用户下载安装天翼量子AI云电脑全新视觉客户端，当前文档适用于Windows客户端，Mac客户端，Ubuntu瘦终端，安卓瘦终端，国产化终端（银河麒麟/统信UOS），Web客户端的使用帮助文档。 产品定义 天翼量子AI云电脑是云计算技术和终端相结合的创新型产品。依托中国电信优质云网资源，结合自主研发的Clink数据安全传输协议，实现低延时、高画质、带宽占用少、多终端接入，打造从端到云全链路的安全防护体系，用户通过终端快速访问调取云端资源，实现统一管理、便捷维护，多重数据安全防护，随时随地共享数据、安全办公。 客户端支持的最低系统版本 天翼量子AI云电脑客户端支持Windows，MacOS12.0，Android7.0，iOS10、Ubuntu18.04，UOS V20，Kylin V10等以上系统版本。 Web客户端接入的最低浏览器版本 支持Chrome70+、Firefox72+、edge、UOS 5.2.1200+、奇安信1.0.1365+等浏览器接入。Web客户端访问地址：[

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

xfsgrowfs /dev/vdb metadata/dev/vdb isize512 agcount4, agsize655360 blks sectsz512 attr2, projid32bit1 crc1 finobt0, spinodes0 data bsize4096 blocks2621440, imaxpct25 sunit0 swidth0 blks naming version2 bsize4096 asciici0 ftype1 log internal bsize4096 blocks2560, version2 sectsz512 sunit0 blks, lazycount1 realtime none extsz4096 blocks0, rtextents0 data blocks changed from 2621440 to 15728640. 步骤 2 执行以下命令，查看扩容结果。 df TH 回显类似如下信息： [root@ecstest ~] df TH Filesystem Type Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 ext4 40G 2.3G 35G 7% / devtmpfs devtmpfs 1.9G 0 1.9G 0% /dev tmpfs tmpfs 1.9G 0 1.9G 0% /dev/shm tmpfs tmpfs 1.9G 8.6M 1.9G 1% /run tmpfs tmpfs 1.9G 0 1.9G 0% /sys/fs/cgroup tmpfs tmpfs 379M 0 379M 0% /run/user/0 /dev/vdb xfs 60G 34M 60G 1% /mnt/sdc 如何扩展快速发放物理机的根分区大小 操作场景 如果快速发放物理机的根分区大小无法满足业务需求，可以参考本章节进行根分区容量扩展。 本文以“CentOS 7.3”操作系统、系统盘“/dev/sdf”为例。不同操作系统的操作可能不同，本文仅供参考，具体操作步骤和差异请参考对应操作系统的产品文档。 假设物理机系统盘初始大小为40GiB，需要扩容至140GiB，初始分区详情如下： 操作步骤 步骤 1 在云硬盘控制台页面对系统盘进行扩容，扩容大小为100GiB，扩容后容量为140GiB。 步骤 2 登录物理机，执行以下命令，查看系统盘大小。 lsblk 回显类似如下信息： 系统卷大小已经从40GiB扩展至140GiB。其中64MB大小的“sdf4”分区为存储物理机配置信息的configdriver分区。 步骤 3 执行以下命令对configdriver分区内容进行备份。 dd if/dev/sdf4 of/root/configdriver.img 回显类似如下信息： 步骤 4 执行以下命令，删除configdriver分区。 fdisk /dev/sdf 步骤 5 执行partprobe刷新分区。 删除configdriver分区后的系统盘详情如下： 步骤 6 在系统盘末尾再次新建configdriver分区，大小为100MB。 假设可用扇区范围为：83755008293601279，则新建分区的初始值为可用扇区最大值减去200000，本例即为293401279，新建分区的最大值保持默认值293601279。 执行partprobe命令刷新分区： 步骤 7 执行以下命令扩展根分区。 growpart /dev/sdf 3 回显类似如下信息： 执行lsblk可查看扩展后根分区大小。 步骤 8 执行以下命令扩展根分区文件系统。 resize2fs /dev/sdf3 回显类似如下信息： 步骤 9 执行以下命令恢复configdriver分区内容。 dd if/root/configdriver.img of/dev/sdf4 回显类似如下信息： 至此，快速发放物理机的根分区扩容完成。

本节介绍了存储池有多少种状态的相关内容。 存储池有如下几种状态，每种状态的意义及支持的操作如下表所示。 存储池状态 状态描述 支持的操作 正在部署 存储池正在创建部署。 可用 存储池创建成功，可以在存储池上创建磁盘。 创建磁盘 正在扩容 存储池处于正在扩容的过程中。

本页介绍天翼云TeleDB数据库元数据pgdatamaskuser的内容。 存储管理和配置特定用户的数据脱敏策略 名称 类型 定义 relid Oid 表的OID userid Oid 用户的OID attnum int16 列号 enable bool 是否启用数据掩码 username NameData 用户名 nspname NameData 模式的名称 tblname NameData 表的名称

