本节为您提供数据库迁移工具支持的兼容性列表。 兼容表如下表所示： 模块 源库类型 目标类型 支持范围 迁移评估 自建Oracle（10g、11g、12c、18c、19c版本） 数据库信息、表、结构信息采集，提供差异点分析、改造建议 迁移评估 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 数据库信息、表、结构信息采集，提供差异点分析、改造建议 迁移评估 SQL Server（2008 R2、2012、2014、2016、2017、2019版本） 数据库信息、表、结构信息采集，提供差异点分析、改造建议 迁移评估 PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、、14.x版本） 数据库信息、表、结构信息采集，提供差异点分析、改造建议 数据迁移 自建Oracle（10g、11g、12c、18c、19c） 自建Oracle（10g、11g、12c、18c、19c） 表和指定类型结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建Oracle（10g、11g、12c、18c、19c） 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建Oracle（10g、11g、12c、18c、19c） 天翼云CTRDS MySQL（5.7、8.0版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建Oracle（10g、11g、12c、18c、19c） 天翼云CTRDS PostgreSQL（12、13、14版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建Oracle（10g、11g、12c、18c、19c） 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建Oracle（10g、11g、12c、18c、19c） 达梦（DM7、DM8版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建Oracle（10g、11g、12c、18c、19c） 人大金仓（KingbaseESV7、V8版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建Oracle（10g、11g、12c、18c、19c） TIDB（V5、V6版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建Oracle（10g、11g、12c、18c、19c） 中国电信TeleDB 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建Oracle（10g、11g、12c、18c、19c） 中国电信TelePG 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 自建MySQL（5.7、8.0版本） 表和指定类型结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 天翼云CTRDS MySQL（5.7、8.0版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 天翼云CTRDS PostgreSQL（12、13、14版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 人大金仓（KingbaseESV7、V8版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） TIDB（V5、V6版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 中国电信TeleDB 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 中国电信TelePG 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、、14.x版本） 表和指定类型结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） 天翼云CTRDS MySQL（5.7、8.0版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） 天翼云CTRDS PostgreSQL（12、13、14版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） 人大金仓（KingbaseESV7、V8版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） TIDB（V5、V6版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） 中国电信TeleDB 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） 中国电信TelePG 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建SQL Server（2008 R2、2012、2014、2016、2017、2019版本） 自建SQL Server（2008 R2、2012、2014、2016、2017、2019版本） 表和指定类型结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建SQL Server（2008 R2、2012、2014、2016、2017、2019版本） 天翼云CTRDS MySQL（5.7、8.0版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建SQL Server（2008 R2、2012、2014、2016、2017、2019版本） TIDB（V5、V6版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建SQL Server（2008 R2、2012、2014、2016、2017、2019版本） 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建SQL Server（2008 R2、2012、2014、2016、2017、2019版本） 中国电信TeleDB 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 自建SQL Server（2008 R2、2012、2014、2016、2017、2019版本） 天翼云CTRDS SQL Server（2012、2014、2016、2017或2019版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 天翼云CTRDS MySQL（5.7、8.0版本） 中国电信TeleDB 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 天翼云CTRDS MySQL（5.7、8.0版本） 人大金仓（KingbaseESV7、V8版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 天翼云CTRDS PostgreSQL（12、13、14版本） 人大金仓（KingbaseESV7、V8版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 阿里云RDS MySQL 天翼云CTRDS MySQL（5.7、8.0版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 阿里云RDS PostgreSQL 天翼云CTRDS PostgreSQL（12、13、14版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 阿里云RDS SQL Server 天翼云CTRDS SQL Server（2012、2014、2016、2017或2019版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 华为云RDS MySQL 天翼云CTRDS MySQL（5.7、8.0版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 华为云RDS PostgreSQL 天翼云CTRDS PostgreSQL（12、13、14版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 华为云RDS SQL Server 天翼云CTRDS SQL Server（2012、2014、2016、2017或2019版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据迁移 腾讯云RDS MySQL 天翼云CTRDS MySQL（5.7、8.0版本） 表结构迁移、全量迁移、增量迁移、稽核修复 数据同步 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 表结构存量同步、存量数据同步、增量数据同步 数据同步 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） 表结构存量同步、存量数据同步、增量数据同步 数据同步 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） 表结构存量同步、存量数据同步、增量数据同步 数据同步 自建PostgreSQL（9.5.x、9.6.x、10.x、11.x、12.x、13.x、14.x版本） 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 表结构存量同步、存量数据同步、增量数据同步 数据订阅 自建MySQL（5.6、5.7、8.0版本） 自建Kafka（0.10.1.0~2.0版本） 增量数据同步

