本页介绍天翼云TeleDB数据库使用OR REPLACE更新存储的语法。 带OR REPLACE的作用，在建立存储过程时若存在则替换，建立存储时不带 OR REPLACE关键字，则遇到函数已经存系统则会报错，如下所示。 plaintext teledb select prosrc from pgproc where proname'proc1'; prosrc begin + raise notice 'Hello teledbpg';+ end; + (1 row) teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE proc1() AS $$ begin raise notice 'Hello，teledbpg'; end; $$ LANGUAGE PLPGSQL; CREATE PROCEDURE teledb select prosrc from pgproc where proname'proc1'; prosrc begin + raise notice 'Hello，teledbpg';+ end; + (1 row) teledb teledb call proc1(); NOTICE: Hello，teledbpg CALL teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库使用[OR REPLACE] 更新存储的语法。 带OR REPLACE的作用，在建立存储过程时若存在则替换，建立存储时不带 OR REPLACE关键字，则遇到函数已经存系统则会报错，如下所示。 plaintext teledb select prosrc from pgproc where proname'proc1'; prosrc begin + raise notice 'Hello teledbpg';+ end; + (1 row) teledb CREATE OR REPLACE PROCEDURE proc1() AS $$ begin raise notice 'Hello，teledbpg'; end; $$ LANGUAGE PLPGSQL; CREATE PROCEDURE teledb select prosrc from pgproc where proname'proc1'; prosrc begin + raise notice 'Hello，teledbpg';+ end; + (1 row) teledb teledb call proc1(); NOTICE: Hello，teledbpg CALL teledb

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地域（Region） RegionID 西南1 200000002368 南宁23 200000001704 长沙42 200000002401 华北2 200000001852 南昌5 200000002527 青岛20 200000001703 上海36 200000001790 华南2 200000002530 华东1 bb9fdb42056f11eda1610242ac110002 太原4 200000002689 武汉41 200000001781 郑州5 200000002586 西安7 200000001851 西南2贵州 200000002927 杭州7 200000003329 芜湖4 200000003327 呼和浩特3 200000003573 庆阳2 200000003664 北京行业云20 200000002529 乌鲁木齐7 200000004098 上海15 200000003330 佛山7 200000004421 沈阳8 200000003335 长春3 200000004705 宁波2 200000004885

本节介绍了删除私有镜像的流程。 1、登录天翼云控制中心; 2、在云主机控制台，单击【镜像服务】； 3、在镜像服务列表，选择私有镜像页签，在操作列点击【更多 > 删除】 4、确定要删除的镜像服务信息，点击是，完成删除镜像。

端口配置 说明 不建议暴露安全产品管理端口到公网，存在一定安全风险，请使用安全组进行防护。 案例：安全组防护态势感知管理端口18443。 1. 登录控制台的云主机实例详情页面，选择【安全组】功能。这里您可以创建和管理安全组规则。 2. 点击【配置规则】下的【入方向规则】。在规则配置中，选择【添加入方向规则】，限制源地址为您日常登录使用的IP或IP段，例如限制为您公司办公网络。

本文将为您介绍财务管理使用的常见问题。 企业财务管理功能面向的客户范围 企业中心财务管理功能当前主要面向天翼云云公司、云省分线上/线下渠道客户，省公司线下渠道客户若想使用企业财务管理功能，需联系客户经理申请。 企业子账号与主账号的财务模式是否可转换？ 系统暂不支持直接财务独立转财务托管，或财务托管转财务独立。 是否支持邀请已有的天翼云账号成为财务托管子账号？ 暂不支持。

物联网 随着物联网和工业4.0 到来，几乎所有设备都携带传感器并联网，需支持大规模的终端设备追踪与管理、海量数据存储和实时分析处理。天翼云数据库支持丰富的数据类型，其高可用、弹性扩展、实时分析和查询统计能力，都可为 IoT 提供可靠的数据存储、检索和分析。此外，天翼云遍布全国的资源池能为用户提供本地化资源，极大地减少网络延时，提高物联网响应效率。 SaaS类 软件即服务（SaaS）行业通常需要使用数据库来存储、 管理和处理大量的数据，这些数据可能包括用户信息、应用程序配置、交易记录、日志等。天翼云云数据库可以提供结构化的数据存储，使得数据可以被组织、检索和更新，助力客户全面高效地管理用户信息、应用程序数据以及其他相关数据。