本节介绍翼打印的应用场景。 典型场景 国产化转型 翼打印提供零成本适配各国产品牌打印机方案，轻松实现国产化转型。 大型组织办公场景 通过AI云电脑（政企版）管理台策略分配一键实现翼打印，无需单台安装驱动，同时支持针对性设置打印机使用权限。 安全敏感场景打印 支持打印水印+打印审计，在安全敏感场景下对打印产出物与打印行为进行控制监测，保障打印行为安全性。 场景案例 场景对象 某大型企业使用打印机人员较多且频繁，打印机数量较多，维护打印机驱动与配置工作任务重。 核心诉求 （1） 减轻打印机日常维护成本； （2） 减少使用人员接入打印机的操作步骤； （3） 增加打印文件的安全性。 解决方案 （1）接入翼打印服务桌面，服务端提供与维护所有设备型号的打印机驱动，工作人员无需再关注驱动更新与兼容性问题； （2）在管理台策略给打印机使用人员开通翼打印服务，自动发现打印机，无需配置任何内容； （3）提供打印行为数据审计服务，企业资料安全性得到进一步提升。

3.2 编写分区文件 分区文件是YAML格式的配置文件，由于qcow2自带分区表，分区配置文件中的分区顺序必须与制作的镜像中分区顺序一致，无需关心分区配置文件中的分区大小，qcow2分区表中已记录对应分区大小。 此分区配置文件仅针对天翼云物理机安装时的系统盘分区，不涉及数据盘的分区。 3.2.1 bios启动分区配置文件（lvm和direct使用相同内容） plaintext labeltype: 'msdos' partitions: index: 1 begin: 1% end: 2% parttype: primary fstype: ntfs mountpoint: /system bootflag: boot index: 2 begin: 2% end: 3% parttype: primary fstype: fat32 mountpoint: /configdrive index: 3 begin: 3% end: 100% parttype: primary fstype: ntfs mountpoint: /windows 3.2.2 uefi启动分区配置文件（lvm和direct使用相同内容） plaintext labeltype: 'gpt' partitions: index: 1 begin: 1% end: 2% parttype: primary fstype: fat32 mountpoint: /efi bootflag: boot index: 2 begin: 2% end: 3% parttype: primary fstype: None index: 3 begin: 3% end: 100% parttype: primary fstype: ntfs mountpoint: /windows

您可以通过设定Prometheus告警规则为特定的监控指标设定触发告警条件。当监控指标满足这些条件时，系统将会生成相应的告警事件，并通过短信、电子邮件、Webhook等多种渠道发送告警通知。 前提条件 已接入Prometheus监控，具体操作，请参见快速入门。 功能入口 1. 登录应用性能监控APM控制台，点击左侧菜单栏Prometheus监控。 2. 在Prometheus监控菜单下，单击告警规则页面。 3. 在告警规则页面，点击创建告警规则按钮。具体操作方式请见下方。 创建告警规则 通过静态阈值创建告警规则 静态阈值检查类型提供了一系列系统预设的告警指标。您可以直接选择这些现有指标，快速建立相应指标的告警规则。可参考以下参数说明进行配置。 字段 说明 示例 告警名称 自定义告警的名称。 容器CPU使用率告警 检测类型 选择静态阈值。 静态阈值 Prometheus实例 选择需要创建告警的Prometheus实例。 生产集群 告警分组 选择告警分组，不同的告警分组包含不同的告警指标。 Kubernetes负载 告警指标 选择需要进行监控告警的指标，每个告警分组包含不同的指标。 Pod磁盘使用率 告警条件 基于告警指标预置内容，设置告警事件产生条件，如比较符与阈值。 当Pod磁盘使用率>80时，满足告警条件。 数据预览 根据告警指标，设置当前配置的告警规则适用的范围，即所有符合筛选条件的资源满足此条告警规则时，均会产生告警事件。 持续时间 当告警条件满足时，直接产生告警事件：任何一个数据点满足阈值，就会产生告警事件。 当告警条件满足持续N分钟时，才产生告警事件：即只有当满足阈值的时间大于等于N分钟时，才产生告警事件。 告警等级 自定义告警等级。告警严重程度从一般,次要,重要,紧急逐级上升。 一般 告警内容 用户收到的告警信息。您可以使用Go template语法在告警内容中自定义告警参数变量。 命名空间：{{namespace}} / Pod: {{podname}} / 容器：{{container}} CPU使用率{{metricsparamsoptlabelvalue}} {{$metricsparamsvalue}}%, 当前值{{ printf "%.2f" $value }}% 通知策略 不指定通知规则：若勾选该选项，在告警规则创建完成后，您可在通知策略界面新建策略，并通过设置匹配规则与匹配条件（例如告警规则名称）关联对应告警规则。当此告警规则触发并生成告警事件时，系统会将告警信息推送至通知策略中指定的联系人或联系人组。更多相关说明，可参考通知策略文档。 指定某个通知策略：若选择此项，系统会自动在对应的通知策略中添加一条匹配规则，匹配规则内容为告警规则ID（以告警规则名称的方式呈现），以确保当前告警规则产生的告警事件一定可以被选择的通知策略匹配到。 不指定通知规则 高级设置 标签 设置告警标签，设置的标签可用作规则静默的选项。 无 参考以上参数配置说明，设置完成后，点击保存。在Prometheus告警规则列表页面，可查看当前告警规则的状态。