参数 说明 取值样例 资源类型 创建VPC支持两种资源类型： （1）VPC：包含VPC、子网、网关等基本网络要素配置 （2）VPC和扩展选项：除了VPC基本网络要素配置之外还可以创建ZOS终端节点、关联DHCP选项集。通过ZOS终端节点可以实现内网对ZOS的便捷访问。 VPC 名称 VPC名称 VPC001 VPC网段(IPv4) VPC的地址范围，VPC内的子网地址必须在VPC的地址范围内。建议使用网段：10.0.0.0/828、172.16.0.0/1228、192.168.0.0/1628。如果要使用其他网段，请参考 192.168.0.0/16 VPC网段（IPv6） 是否分配虚拟私有云VPC的IPv6地址，仅部分可用区资源池支持为VPC开启IPv6，不同资源池列表见 开启 IPv6地址类型 开启IPv6的情况下，显示此选项，默认仅支持中国电信单线。 中国电信单线 VPC IPv6地址段 开启IPv6的情况下，显示此选项。 自动分配: 系统会在客户选定的IPv6地址类型中自动分配一个56位的可用网段。 手动分配：您可以输入十进制数字，来自定义VPC的IPv6网段。 IPv6地址类型为中国电信单线时，仅支持自动分配。 自动分配 企业项目 可以为VPC实例关联企业项目 project1 VPC描述 备注信息 测试VPC 子网配置 子网类型 普通子网：默认选项，此类子网中可以用于创建除标准裸金属服务器外的资源，推荐选择； 标准裸金属子网：仅支持创建标准裸金属服务器和虚拟IP，仅部分可用区资源池支持此选项；不同资源池列表见 普通子网 子网名称 子网的名称 Subnet001 子网网段(IPv4) 子网的地址范围，需要在VPC的地址范围内 192.168.0.0/24 网关(IPv4) 子网的网关，默认为子网内第一个可用IP。 对于可用区资源池，网关地址默认为.1,不可以指定其他地址（部分可用区资源池指定其他地址；不同资源池列表见 192.168.0.1 DHCP(IPv4) 子网的DHCP地址，仅部分可用区资源池支持指定；不同资源池列表见 192.168.0.2 子网IPv6网段 开启IPv6功能后，将自动为子网分配IPv6网段，但您不能选择IPv6地址范围 开启 子网IPv6地址段 子网开启IPv6的情况下，显示此选项。 自动分配: 系统会在客户选定的IPv6地址类型中自动分配一个56位的可用网段。 手动分配：您可以输入十进制数字，来自定义VPC的IPv6网段。 IPv6地址类型为中国电信单线时，仅支持自动分配。 仅部分可用区资源池支持此选项；不同资源池列表见 自动分配 DNS服务器地址 部分可用区资源池默认值为100.95.0.1，该地址为天翼云DNS服务的地址，支持解析内网域名和公网域名；其他资源池默认值为114.114.114.114、8.8.8.8 100.95.0.1 子网描述 备注信息 测试子网

本文主要介绍了签约主体变更的影响。 自2021年11月11日（“变更日”）起，天翼云官网中原由中国电信股份有限公司云计算分公司（“云计算分公司”）向客户（又称“您”）提供的服务，将变更为天翼云科技有限公司（“天翼云科技公司”）向客户提供。经营主体（“签约主体”）变更将对您提现、开发票、合同申请等事项有所影响，敬请关注。 账户充值 在线支付 签约主体变更后，原有充值方式不受影响。 对公充值 签约主体变更后，对公充值账号也会相应变更，客户如需进行对公充值，请使用新的对公账号信息，操作流程请参考 汇款认领。天翼云对公账号信息变更如下： 变更前： 户名：中国电信股份有限公司云计算分公司 账号： 110060776018170076087 开户行：交通银行北京西单支行 行号：301100000162 变更后： 户名：天翼云科技有限公司 账号： 110060149013001879960 开户行：交通银行股份有限公司北京市分行营业部 行号：301100000023 申请提现 原路提现 签约主体变更后申请提现，系统会原路退回到相应的支付宝、微信、翼支付等充值账户。 银行卡提现 签约主体变更后申请提现，系统统一使用天翼云科技公司的银行账户退款，有可能出现收退款账户不一致问题。 举例：您向天翼云（云计算分公司）的银行账户充值10万元，实际消费8万元，剩余2万元。签约主体变更后，您申请银行卡提现2万元，天翼云使用新的银行账户（天翼云科技公司的银行账户）向您退款，收退款账户不一致。 开具发票

介绍等保满足程度。 二级等保服务是指信息安全等级保护的一个级别，它是根据《中华人民共和国网络安全法》和《网络安全等级保护管理条例》等法律法规制定的一套完整的网络安全管理体系。 根据《网络安全等级保护定级指南》，需要进行二级等保服务的信息系统主要包括以下几类： 承载涉及国家秘密或者重要数据的政府部门、事业单位、企业单位、社会团体等组织机构的内部管理类信息系统； 承载涉及大量个人隐私数据或者重要数据的互联网平台类信息系统； 承载涉及大量个人隐私数据或者重要数据的云计算平台/系统； 承载涉及大量个人隐私数据或者重要数据的物联网； 承载涉及大量个人隐私数据或者重要数据的工业控制系统； 承载涉及大量个人隐私数据或者重要数据的移动互联技术。 如果需要满足等保二级合规要求，您需要购买企业版、旗舰版、容器版或者网页防篡改版才能满足等保二级及以上的认证，基础版的功能无法满足整改要求。

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

高质量网络保障 依托中国电信骨干网和智能调度系统，AOne会议可实现毫秒级音视频传输延迟、动态网络调优，并具备自动线路切换与QoS保障机制，为用户提供高流畅、低延迟的会议体验。 完善的售后服务体 31省本地化的销售网络体系，提供“家门口”的精细化客户服务。 724小时的运维服务，全力保障客户业务稳定运行。 大客户、政企客户专属客服，提供定制化开发和服务。 天翼云开发者社区，提供给客户自由讨论的专属空间，实现知识互通共享。