SnapCheckpoint(Snapckpt)是由息壤一体化智算服务平台 一站式智算服务平台提供的针对大模型训练场景提供的高性能checkpoint框架。Snapckpt提供了高效便捷的断点存储、加载机制。 Snapckpt加速包 SnapCheckpoint（Snapckpt）是由息壤一体化智算服务平台 一站式智算服务平台提供的针对大模型训练场景提供的高性能checkpoint框架。Snapckpt提供了高效便捷的断点存储、加载机制。 Snapckpt介绍 Snapckpt是一种为大模型训练打造的易用、可拓展、高性能的断点解决方案。Snapckpt提供了高效便捷的断点存储、加载机制，其主要有以下几大优势： 1. 异步断点保存：通过优化断点保存流程，使得断点保存过程异步化，尽可能减小断点保存过程对于训练的中断，减少训练阶段耗时。 2. 分布式断点存储：对模型机优化器参数进行分布式存储，避免集中式存储带来的额外通信开销，大幅降低存储与加载断点的耗时。 3. 多框架支持：支持MegatronLM、Deepspeed两大主流大模型训练框架。 4. 简单易用：安装及使用方式简单，用户仅需简单步骤即可使用，提升使用效率。 背景信息 在大规模分布式模型训练过程中，系统可能因硬件故障或软件异常导致训练中断。为确保训练进度可恢复，业界普遍采用周期性保存检查点(Checkpoint)的方案。值得注意的是，检查点操作耗时与模型参数量呈正相关关系，当面对参数量达百亿甚至千亿级别的大模型时，每次检查点保存往往需要耗费数分钟至十余分钟不等。特别是在使用MegatronLM框架或原生PyTorch进行训练时，检查点保存过程会强制暂停训练任务，导致宝贵的计算资源被闲置。因此，开发高效的检查点机制以降低时间成本和资源浪费，已成为当前大规模模型训练亟待解决的关键问题。 Snapckpt采用多阶段异步断点存储机制，降低断点存储耗时，减少训练中断带来的影响，从而提升训练速度，提升计算资源有效利用率。

本文介绍媒体存储是否支持通过HTTPS访问。 产品中的对象存储支持通过HTTPS访问。 可直接在浏览器中输入https:+桶域名/自定义域名进行访问，或在使用对媒体存储控制台分配的域名进行访问时，直接在浏览器中将桶或对象的URL的协议头从http替换成https即可。 具体HTTPS访问地址的获取方式，可参考基础信息查看。

helm version Client: &version.Version{SemVer:"v2.17.0", GitCommit:"a690bad98af45b015bd3da1a41f6218b1a451dbe", GitTreeState:"clean"} Server: &version.Version{SemVer:"v2.17.0", GitCommit:"a690bad98af45b015bd3da1a41f6218b1a451dbe", GitTreeState:"clean"} 安装Helm模板chart包 CCE提供的模板不能满足要求时，可下载模板的chart包进行安装。 在 1. 下载并解压已获取的chart包，一般chart包格式为.zip。 unzip chart.zip 2. 安装Helm模板。 helm install aerospike/ 3. 安装完成后，执行helm list查看已经安装的模板实例状态。 常见问题 执行Helm version时，提示如下错误信息： Client: &version.Version{SemVer:"v2.17.0", GitCommit:"a690bad98af45b015bd3da1a41f6218b1a451dbe", GitTreeState:"clean"} E0718 11:46:10.132102 7023 portforward.go:332] an error occurred forwarding 41458 > 44134: error forwarding port 44134 to pod d566b78f997eea6c4b1c0322b34ce8052c6c2001e8edff243647748464cd7919, uid : unable to do port forwarding: socat not found. Error: cannot connect to Tiller 出现上述问题，说明未安装socat，请执行如下命令安装socat。 出现上述问题，说明未安装socat，请执行如下命令安装socat。 yum install socat y socat已安装，执行Helm version时，提示如下错误信息： test@local:~/k8s/helm/test$ helm version Client: &version.Version{SemVer:"v3.3.0", GitCommit:"021cb0ac1a1b2f888144ef5a67b8dab6c2d45be6", GitTreeState:"clean"} Error: cannot connect to Tiller Helm模板从“.Kube/config”中读取配置证书和kubernetes进行通讯，出现上述错误信息说明kubectl配置有误，请重新对接kubectl，具体请参见使用kubectl连接集群。 对接云存储后，存储未创建成功。 出现上述问题可能是创建的pvc中annotation字段导致的，请修改模板名称后再次进行安装。 如果kubectl没有配置好，helm install时会出现如下报错： [root@prometheus57046 ~]

本章节为您介绍如何快速部署证书至天翼云服务上。 证书管理服务支持将已签发的证书一键部署至天翼云服务上，减少您去手动部署证书的相关操作，提升业务的便捷性。 约束条件 当前支持将证书一键部署到如下产品： 产品 说明 支持的证书 Web应用防火墙（原生版） 单次最多可部署5个资源。 国际证书 弹性负载均衡 仅支持部分资源池，请以控制台提示为准。 单次最多可部署5个资源。每次部署会自动为您在弹性负载均衡平台中创建一个证书。 每个用户在弹性负载均衡平台的证书限制为10个，如果超出限制请访问弹性负载均衡平台手动删除多余证书。 国际证书 CDN相关产品 “CDN相关产品”服务为集成产品，一键部署证书将同时生效于其包含的 CDN、Aone边缘安全加速平台、Web应用防火墙（边缘云版）。 单次最多可部署5个资源。 国际证书、国密证书 综合安全网关 单次最多可部署5个资源。 国际证书、国密证书 若您使用的子账号进行一键部署，需要在IAM给相关子账号配置default企业项目权限。 部署“证书管理服务签发的证书”至天翼云服务 前提条件 已在证书管理服务中申请SSL证书且状态为“已签发”。