告警管理能力当前已全面升级，本文以Prometheus监控上报告警，并发送告警通知到企业微信群为例，帮助您快速使用告警管理功能，从创建告警、配置联系人到接收到第一条告警消息。 步骤一：创建通知对象 告警管理支持将告警通知通过短信、电话、邮件、企业微信等方式发送给通知对象。此处以创建企业微信群为例，展示如何通过告警管理中的机器人向您指定的企业微信群发送告警通知。创建其他通知对象的操作，请参见【通知对象】。 1. 登录应用性能监控控制台 ，在左侧导航栏选择告警管理 > 通知对象。 2. 单击钉钉/飞书/企微 页签，然后单击企微 。 3. 在新建机器人面板设置以下参数，然后单击确定。 参数 说明 名称 自定义企业微信机器人的名称。 机器人地址 输入企业微信机器人的Webhook地址。 告警模板 可编辑告警模板内容，告警触发时将根据模板内容进行发送。 恢复模板 可编辑告警模板内容，告警恢复时将根据模板内容进行发送。 步骤二：创建通知策略 此处展示如何将所有告警事件中告警等级为紧急的告警事件合并为一条告警通知发送至企业微信群中。更多信息，请参见【通知策略】。 1. 登录应用性能监控控制台 ，在左侧导航栏选择告警管理 > 通知策略。 2. 在通知策略 页面单击新建通知策略 。并选择下方高级设置。 3. 在新建通知策略页面设置通知策略名称。 4. 在匹配规则区域设置告警事件的匹配规则。（静默策略优先于通知策略，即已被静默策略匹配到的告警事件将会被静默，无法再进行通知策略的事件匹配。） 1. 选择无预设来源。通知策略会针对所有告警事件进行匹配规则过滤并发送通知。 2. 设置匹配规则表达式，您可以自定义标签或选择已有的标签。例如：ctyunarmsalertlevel等于4。 3. 单击下一步。 5. 在事件分组 区域，设置告警事件不需要分组，然后单击下一步。 6. 在通知对象区域，设置以下参数。 1. 选择通知对象为钉钉/飞书/企微，并选择上文【步骤一】创建的企业微信机器人。 2. 选择告警恢复后是否发送恢复通知。 发送恢复通知：当告警下面全部事件都恢复时，告警状态是否自动恢复为已解决。当告警恢复时，系统将会发送通知给告警处理人。 3. 设置通知时段，告警会在设置的通知时段内发送告警通知例如：通知时段为。00:0023:59。 4. 单击下一步。 7. 在重复/升级策略区域设置告警是否需要重复通知或使用升级策略。 不需要升级策略，告警未恢复状态下只发送一次。 重复通知：设置重复频率。当告警未恢复时，告警会以设置的重复频率循环发送告警信息直至告警恢复。 升级策略：选择升级策略，告警未恢复状态下，告警通知将会根据升级策略发送通知给其他通知对象。 8. 设置完成后，单击保存。

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 regionID String 所属资源池ID 81f7728662dd11ec810800155d307d5b fUID String 唯一键 78rcvo7ff1lhyotd fuserLastUpdated String 最近更新时间 20221107 18:25:12 deviceUUID String 设备ID 78rcvo7ff1lhyotd itemList Object 监控项内容 itemList

问题根因 删除表后再重建同名的表，该场景下表权限不会自动继承，需要重新对需要操作该该表的用户或项目进行赋权操作。 解决方案 表删除再创建后，需要重新对需要操作该表的用户或项目进行赋权操作。具体操作如下： 1.在管理控制台左侧，单击“数据管理”>“库表管理”。 2.单击需要设置权限的表所在的数据库名，进入该数据库的“表管理”页面。 3.单击所选表“操作”栏中的“权限管理”，将显示该表对应的权限信息。 4.单击表权限管理页面右上角的“授权”按钮。 5.在弹出的“授权”对话框中选择相应的权限。 6.单击“确定”，完成表权限设置。 DLI分区内表导入的文件不包含分区列的数据，导致数据导入完成后查询表数据失败 问题现象 DLI分区内表导入了CSV文件数据，导入的文件数据没有包含对应分区列的字段数据。分区表查询时需要指定分区字段，导致查询不到表数据。 问题根因 DLI分区内表在导入数据时，如果文件数据没有包含分区字段，则系统会默认指定分区值“ HIVEDEFAULTPARTITION ”，当前Spark判断分区为空时，则会直接返回null，不返回具体的数据。 解决方案 1.登录DLI管理控制台，在“SQL编辑器”中，单击“设置”。 2.在参数设置中，添加参数“spark.sql.forcePartitionPredicatesOnPartitionedTable.enabled”，值设置为“false”。 3.上述步骤参数设置完成后，则可以进行全表查询，不用查询表的时候要包含分区字段。 创建OBS外表，因为OBS文件中的某字段存在回车换行符导致表字段数据错误 问题现象 创建OBS外表，因为指定的OBS文件内容中某字段包含回车换行符导致表字段数据错误。 例如，当前创建的OBS外表语句为： CREATE TABLE test06 (name string, id int, no string) USING csv OPTIONS (path "obs://dlitest001/test.csv"); test.csv文件内容如下： Jordon,88,"aa bb" 因为最后一个字段的aa和bb之间存在回车换行。创建OBS外表后，查询test06表数据内容显示如下： name id classno Jordon 88 aa bb" null null