本节介绍云智手机的产品定义。 云智手机是一款深度融合AI大模型和智能体的云端虚拟手机，用户通过语音与智能体交互，可以不受手机限制通过语音打开影音和大型手游、指挥各类APP实现订票、购物、导航等衣食住行服务。

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。

本文为您介绍什么是算力专网。 产品介绍 算力专网产品依托于中国电信CN2DCI承载网，采用多协议标签交换（MPLS）或SRv6+EVPN方式，为客户提供上网、入云、多站点/多云组网的虚拟专网业务，支持客户总部/分支等普通站点、天翼云资源池站点和第三方公有云站点的接入，实现业务自动开通、带宽随选和业务可视等特性。 算力专网的组网示意图如下图所示：

本文为您介绍分布式消息服务MQTT常用业务应用场景。 分布式消息服务MQTT广泛应用于移动互联网以及物联网领域，包括智能抄表、智能家居、即时聊天等多种应用场景。 智能抄表 电表、水表、燃气表已是每个家庭必备，集成消息队列 MQTT 系统后，再无需进行人工抄表，所有住户的用电、用水、燃气、供暖数据都可由数据后台一键抄取，省时省力避免上门催收的尴尬，助力能源管理部门提供更优质服务。 智能家居 通过门监测住户出入行为，同时结合实时气温与时间，控制空调、灯具、电视机、音箱等的启动和关闭。 即时聊天 MQTT作为一种轻量级、可扩展的通信协议，提供了一种可靠的、实时的消息传递机制，使得即时聊天应用能够高效地处理用户之间的实时通信需求，为实时通信提供了有效的解决方案。

天翼云息壤一体化智算服务平台,凭借其算力加速、训练推理及算网调度三大核心技术的深度融合与一体化优势,构建了业界领先的开放型一体化智能计算服务平台,该平台包括以下核心产品:公共算力服务、训推服务、模型推理服务、应用托管、科研助手。

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

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 time 否 int 最新时间戳，单位秒 peerIsp 否 string 运营商 中国电信 peerIp 否 string 拉流ip 101.201.252.162 stream 否 string 流名 stream1 appName 否 string 发布点 app1 peerProvince 否 string 拉流ip归属地（省） 内蒙古自治区 peerCity 否 string 拉流ip归属地（市） 呼和浩特市 channel 否 string 域名 ctyun.cn2 pullStartTime 否 int 推流开始时间戳，单位秒 1631541676 pullEndTime 否 int 推流结束时间戳，单位秒 1631541736

实例类型 简介 使用说明 适用场景 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。 单机版出现故障后，无法保障及时恢复。 个人学习。 微型网站。 中小企业的开发测试环境。 主备实例 采用一主一备的经典高可用架构，支持跨AZ高可用，选择主可用区和备可用区不在同一个可用区（AZ）。主实例和备实例共用一个IP地址。 备机提高了实例的可靠性，创建主机的过程中，会同步创建备机，备机创建成功后，用户不可见。 当主节点故障后，会发生主备切换，数据库客户端会发生短暂中断，数据库客户端需要支持重新连接。 大中型企业的生产数据库。 覆盖互联网、物联网、零售电商、物流、游戏等行业的应用。 集群版实例 采用微软AlwaysOn高可用架构，支持1主1备5只读集群模式，拥有更高可用性，可靠性，可拓展能力。 仅限RDS for SQL Server使用。 金融行业。 互联网行业。 酒店行业。 在线教育。

操作场景 查看重保支持、可用性检查、服务月报等服务权益的交付信息、状态等。当服务单完成后，可下载相关的交付件并进行评价。 查看服务单 1、登录天翼云管理中心，点击支持支持计划，进入“我的服务单”页面。 服务单列表展示了客户已申请的重保支持及天翼云交付的可用性检查、服务月报的所有服务单信息。 2、在服务单的“操作”栏点击“查看”，进入服务单的详情页面。 详情页面包含以下内容： 基础信息：服务单号、服务状态等。 服务权益专属信息：当前服务权益的个性化信息。 对于服务单的过程交付件，您可以在线“下载”。 评价服务单 1、登录天翼云管理中心，点击支持支持计划，进入“我的服务单”页面。 2、在状态为“已完成”的服务单的“操作”栏点击“评价”，进入服务单的评价页面。 在“服务评价”区域对各服务维度打星。 服务维度包括：响应速度、交付物质量。

实例类型 简介 使用说明 适用场景 单机实例 采用单个数据库节点部署架构。与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。 单机版出现故障后，无法保障及时恢复。 个人学习。 微型网站。 中小企业的开发测试环境。 主备实例 采用一主一备的经典高可用架构，支持跨AZ高可用，选择主可用区和备可用区不在同一个可用区（AZ）。主实例和备实例共用一个IP地址。 备机提高了实例的可靠性，创建主机的过程中，会同步创建备机，备机创建成功后，用户不可见。 当主节点故障后，会发生主备切换，数据库客户端会发生短暂中断，数据库客户端需要支持重新连接。 大中型企业的生产数据库。 覆盖互联网、物联网、零售电商、物流、游戏等行业的应用。 集群版实例 采用微软AlwaysOn高可用架构，支持1主1备5只读集群模式，拥有更高可用性，可靠性，可拓展能力。 仅限RDS for SQL Server使用。 金融行业。 互联网行业。 酒店行业。 在线教育。