运营商 运营商编码 :: 中国电信 001 中国联通 002 中国移动 003 中国铁通 004 教育网 005 鹏博士 006

本文主要介绍如何通过CDN控制台添加加速域名。 前提条件 1. 客户已经搭建完成或已有稳定运营的源站服务器，以及用作加速的域名。 说明 在天翼云CDN控制台添加加速域名时，域名需要满足的条件，详情请见：使用限制的加速域名准入条件和加速域名使用限制。 2. 已经开通CDN加速服务。如未开通，请参考产品开通的文档指引进行开通。 操作步骤说明 1. 登录CDN控制台，选择【域名管理】【域名列表】，您可以在该页面查看已添加的域名信息，包括加速域名、CNAME、加速类型、加速区域、状态、创建时间、标签以及可支持的相关操作等信息。单击【添加域名】。 2. 【加速类型】选择【CDN加速】，并完成基础信息、源站设置、Https配置及证书上传、缓存配置、访问控制等内容配置后，单击【添加域名】。 相关功能说明如下： 类别 功能 说明 对应说明文档 基础信息 加速域名 1.加速域名为需要使用加速服务的域名，具体要求为： 域名类型：支持具体域名（例如，abc.ctyun.cn）或泛域名（例如，.ctyun.cn域名）。 域名长度：长度不超过128字节。 支持的字符：小写英文字母（az）、数字（09）、短划线（），如为泛域名，支持以 开头，例如 .ctyun.cn域名。 天翼云CDN在开通CDN服务后接入域名时，会进行二级域名的信用度检查。例如：您的二级域名在天翼云账号中曾产生过影响信用度的违规行为，如产生大量欠款未结清，二级域名将被列入黑名单，天翼云CDN会禁止新增二级域名黑名单匹配的所有加速域名。例如，ctyun.cn被列入黑名单，A.ctyun.cn、B.ctyun.cn均会被限制新增。 2.在添加加速域名环节，需您先通过域名归属权验证，证明您拥有该域名的使用权，才能完成域名添加。 1.使用限制 2.验证域名归属权 基础信息 加速类型 依据业务特性，选取合适的加速类型。CDN加速产品通常选择加速类型为“CDN加速”。 加速类型 基础信息 加速区域 支持选定期望的加速区域，或切换加速区域，达到变更CDN服务区域的目的。 注意 只有当“加速类型”选定某种加速服务时（如CDN加速），CDN控制台才会展示“加速区域”选项。 加速区域 基础信息 IPv6开关 开启IPv6功能后，您可以在客户端通过IPv6协议访问CDN节点。 IPv6配置 回源配置 源站 支持IP或域名，最多可添加60个。 源站配置 回源配置 回源协议 支持设置CDN在回源时遵循的协议类型。 回源协议 回源配置 回源端口 支持设置您特定的源站端口，HTTP默认80，HTTPS默认443。 回源端口 回源配置 默认回源HOST 当您的源站的同一个IP地址上绑定了多个域名或站点时需配置回源HOST，CDN在回源时根据HOST信息去对应站点获取资源。 默认回源HOST HTTPS配置 HTTPS开关 开启HTTPS协议，将实现客户端和天翼云CDN节点之间请求的HTTPS安全加密传输。 HTTPS配置 HTTPS配置 HTTPS证书上传 您可以选择已经上传过的证书，或者“点击上传”新证书再选用该新证书。 新增证书 HTTPS配置 HTTP2开关 如果您的业务中需要用到多路复用、压缩HTTP头、划分请求优先级和服务端推送等特性，可启用HTTP2。 HTTP2.0配置 HTTPS配置 TLS版本 您可以按需选择具体的TLS版本。 TLS版本配置 HTTPS配置 HSTS开关 您可以按需开启HSTS功能。 配置HSTS 缓存配置 缓存配置 合理配置缓存规则，可以提高您的文件加速效果。 缓存过期时间设置 访问控制 IP黑白名单 通过识别客户端IP来过滤用户请求，拦截特定IP的访问或者允许特定IP的访问，可以用来解决恶意IP盗刷、攻击等问题。 IP黑白名单 访问控制 Referer防盗链 配置Referer黑白名单后，CDN会根据名单识别请求身份，允许或拒绝访问请求。允许访问请求，CDN会返回资源；拒绝访问请求，CDN会返回403响应码。 Referer防盗链 访问控制 UA黑白名单 配置UA黑白名单后，CDN会识别HTTP请求中的UserAgent字段中包含的部分信息（标志访客访问时所使用的工具），允许或拒绝访问请求。允许访问请求，CDN会返回资源；拒绝访问请求，CDN会返回403响应码。 UA黑白名单 访问控制 URL黑白名单 配置URL黑白名单后，CDN会识别HTTP请求URL是否为黑白名单，是黑名单则拒绝访问并返回403响应码，是白名单则只允许白名单访问。 URL黑白名单 3. 完成新增域名操作后，可通过【域名列表】查看该域名所处的状态等信息。 4. 【操作】列可查看、编辑域名信息、以及停用/启用域名。 5. 加速域名添加后，会出现在【域名管理】【域名列表】中，状态为正常。如显示审核不通过，您需确认域名备案号，然后重新添加此域名。 注意 添加完加速域名后，天翼云CDN会给您分配对应的CNAME地址，还需要配置CNAME后CDN服务才生效，详情请见：配置CNAME。