功能名称 功能描述 发布区域 当前云硬盘提供了三类API，分别为云硬盘API、云硬盘快照API、云硬盘自动快照API。 详细的提供了API的描述、语法、参数说明及示例等内容。 云硬盘API：全部 云硬盘快照API：华东1/华北2 云硬盘自动快照API：华东1/华北2 云硬盘支持多种配置规格，可挂载至云主机用作数据盘和系统盘，根据性能将其分为XSSD3、XSSD2、XSSD1、XSSD0、极速型SSD、超高IO、通用型SSD、高IO、普通IO几种规格。 您可以在实际使用中可以选择符合业务需求与成本预算的规格进行购买。 不同地域支持的磁盘类型不同，您可以通过 云硬盘的磁盘模式分为三种，分别是： VBD（Virtual Block Device）：虚拟块存储设备。 SCSI （Small Computer System Interface）：小型计算机系统接口。 FCSAN（Fibre Channel SAN）：光纤通道协议的SAN网络。 VBD：全部 SCSI： HDD类型：拉萨3/北京9/西宁2/庆阳2/呼和浩特3 SSD类型：华北2/郑州5/上海36/西南1/西宁2/庆阳2/呼和浩特3/沈阳8/华东1 FCSAN：上海7 系统盘在创建云主机或物理机时自动添加，无需单独创建。数据盘可以在创建云主机或物理机时创建，由系统自动挂载给云主机或物理机，也可以在创建了云主机或物理机之后，单独创建云硬盘并挂载给云主机或物理机。 全部 创建云硬盘后，需要将云硬盘挂载给云主机或物理机，供云主机或物理机作为数据盘使用。 挂载云硬盘通常分为两种，一种是挂载非共享云硬盘，另一种为挂载共享云硬盘。 全部 当卸载数据盘时，支持离线卸载或在线卸载，即可在挂载该数据盘的云主机处于“运行中”或“关机”状态时进行卸载。 只有数据盘支持卸载操作，系统盘不支持卸载。 全部 一块新创建的数据盘在挂载至云主机后，还不能直接存储数据，您需要为这块数据盘创建分区、格式化等初始化操作后才可以正常使用。 全部 当云硬盘空间不足时，您可以扩大云硬盘的容量，也就是云硬盘扩容。云硬盘扩容可以有如下两种处理方式： 申请一块新的云硬盘，并挂载给云主机。 扩容原有云硬盘空间。系统盘和数据盘均支持扩容。 全部 当您不再使用包年/包月的云硬盘时，可以退订云硬盘以释放存储空间资源。退订云硬盘后，将停止对云硬盘收取费用。 当云硬盘被退订后，云硬盘的数据将无法被访问。同时，该云硬盘对应的物理存储空间会被回收，对应的数据会被覆盖。在数据被覆盖之前，该存储空间不会被再次分配。 全部 当您不再使用按量付费的云硬盘时，可以删除云硬盘以释放存储空间资源。 删除云硬盘后，将停止对云硬盘收取费用。当云硬盘被删除后，云硬盘的数据将无法被访问。同时，该云硬盘对应的物理存储空间会被回收，对应的数据会被覆盖。在数据被覆盖之前，该存储空间不会被再次分配。 全部 云硬盘快照是云硬盘数据在特定时间点的完整副本或镜像。作为一种主要的灾难恢复方法，您可以使用快照将数据完全恢复到创建快照时的时间点。 您可以通过管理控制台或者API接口创建云硬盘快照。 华东1/华北2 天翼云云硬盘支持自动快照功能，您可以通过自动快照策略周期性地为云硬盘创建快照，可同时适用于系统盘和数据盘。 自动快照服务便于您灵活设置快照创建任务，提高数据安全和操作容错率。 华东1/华北2 天翼云云硬盘回收站支持将删除的云硬盘资源保存至回收站中，是一种数据保护的方式。在一定时间内，您可以在回收站内恢复云硬盘数据，以防止误删除导致的云硬盘数据丢失。 回收站功能默认为关闭状态，如需使用，需要您手动开启，保留时间最多为7天。 华东1/南宁23/上海36/青岛20/武汉41/华北2/长沙42/西南1/南昌5/西安7/太原4/郑州5/西南2贵州/华南2/杭州7/庆阳2/呼和浩特3/佛山7 云硬盘备份是指将云硬盘中的数据备份到其他存储介质或位置的操作。 云硬盘备份是一种数据保护措施，旨在应对数据损坏、误删除、恶意操作或主存储系统故障等风险，以确保数据的可靠性和可恢复性。 芜湖4/合肥2/芜湖2/北京5/重庆2/厦门3/福州3/福州4/福州25/兰州2/庆阳2/佛山3/广州6/南宁23/南宁2/贵州3/海口2/石家庄20/郑州5/华北2/华东1/华南2/武汉3/武汉4/武汉41/郴州2/长沙3/长沙42/南京2/南京4/南京3/南京5/九江/南昌5/沈阳8/辽阳1/呼和浩特3/内蒙6/中卫5/中卫2/西宁2/西安7/西安4/西安5/西安3/青岛20/上海15/上海7/上海36/太原4/晋中/成都4/西南1/西南2贵州/乌鲁木齐7/乌鲁木齐27/拉萨3/昆明2/杭州7/杭州2 当您的业务因为等保合规或安全要求等原因，需要对存储在云硬盘上的数据进行加密保护时，您可以在创建云硬盘时勾选加密选项，即可对新创建的云硬盘进行加密。 南宁23/华东1/南昌5/华南2/西安7/太原4/华北2/郑州5/西南2贵州/杭州7/庆阳2/呼和浩特3/长沙42/芜湖4/西南1/上海36/上海15/北京9/上海17/佛山7/长春3/宁波2 共享云硬盘允许多个云主机并发访问同一个云硬盘，实现多个实例之间的数据共享和协作。对云硬盘的共享访问通常应用于数据集群应用系统、分布式文件系统和高可用性架构等场景。 一块共享云硬盘支持同时挂载到最多16台云主机，其中云主机包括弹性云主机和物理机两种，目前共享云硬盘只支持共享数据盘，不支持共享系统盘。 重庆2/南宁2/成都4/芜湖2/九江/西宁2/拉萨3/海口2/佛山3/贵州3/福州3/上海7/杭州2/北京5/南京3/南京4/西安4/内蒙6/晋中/郴州2/武汉4/福州4/昆明2/西安5/南京5/华东1/南宁23/上海36/石家庄20/辽阳1/青岛20/武汉41/福州25/乌鲁木齐27/华北2/西南1/长沙42/中卫5/南昌5/华南2/西安7/太原4/郑州5/西南2贵州/杭州7/西安3/庆阳2/乌鲁木齐7/中卫2/厦门3/乌鲁木齐4/上海15/芜湖4/北京9/上海17/呼和浩特3/沈阳8/上海20/佛山7/广州9/长春3/宁波2 当您开通云硬盘服务后，即可通过云监控来查看云硬盘的性能指标。 云硬盘支持的监控指标包括：磁盘读速率、磁盘写速率、磁盘读请求速率、磁盘写请求速率、平均写操作大小、平均读操作大小、平均写操作耗时、平均读操作耗时 。 全部 包年包月采用包周期预付费的计费模式，按订单的购买周期计费，适用于可预估资源使用周期的场景。 如果您需要更灵活的计费方式，按照云硬盘的实际使用时长计费，您可以将云硬盘的计费方式转为按需付费。 全部 天翼云提供多种云硬盘类型，满足不同场景的存储性能和价格需求，您可以根据业务需求变更云硬盘的类型。 例如，创建云硬盘时选择了通用型SSD，但后期需要更高的IOPS，则可以将该盘变配为超高IO型云硬盘。 普通IO、高IO、通用型SSD、超高IO：南宁23/上海36/青岛20/武汉41/华北2/西南1/南昌5/西安7/太原4/华南2/郑州5/西南2贵州/杭州7/庆阳2/呼和浩特3/长沙42/乌鲁木齐7/华东1/上海15/佛山7 X系列：已上线的地域， 除华北2均支持修改磁盘类型，已上线区域请参见 针对按需计费云硬盘，您可以手动释放云硬盘，也可以设置随实例释放云硬盘（如果云硬盘开启了随实例释放，则在释放云主机实例时云硬盘会自动一起释放）。 云硬盘的快照默认不随云硬盘自动释放，如果您不再需要某些云硬盘快照，可以将其手动释放。您还可以通过设置云硬盘释放策略，选择在释放云硬盘的同时释放该盘的全部快照。 随实例释放按需计费云硬盘：华东1/华北2 随云硬盘释放快照：华东1/华北2

接口名称 兼容接口 使用场景 说明 兼容KeyValue接口：Redis GeminiDB Redis接口满足高读写性能场景及容量需弹性扩展的业务需求。与开源Redis相比，本产品将数据全部存储在磁盘中而非内存中，容量更大、成本更低。 GeminiDB Redis 接口是一款基于计算存储分离架构，兼容Redis生态的云原生NoSQL数据库，基于共享存储池的多副本强一致机制，支持持久化存储，保证数据的安全可靠。具有高兼容、高性价比、高可靠、弹性伸缩、高可用、无损扩容等特点。 兼容时间序列型接口：InfluxDB GeminiDB Influx接口广泛应用于资源监控，业务监控分析，物联网设备实时监控，工业生产监控，生产质量评估和故障回溯等。 GeminiDB Influx 接口是一款基于计算存储分离架构，兼容InfluxDB生态的云原生NoSQL时序数据库。提供大并发的时序数据读写，压缩存储和类SQL查询，支持多维聚合计算和数据可视化分析能力。具有高写入、灵活弹性、高压缩率和高查询等特点。

云间高速（CTEC，Express Connect）产品是指依托于中国电信建设的资源池互联专网，将天翼云资源池连为一体，为客户提供跨地域云资源之间的安全、高速、便捷的网络互联通道。云间高速产品分为两个子产品：云间高速（标准版）和云间高速（尊享版）。 云间高速（标准版）产品承载于资源池互联专网上的MPLS VPN专网，采用Overlay网络解决方案，通过VxLAN技术实现网络间隔离，为客户实现安全、稳定的跨域天翼云资源池间的私网互联。 云间高速（尊享版）产品承载于资源池互联专网，采用Underlay网络解决方案，每个客户专项独占MPLS VPN，可自定义跨域多资源池组网的网络拓扑，实现安全、稳定、灵活的私网互联。