本页介绍天翼云TeleDB数据库系统视图usercolcomments的内容。 视图的作用：提供了当前用户所拥有的表的列及其注释信息。 名称 类型 定义 schemaname name 列所在的表的模式（schema）名称。 tablename name 列所在的表的名称。 columnname name 列的名称。 comments text 列的注释信息。

函数版本 函数版本本质上是函数代码、配置的一个快照，记录了函数某一时刻的代码内容和函数配置，不包含触发器。版本一旦创建后内容就不可变更，但可删除。如果删除版本，所分配的版本号也会一并删除不会复用，版本号是一个单调递增的数字，从1开始，函数版本需要用户主动发布。 除了用户主动发布的版本外，还有一个特殊的版本，称为LATEST版本，它是不固定的，用于代表最新的函数代码和配置。LATEST版本无需用户发布，当函数创建后自动默认发布唯一一个LATEST版本，也无法手动删除。 函数版本最重要的一个作用是固化函数代码和配置，形成一个稳定的函数服务。举个例子，当阶段性功能开发验证完毕，您可以创建一个版本来发布服务，同时可以继续开发修改你的代码，后续对函数的所有修改不会影响已发布的版本，只会影响LATEST版本。 发布版本 1. 登录函数计算控制台，点击目标函数，进入函数详情。 2. 选择详情下顶部的版本选项卡。 3. 点击发布版本，输入版本描述即可，版本号自动分配。

本文以安装第三方依赖paragonie/randomlib为例,介绍如何为您的PHP代码安装依赖,打包并部署代码至函数计算。 准备工作 1. 创建一个代码目录，如 myapp。 2. 在 myapp目录下，创建 index.php文件，文件内容如下： php 内容如下： json { "require": { "paragonie/randomlib": "^2.0" } } 在 myapp目录下执行以下命令下载依赖（请确保当前环境已经安装PHP和Composer）： bash composer install 部署代码 在 myapp目录下执行 zip code.zip r ./命令将代码打包成zip压缩包文件。 进入函数计算控制台，在创建函数页面的函数代码 代码来源 选择通过ZIP包上传代码 ，进行上传刚打包的ZIP文件。 或者在函数计算控制台找到对应的目标函数，然后在函数详情页面的右上角，点击上传代码 上传zip进行上传刚打包的ZIP文件。

概述 API分组模型主要用于对HTTP协议的请求数据和响应结果进行描述。网关通过在API分组中定义JSON Schema模型，来规范用户API中数据的组织方式，例如请求参数或返回值的字段等。目前分组模型主要用于在API定义的请求body或返回结果中引用，在API和SDK导出时，关联的模型会生成对应的文档内容，方便用户查看。 分组模型定义需要遵循规则： 1. 定义需符合Json Schema格式； 2. 仅支持创建元素属性为object类型的JSON Schema； 3. 目前暂不支持模型间的引用，即不支持模型定义中通过$ref引用其他模型。 可参考以下模型定义： { "required": [ "name" ], "type": "object", "properties": { "id": { "format": "int64", "type": "integer" }, "name": { "pattern": "^d{3}d{2}d{4}$", "type": "string" }, "dog": { "type": "object", "properties": { "id": { "format": "int64", "maximum": 100, "exclusiveMaximum": true, "type": "integer" }, "name": { "maxLength": 10, "type": "string" } } } } } 创建模型定义 控制台入口： 1. 进入API托管>API分组菜单页。 2. 点击模型管理，进入模型管理页面，点击创建按钮，填写模型名称，定义和描述进行创建。 Swagger导入创建模型： 网关还支持通过导入Swagger定义的方式创建模型，Swagger文件中的Model内容会在该分组下自动生成模型。 注意 通过Swagger导入模型时，同名模型将直接被覆盖。