本文为您介绍如何创建天翼云云搜索服务OpenSearch实例。 前提条件 1. 已在官网完成用户账号注册和实名认证。 2. 已完成实例规划。 操作步骤 您有两种路径可以进入OpenSearch实例开通页面。 1. 登录官网，您可在云搜索服务产品详情页点击“立即开通”。 2. 登录官网，进入云搜索服务控制台后，点击“创建实例”可以进入。 订购页面填写 1. 进入订购页面后，您需要对如下信息进行填写/选择： 参数类型 参数 说明 基础配置 计费模式 实例支持包周期和按需计费模式。 包周期：根据实例购买时长，一次性支付实例包周期费用。 按需计费：根据实际使用时长计费，按小时出账。 基础配置 订购周期 在包年包月模式下，您需要选择购买时长。 基础配置 当前区域 选择实例的所在区域。 不同区域的云服务产品之间内网互不相通。请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。 基础配置 可用区 选择实例所在工作区域下关联的可用区。 支持多可用区部署，购买地域具备3个及以上可用区，需要勾选1个或3个，如果不足3个可用区，则根据地域可用区情况可购买1或2个。 网络配置 企业项目 企业项目提供统一的云资源管理能力，支持对项目及项目内的资源、成员进行管理。此处请根据用户的资源管理需求，选择云搜索实例的企业项目归属。仅支持选择用户有权限的企业项目。默认为default，如果没有可选项，请由主账号在统一身份认证处进行赋权。 网络配置 虚拟私有云 指定实例所在的虚拟专用网络（VPC），实现不同业务的网络隔离。如您没有合适的VPC，请前往创建虚拟私有云页面创建完成后，回当前页面刷新后选择。 网络配置 子网 实例使用子网实现与其他网络的隔离，并独享所有网络资源，以提高网络安全。 选择当前虚拟私有云下实例需要的子网。 网络配置 安全组 安全组为实例提供安全的网络访问控制策略。 为了顺利部署实例，我们将为您选择的安全组默认配置下述规则： 规则1（入方向）：允许远端198.19.128.0/20 以TCP协议访问端口165535 ，规则优先级为1。 规则2（入方向）：允许远端192.168.0.0/24（实际网段地址，以客户创建的VPC子网网段地址为准）以TCP协议访问端口165535，规则优先级为1。 规则3（出方向）：将允许出方向所有访问，规则优先级为100。 配置实例 实例名称 您可自定义实例名称，可输入的字符范围为长度为0~32个字符，只能包含数字、字母、中划线（）和下划线（），且必须以字母或数字开头。 配置实例 实例类型 云搜索服务支持Elasticsearch和OpenSearch两种组件。 配置实例 实例版本 选择所需的集群版本，支持的版本以页面可选项为准。 配置实例 实例密码设置 设置OpenSearch的管理员访问密码。 实例内账号和角色请登录Dashboards的进行设置。 配置实例 HTTPS设置 实例通信方式选择 开启HTTPS，访问实例将进行通讯加密，可以接入公网； 若关闭HTTPS访问，将使用HTTP协议与实例通信，无法保证数据安全性，HTTP协议模式下，实例不可接入公网。 该模式可以在实例开通后进入“运行中”状态时在安全设置功能中进行修改。 选购资源 实例节点数 实例中需要部署数据节点数，请以页面可下单数量上限为准。 选购资源 CPU架构 支持X86类型。 选购资源 节点规格 实例的节点规格，可按需选购，同一实例仅支持一种规格，请确认后下单。 选购资源 节点存储规格 选择存储类型，支持的类型可能随资源池不同有差异，请以页面可选的为准，性能参考。 选购资源 单节点存储量 您可根据业务数据容量评估，选购合适的单节点存储量，创建完成后，不支持缩容节点存储容量，请基于业务量合理选择容量。 选购资源 图形化访问节点规格 云搜索服务会默认为您开通一个小规格节点部署Dashboards和Cerebro组件。该节点正常计费。 选购资源 专属节点规格 您可根据需要选择是否在当前实例加装专属master、专属协调节点或冷数据节点，并选择节点规格，专属master和专属协调节点不支持调整存储空间。专属master限制3节点，专属协调节点和冷数据节点上限请以页面下单为准。 专属节点开通后不可删除，也可通过扩容功能加装。 2. 信息填写完毕后，进入下一步信息确认页；请您仔细核对订购信息及订购协议，勾选协议后进入下一步即可提交。 3. 缴费完成后，请返回购买实例对应的实例管理列表页面，您购买的实例都将展示在此，当实例从“创建中”变为“运行中”时，即可使用实例。 如实例创建失败，系统将自动退单销毁，期间不会记录使用时长，不会收取费用，您可再次下单尝试或工单联系工程师为您处理。

本页面介绍云数据库ClickHouse的产品定义。 云数据库 ClickHouse 是一种列式OLAP数据库管理系统，具备高性能、高压缩、低延迟、分布式架构、标准SQL支持等特点，可以提供大规模数据的高速数据查询、数据处理、数据分析能力，适用于日志分析、物联网数据处理、金融交易分析等场景。 产品架构 云数据库ClickHouse提供了单副本和双副本两种架构选项，以满足不同的可用性和容错性需求。 集群单副本 （1 ~ 48个节点） 在单副本架构中： 数据仅存储在一个节点上。 这种架构适用于开发和测试环境，或者对于数据可靠性要求不高的场景。 单副本架构简单且易于管理，需要的存储资源较少，但缺乏容错性。如果节点发生故障，数据可能会丢失或不可用，需要进行数据恢复。 高可用双副本（2 ~ 48个节点） 双副本架构提供更高的可用性和容错性： 数据在两个节点上进行复制，一主一备。主节点处理查询和写操作，备节点作为冗余副本用于容错。如果主节点发生故障，备节点会接管服务，确保数据的连续性和可用性。 双副本架构适用于生产环境和对数据可靠性要求较高的场景，但需要更多的存储资源和网络带宽来维护副本之间的数据同步。

物理专线参数 中国电信物理专线的主要参数说明如下： 参数项 参数说明 名称 物理专线的标识名称，各地分公司因产品类型等定义规则不同，物理专线名称不同。 业务状态 物理专线的业务状态，有“开通中”、“待缴费”、“正常”等，例如： 1、“开通中”表示物理专线没有绑定专线网关，接入点云端口没有网络配置。 2、“待缴费”表示物理专线已完成绑定专线网关，接入点云端口已存在网络配置，此时云端口限速810kb。请及时订购或联系客户经理协助完成订购缴费。 3、“正常”表示物理专线业务状态正常，接入点云端口的限速已解除，并恢复至开通带宽的数值。 云端口带宽 购买的云端口带宽速率。1G1000M。 创建时间 此专线创建完成的时间。 到期时间 此专线订购后的到期时间。

天翼AI云电脑是不是和正常电脑用起来一样的？ 天翼AI云电脑和正常电脑的使用体验接近，使用天翼云电脑客户端登录您的帐号，可以快速登录使用了，所有软件及文件数据存在云端，更安全便捷。 其他运营商的网络能否接入？ 只要能接入互联网，不管是手机、宽带、WIFI都可以接入，但是建议您优先使用中国电信的网络，质量和体验更有保障。 是否可以设置计算机账户和密码？ 您可以在天翼AI云电脑“控制面板”中的“用户帐户”中设置计算机账户和密码。但天翼AI云电脑连接时默认选择administrator帐户登录。 移动客户端APP是否支持指纹识别安全登录？ 可以在“我”页面中的“账号与安全”，进入账号与安全页面。 开通指纹识别的设置后，退出应用后再次打开则需要指纹识别安全登录。

本文为您介绍多活容灾服务的应用场景。 同城主备 同城主备容灾是一种在同城或相近区域内（通常距离小于或等于100KM）建立的容灾策略。包括一个主数据中心，负责日常生产运行和实时数据存储，以及一个备用的数据中心，作为灾难备份中心。当主数据中心因各种原因（如火灾、建筑物破坏、供电故障、计算机系统及人为破坏等）发生故障时，备份数据中心能够快速接管业务，继续提供服务。 同城多活 同城多活容灾是在同城或相近区域内建立多个活跃的数据中心，这些数据中心在日常运行中均处于活跃状态，能够独立对外提供服务和处理业务操作。每个数据中心都存储有数据的副本，并实时更新，以确保在任何一个数据中心发生故障时，其他数据中心可以迅速接管其流量和业务，保证整体服务不受影响。 异地主备 异地主备容灾是在不同地理区域建立主备两个数据中心，主数据中心负责日常的生产运行和数据处理，而备份数据中心在主数据中心发生故障时接管服务。

本文主要介绍云专线的产品优势。 稳定时延 专线接入提供了高可靠的服务保证，单线接入可用性高，满足您的网络连接需求。 高安全性 用户通过云专线接入，用户独占网络链路，无惧数据泄露风险。 对上层应用透明承载，可承载数据、语音、视频等综合应用。 多端口多协议 天翼云专线接入支持100M、10G二种接入端口，支持MSTP、IPRAN、MPLS等多种接入协议，满足您多样网路接入需求。 支持大带宽 天翼云专线接入单线路最大支持10Gbps带宽连接。 稳定可靠 提供中国电信高质量链路，提供冗余方案，运营商级网络保障。 专用网络传数据，免去拥堵或故障绕行带来的时延，传输速率更有保障，传输更稳定。 接入方便 客户侧可选择IP虚拟专网、点到点专线等多种接入方式，可根据业务需求灵活选择。 每种接入方式均可与互联网接入同时使用，实现管理流量、业务流量分离。

参数 描述 区域 资源所在的区域。 说明 不同区域内的产品内网不互通，且创建后不能更换，请谨慎选择。 数据库引擎 PostgreSQL。 数据库版本 请参见 实例类型+可用区 主备：一主一备的经典高可用架构。适用于大中型企业的生产数据库，覆盖互联网、物联网、零售电商、物流、游戏等行业应用。备机提高了实例的可靠性，创建主机的过程中，同步创建备机，备机创建成功后，用户不可见。 可用区指在同一区域下，电力、网络隔离的物理区域，可用区之间内网互通，不同可用区之间物理隔离。 RDS支持在同一个可用区内或者跨可用区部署数据库主备实例，以提供故障切换能力和高可用性。 单机：采用单个数据库节点部署架构，与主流的主备实例相比，它只包含一个节点，但具有高性价比。适用于个人学习、微型网站以及中小企业的开发测试环境。 存储类型 实例的存储类型决定实例的读写速度。最大吞吐量越高，读写速度越快。