物理机主机安全保证 机房选址安全 天翼云数据中心的选址严格遵循安全标准，确保机房的物理安全。机房选址时，会考虑地理位置的稳定性、自然灾害的风险以及周边环境的安全性，以保障数据中心的稳定运行。 机房安全设计标准与资质 天翼云数据中心的设计符合GB 50174《电子信息机房设计规范》A级及TIA 942《数据中心机房通信基础设施标准》中T3+标准。这些标准涵盖了机房的防火、防水、防震、防雷击等多个方面，确保数据中心在各种恶劣条件下都能正常运行。 机房硬件运维流程 天翼云建立了规范的硬件运维流程，确保硬件设备的稳定运行。运维团队定期对硬件设备进行巡检和维护，及时发现并处理潜在问题。同时，运维流程还包括设备的更新和升级，以确保硬件设备能够适应不断变化的技术需求。 运维审计 天翼云对运维操作进行全面审计，记录运维人员的每一次操作。审计记录不仅包括操作的时间、内容和结果，还涵盖了操作的背景信息。通过运维审计，可以有效防止误操作和恶意操作，确保数据中心的安全性。 人员管理标准和要求 天翼云制定了严格的人员管理标准，确保机房运维人员的专业性和安全性。运维人员必须经过严格的培训和考核，具备相应的资质和经验。同时，天翼云还实行严格的人员准入制度，确保只有授权人员才能进入机房进行操作。

从Spark导入详细示例 要通过Spark将本地存储的数据导入到云数据库ClickHouse，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 准备工作： 确保您已经安装了Spark，并配置好了与云数据库ClickHouse的连接。 确保您已经在本地存储中准备好了要导入的数据文件。 2. 导入所需的依赖： 在Spark应用程序中添加所需的依赖项以支持与云数据库ClickHouse的连接。您需要使用ClickHouse JDBC驱动程序和Spark的相关依赖。例如，在Maven项目中，您可以添加以下依赖项： xml ru.yandex.clickhouse clickhousejdbc 0.4.1 根据您使用的构建工具和版本，请相应地配置依赖项。 3. 编写Spark应用程序： 创建一个Spark应用程序，通过Spark读取本地存储的数据文件，并将数据导入到云数据库ClickHouse中。下面是一个示例代码： scala import org.apache.spark.sql.{SparkSession, SaveMode} object ClickHouseDataImporter { def main(args: Array[String]): Unit { // 创建SparkSession val spark SparkSession.builder() .appName("ClickHouse Data Importer") .getOrCreate() // 读取本地存储的数据文件 val data spark.read.format("csv") .option("header", "true") // 如果数据文件包含头部，则设置为true .option("inferSchema", "true") // 自动推断列的数据类型 .load("/path/to/data/file.csv") // 替换为实际数据文件的路径 // 将数据保存到ClickHouse数据库中 data.write .mode(SaveMode.Append) // 指定保存模式，可以根据需求更改 .format("jdbc") .option("url", "jdbc:clickhouse://yourclickhousehost:port/database") // 替换为实际的云数据库ClickHouse连接URL和目标数据库 .option("dbtable", "yourtable") // 替换为目标表的名称 .option("user", "yourusername") // 替换为云数据库ClickHouse的用户名 .option("password", "yourpassword") // 替换为云数据库ClickHouse的密码 .save() } } 在上述代码中，您需要替换以下内容： "/path/to/data/file.csv"：实际的本地数据文件路径。 "jdbc:clickhouse://yourclickhousehost:port/database"：实际的云数据库ClickHouse连接URL和目标数据库信息。 "yourtable"：目标表的名称。 "yourusername"：云数据库ClickHouse的用户名。 "yourpassword"：云数据库ClickHouse的密码。 4. 运行Spark应用程序： 将您的Spark应用程序打包，并将其提交到Spark集群或本地运行。根据您的环境和需求，选择适当的方式来运行Spark应用程序。 例如，如果您使用的是Sparksubmit命令行工具，可以执行以下命令来提交应用程序： sparksubmit class ClickHouseDataImporter master local[] path/to/your/app.jar 这将启动Spark应用程序并开始将本地存储的数据导入到云数据库ClickHouse中。 说明 上述示例代码仅提供了一个基本的框架，您可能需要根据实际需求进行调整和优化。另外，还可以使用Spark的分布式计算能力和数据处理功能来进行更复杂的数据转换和导入操作。

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 regionID String 所属资源池ID 81f7728662dd11ec810800155d307d5b fUID String 唯一键 natgwh66gt05563 fuserLastUpdated String 最近更新时间 20221107 18:25:12 deviceUUID String 设备ID natgwh66gt05563 itemList Object 监控项内容 itemList

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 regionID String 所属资源池ID 81f7728662dd11ec810800155d307d5b fUID String 唯一键 ssi30bdlsblz67tapnhg9jecuyzp5d fuserLastUpdated String 最近更新时间 20221107 18:25:12 deviceUUID String 设备ID ssi30bdlsblz67tapnhg9jecuyzp5d itemList Object 监控项内容 itemList

产品规格 产品特性选项 基础服务 安装部署 健康巡检 应急响应 性能调优 保驾护航服务 高级专家 资深专家 数据库增值服务包 针对客户有长期需求的项目，提供全面技术运维工作，购买前请务必咨询客服确认能否按您的需要提供相应服务内容。

本章主要介绍翼MapReduce的帐户维护建议功能。 建议系统管理员对帐户例行检查，检查的内容包括： 操作系统、FusionInsight Manager以及各组件的帐户是否有必要，临时帐户是否已删除。 各类帐户的权限是否合理。不同的管理员拥有不同的权限。 对各类帐户的登录、操作记录进行检查和审计。

配置项 说明 名称 证书的名称 命名空间 证书存储所在的命名空间 公钥证书 证书内容，当前仅支持PEM格式 私钥 证书私钥 是否启用mTLS 启用mTLS的证书可用于配置实现mTLS通信 CA证书 mTLS通信时用于验证客户端证书有效性的CA证书

参数 参数类型 说明 示例 下级对象 regionID String 所属资源池ID 81f7728662dd11ec810800155d307d5b fUID String 唯一键 listenernz7f02jdzb fuserLastUpdated String 最近更新时间 20221107 18:25:12 deviceUUID String 设备ID listenernz7f02jdzb itemList Object 监控项内容 itemList

事件模式是事件总线EventBridge用来过滤相关事件的模式定义。事件总线EventBridge通过事件模式过滤事件并将事件路由到事件目标，事件模式必须和匹配的事件具有相同的结构。您可以通过配置事件模式来过滤事件。 更多内容，请参考事件模式。

视频文件格式 拖拉参数 URL示例 mp4 1.支持按时间拖拉；请说明具体起始参数和结尾参数；默认起始和结尾参数为start和end，单位为s。 2.请说明拖拉时是前向还是后向查找起始参数的最近关键帧，默认是后向查找，如需前向查找，请具体说明；例如start5，则默认返回离第5s最近的后向关键帧。 flv 1.支持按字节或时间拖拉；请说明具体是按字节还是按时间拖拉。 2.请说明起始参数和结尾参数，其中起始参数是必须项；默认字节拖拉起始和结尾参数为begin和stop，对应区间为左闭右开（可按需调整为左闭右闭，如需调整请说明）；默认时间拖拉起始和结尾参数为start和end，对应区间为左闭右闭。 3.时间拖拉时，如用户请求携带时间拖拉参数的同时有range请求头，可支持忽略range头，或在时间拖拉范围内取相对range，即先基于时间拖拉参数得到新文件（包含meta头和拖拽区间），再在新文件基础上取range；默认为忽略range头，如需在时间拖拉范围内取相对range，请具体说明。 4.flv拖拉请求除返回拖拉对应的音视频外，还会返回flv媒体头，默认为flv header；如需返回flv header+script tag（metadata）+首个video tag+首个audio tag，请说明选择meta头作为flv媒体头；如需返回flv header+首个video tag+首个audio tag，请说明选择media头作为flv媒体头。 1.请求url： 2.请求url：

运营商 运营商编码（string型） 中国电信 001 中国联通 002 中国移动 003 中国铁通 004 教育网 005 鹏博士 006

本节问您介绍自建Oracle迁移至中国电信TelePG任务配置。 目标端配置请参照自建Oracle迁移至自建PostgreSQL。

本文以Prometheus监控上报告警，并发送告警通知到企业微信群为例，帮助您快速使用告警管理功能，从创建告警、配置联系人到接收到第一条告警消息。 步骤一：创建通知对象 告警管理支持将告警通知通过短信、电话、邮件、企业微信等方式发送给通知对象。此处以创建企业微信群为例，展示如何通过告警管理中的机器人向您指定的企业微信群发送告警通知。创建其他通知对象的操作，请参见【通知对象】。 1. 登录应用性能监控控制台 ，在左侧导航栏选择告警管理 > 通知对象。 2. 单击钉钉/飞书/企微 页签，然后单击企微 。 3. 在新建机器人面板设置以下参数，然后单击确定。 参数 说明 名称 自定义企业微信机器人的名称。 机器人地址 输入企业微信机器人的Webhook地址。 告警模板 可编辑告警模板内容，告警触发时将根据模板内容进行发送。 恢复模板 可编辑告警模板内容，告警恢复时将根据模板内容进行发送。 步骤二：创建通知策略 此处展示如何将所有告警事件中告警等级为紧急的告警事件合并为一条告警通知发送至企业微信群中。更多信息，请参见【通知策略】。 1. 登录应用性能监控控制台 ，在左侧导航栏选择告警管理 > 通知策略。 2. 在通知策略 页面单击新建通知策略 。并选择下方高级设置。 3. 在新建通知策略页面设置通知策略名称。 4. 在匹配规则区域设置告警事件的匹配规则。（静默策略优先于通知策略，即已被静默策略匹配到的告警事件将会被静默，无法再进行通知策略的事件匹配。） 1. 选择无预设来源。通知策略会针对所有告警事件进行匹配规则过滤并发送通知。 2. 设置匹配规则表达式，您可以自定义标签或选择已有的标签。例如：ctyunarmsalertlevel等于4。 3. 单击下一步。 5. 在事件分组 区域，设置告警事件不需要分组，然后单击下一步。 6. 在通知对象区域，设置以下参数。 1. 选择通知对象为钉钉/飞书/企微，并选择上文【步骤一】创建的企业微信机器人。 2. 选择告警恢复后是否发送恢复通知。 发送恢复通知：当告警下面全部事件都恢复时，告警状态是否自动恢复为已解决。当告警恢复时，系统将会发送通知给告警处理人。 3. 设置通知时段，告警会在设置的通知时段内发送告警通知例如：通知时段为。00:0023:59。 4. 单击下一步。 7. 在重复/升级策略区域设置告警是否需要重复通知或使用升级策略。 不需要升级策略，告警未恢复状态下只发送一次。 重复通知：设置重复频率。当告警未恢复时，告警会以设置的重复频率循环发送告警信息直至告警恢复。 升级策略：选择升级策略，告警未恢复状态下，告警通知将会根据升级策略发送通知给其他通知对象。 8. 设置完成后，单击保存。