智慧园区 适用场景 智慧园区中存在大量AI、视频渲染等对延时要求较高的需求，采用低延时的本地网络和一体机边缘算力，即可提供本地即得的算力保障。 方案优势 预配置天翼云平台，提供计算、存储、网络、安全、运维等服务，规模灵活、弹性扩展。 本地数据处理，减少带宽资源消耗，节省成本，且有效降低延时。 拥有完善的监控告警平台和售后服务体系，可提供724小时在线运维服务。 高速公路 适用场景 在高速公路场景中，收费站分布广、IT资产部署零散、无专职IT管理人员，无法实现资源快速、灵活部署，故障恢复时间比较久，亟需简单易运维、高可靠的边缘解决方案。 方案优势 预防停机的容错系统设计，故障时业务0中断，数据0丢失。支持在线不停机坏件更换，提升可用性。 管理平台简单易用，拥有完善的监控告警平台和售后服务体系，可提供724小时在线运维服务；线下多分支网点，可为客户提供个性化现场服务。 分支医疗 适用场景 分支医疗机构IT人员缺乏、设备繁多、运维管理成本过高，并且分支机构数据需要与区域医疗中心互联互通，需要可靠低成本的算力和网络解决方案。 方案优势 简化分支医疗机构的IT基础架构，便于快速部署和上线，满足规模扩张时，预安装极速开通的需求，同时便于管理维护。 采用物联网卡优化，实现分支医疗机构和区域医疗中心的互联互通，有利于形成和利用区域的医疗优势。

本小节介绍网络安全法、等保2.0以及测评机构等概念。 《中华人民共和国网络安全法》 《中华人民共和国网络安全法》是为了保障网络安全，维护网络空间主权和国家安全、社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益，促进经济社会信息化健康发展，制定的法规。 测评机构 信息安全等级保护测评机构是指具备本规范的基本条件，经能力评估和审核，由省级以上信息安全等级保护工作协调（领导）小组办公室推荐，从事非涉密信息系统及资源安全等级测评工作的机构。 等保2.0 等保2.0全称网络安全等级保护2.0制度，是我国网络安全领域的基本国策，基本制度。 等级保护标准在1.0时代标准的基础上，注重主动防御，从被动防御到事前、事中、 事后全流程的安全可信、动态感知和全面审计，实现了对传统信息系统、 基础信息网络、 云计算、 大数据、 物联网、 移动互联网和工业控制信息系统等级保护对象的全覆盖。 ECS 弹性云主机（Elastic Cloud Server，ECS）是由 CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。弹性云主机创建成功后，您就可以像使用自己的本地 PC 或物理服务器一样，在云上使用弹性云主机。 RDS RDS是关系型数据库服务（Relational Database Service）的简称，是一种即开即用、稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。具有多重安全防护措施和完善的性能监控体系，并提供专业的数据库备份、恢复及优化方案，使您能专注于应用开发和业务发展。

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。

收发TPS说明 收发TPS（每秒事务处理量）指标具有重要的意义，特别是在物联网和实时通信应用中。以下是收发TPS的作用： 性能评估： 收发TPS是衡量MQTT系统性能的关键指标之一。它可以告诉您系统每秒处理多少条消息，帮助您评估MQTT代理服务器、网络和应用程序的性能。通过监控和分析收发TPS，您可以确定系统的性能是否足够满足实际需求，并及时识别性能瓶颈。 负载均衡和容量规划： 收发TPS数据可以用来规划系统的容量和负载均衡策略。如果TPS持续增加，您可能需要考虑增加服务器资源、使用负载均衡来分散流量，或者优化消息处理逻辑，以确保系统能够承受更高的负载。 故障检测和故障排除： 收发TPS的突然下降或波动可能表明系统中存在故障或问题。通过实时监控TPS，您可以更早地发现问题并快速采取措施来排除故障，以减少服务中断时间。 服务级别协议（SLA）的监测： TPS数据可以用于监测和验证SLA。您可以使用TPS数据来确保服务提供商满足合同中规定的性能指标。 优化消息传输： 通过分析TPS数据，您可以识别哪些主题或设备产生了高消息流量，从而可以采取措施来优化消息传输，减少不必要的消息传递或者改进消息过滤机制。 MQTT的收发TPS数据对于监控、优化性能、规划容量、故障排除和满足SLA等方面都具有重要的意义。它们提供了有价值的洞察，帮助您确保MQTT系统在各种条件下都能够稳定运行并满足需求。

函数计算可以做什么 部署Web应用 Web应用是一种典型的事件驱动应用。函数计算搭配数据库、缓存、消息中间件等云产品，开发者只需要编写业务代码即可快速构建可靠的、可弹性伸缩的Web应用。这些程序可同时部署在多个数据中心实现高可用运行。 数据分析和处理 函数计算支持丰富的事件源。通过简单地配置事件触发条件，只需要很少的配置和代码，函数计算就可以对数据进行实时分析和处理。比如对日志数据进行清洗和处理、对上传对象存储的文件进行解压、校验和转换等。 机器学习和AI推理 部署机器学习模型，借助云上的弹性资源，进行实时预测或批量预测，处理图形、音频、视频等多媒体数据。 物联网（loT）应用 处理来自loT设备的数据，如城市智慧交通中采集的各类传感器读数、执行边缘计算任务等。 定时任务 设置定时触发器，执行定时任务，如报表生成、数据备份等。只有在定时任务运行期间才需要使用资源，大大提升了资源利用率。 如何使用 使用准备 为了流畅地使用函数计算进行应用部署和调试，您需要具备以下经验和知识： 1. Serverless架构基础：理解Serverless架构的基本理念，包括其三种形态：函数即服务(FaaS)、平台即服务(PaaS)和后端即服务(BaaS)。 2. 高级编程语言：熟悉至少一种如Python、Node.js、Java、Go、.NET Core等高级编程语言，并掌握相关运行环境和依赖管理的方法。 3. 网络知识：了解云计算基础概念，包括公有云、私有云网络等网络相关知识。

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