本节主要介绍搜索日志 当需要通过日志来分析和定位问题时，使用日志搜索功能可帮您快速在海量日志中查询到所需的日志，您还可结合日志的来源信息和上下文原始数据一起辅助定位问题。 操作步骤 步骤 1 在AOM左侧导航栏中选择“日志 > 日志搜索”。 步骤 2 在“日志搜索”页面中选择日志页签（即组件、系统、主机）并按照界面提示设置日志查询条件。 步骤 3 查看日志搜索结果。 搜索结果中，关键词会高亮显示，同时会根据日志的采集时间对搜索结果进行排序，以方便您查看。您可单击“时间”列的进行切换排序。 为默认排序，为按时间正序排序（即时间最新的日志显示在最后方），为时间倒序排序（即时间最新的日志显示在最前方） 1、单击日志列表左侧的箭头，可进一步查看该条日志的详细信息。 2、AOM支持查看上下文信息，您不用在原始日文文件中上下翻页查找日志，单击“操作”列的“上下文”，即可查看该日志的前若干条（即上文）或后若干条（即下文）的日志，方便您定位问题。 在“上下文显示行数”下拉列表框中，可设置该条日志的上下文原始数据显示行数。 说明 例如，设置“上下文显示行数”为“200”。 若该日志之前已打印的日志条数 ≥100，该日志之后已打印的日志条数 ≥99，则该日志之前的100条和之后的99条日志会被作为上下文显示。 若该日志之前已打印的日志条数 <100（例如，已打印90条日志），该日志之后已打印的日志条数 <99（例如，已打印80条日志），则该日志之前的90条和之后的80条日志会被作为上下文显示。 单击“导出本页”，可将已显示的日志上下文原始数据导出到本地。 说明 为了保障租户主机和组件的正常运行，租户的主机上会运行部分系统提供的组件（例如，kubedns）。查询租户日志时也会查询到这些组件的日志。 步骤 4 （可选）单击“”，选择导出格式，将搜索结果导出到本地。 导出的日志内容已按步骤3中您选择的排序方式进行了排序，且最多导出已排序的前5000条日志。例如，搜索结果中总共有6000条日志，已选择的排序方式是倒序，则只能导出时间最近的前5000条日志。 支持以CSV格式和TXT格式导出日志，您可根据需求灵活选择。CSV格式可导出日志的内容、主机IP、来源等详细信息。TXT格式只能导出日志的内容，每行为一条日志，如果单条日志内容较多时建议使用Notepad++编辑器打开。 以CSV格式导出日志 以TXT格式导出日志

本文介绍了如何在科研助手中使用 AnythingLLM 搭建 DeepSeek 知识库。 概述 DeepSeekR1 DeepSeekR1 是幻方量化旗下 AI 公司深度求索（DeepSeek）研发的一款高性能推理模型。该模型使用强化学习技术进行后训练，专注于提升在数学、代码和自然语言推理等复杂任务上的表现。 DeepSeekR1 在需要逻辑推理、思维链推理和实时决策的任务中表现出色，如解决高级数学问题、生成复杂代码、解析复杂科学问题等。在类似 Codeforces 的挑战场景中获得了2029 Elo 评分；在复杂推理基准测试中，表现与 OpenAI 的 o1 模型相当。尽管总共有6710亿的庞大参数，但每次前向传递时仅激活370亿个参数，比大多数大模型更加高效的利用资源。 AnythingLLM AnythingLLM 是一款开源平台，以简单易用为显著特点，它为没有深厚技术背景的用户敞开了大语言模型应用开发的大门，凭借直观界面让开发变得轻松。其具备高度可定制性，用户能按需灵活调整模型参数、功能逻辑等，还拥有强大的集成能力，可与多种数据源及工具无缝对接。在功能上，它涵盖模型管理、数据处理和应用部署等方面，支持多模型选择与更新，可有效处理数据以提升模型效果，并能以多种方式将应用快速推向生产环境。广泛适用于智能客服提升服务效率、内容创作辅助产出优质文案以及数据分析提供决策洞察等多元场景。 当前在科研助手的社区镜像中，我们已经为您提前部署好了基于 AnythingLLM 搭建的DeepSeek 知识库平台，方便您即刻体验，开箱即用。 前置说明 1. 该文档为在科研助手上使用 AnythingLLM 搭建 DeepSeek 知识库的说明； 2. 本产品中的模型由第三方主体提供，尽管云公司已尽最大努力进行识别和维护，但仍无法保证模型的可用性。请客户按照该产品的服务协议使用该产品，做好甄别并对自行选择的服务负责 准备环境