表对等连接关系说明一个中心VPC与两个VPC的重叠子网对等(IPv4) VPC对等关系 对等连接名称 本端VPC 对端VPC VPCA和VPCB的子网SubnetB02对等 PeeringAB VPCA VPCB VPCA和VPCC的子网SubnetC02对等 PeeringAC VPCA VPCC 对等连接创建完成后，您在本端和对端VPC路由表中，如果按照下表添加路由，那么会导致响应流量无法正确返回，具体说明如下： 1. VPCB子网SubnetB02中的云服务器ECSB02向VPCA发送请求流量，通过rtbVPCB路由表中PeeringAB对应的路由将流量转发到VPCA。 2. VPCA收到来自云服务器ECSB02的请求流量，期望的结果是将响应流量返回到ECSB02。但是在rtbVPCA路由表中，目的地址为10.0.1.167/32时，只能匹配到PeeringAC的路由，因此响应流量被错误的返回到VPCC。 3. 此时VPCC的子网SubnetC02中存在云服务器ECSC02，与ECSB02私有IP地址相同，均为10.0.1.167/32，则响应流量最终错误的返回到ECSC02，ECSB02无法收到响应流量。 表VPC路由表配置说明一个中心VPC与两个VPC的重叠子网对等(IPv4) 路由表 目的地址 下一跳 路由类型 路由说明 rtbVPCA 172.16.0.0/24 Local 系统路由 Local路由是系统自动添加的，用于VPC内部通信。 rtbVPCA 10.0.1.0/24 (SubnetC02) PeeringAC 自定义 在VPCA的路由表中，添加目的地址为SubnetC02的网段，下一跳指向PeeringAC的路由。 rtbVPCB 10.0.0.0/24 Local 系统路由 Local路由是系统自动添加的，用于VPC内部通信。 rtbVPCB 10.0.1.0/24 Local 系统路由 Local路由是系统自动添加的，用于VPC内部通信。 rtbVPCB 172.16.0.0/16 (VPCA) PeeringAB 自定义 在VPCB的路由表中，添加目的地址为VPCA的网段，下一跳指向PeeringAB的路由。 rtbVPCC 10.0.0.0/24 Local 系统路由 Local路由是系统自动添加的，用于VPC内部通信。 rtbVPCC 10.0.1.0/24 Local 系统路由 Local路由是系统自动添加的，用于VPC内部通信。 rtbVPCC 172.16.0.0/16 (VPCA) PeeringAC 自定义 在VPCC的路由表中，添加目的地址为VPCA的网段，下一跳指向PeeringAC的路由。 对于存在重叠子网的情况，为了避免流量被错误转发，路由配置建议如下： 建议1：在rtbVPCA路由表中，添加下一跳为PeeringAB的路由，目的地址为ECSB02的私有IP地址。这样遵循路由的最长匹配原则，会优先匹配10.0.1.167/32这条路由，确保VPCA会将响应流量送达ECSB02。关于更多指向ECS的对等连接配置，请参见“连通VPC内ECS网络的对等连接配置示例”。

本节主要介绍OBS用户使用手册。 天翼云对象存储（OBS）控制台使用指南.pdf 天翼云对象存储（OBS）并行文件系统使用指南.pdf 天翼云对象存储（OBS）图片处理特性指南.pdf

平台提供了以下大模型API能力。 模型 模型简介 模型ID DeepSeekV3.2（旗舰版） 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。 24625803b01f4f90b72abbe9d9cdf5cc GLM5（正式版） 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 28.5Ttokens。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。 5df2c9ff4ad347cb95ea42ad6e9e1729 Qwen3.5397BA17B（正式版） 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。 fde2b0a897b140bda7909861ed734671 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

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 regionCode 是 String 区域编码。 0001 buckets 否 String 存储桶名。1. 支持同时查询多个桶，如果请求中指定桶名查询，则返回具体存储桶各类请求的次数。2. 不指定则返回该存储区域各类请求的总数。 bucketsbt1，bt2 startTime 是 Long 查询起始时间，时间戳，ms单位。 1683684845051 endTime 是 Long 查询结束时间，时间戳，ms单位。 1683684845051

本节为您介绍云迁移服务CMS中数据迁移服务目标节点添加。 1. 进入“数据迁移工具”，点击“数据源管理”界面。 2. 点击 “添加数据源”按钮，进入“添加数据源”界面，选择“目标节点”。 3. 输入数据源名称，选择数据源类型，输入数据源对应的连接方式。 4. 填写信息完成后，点击“添加数据源”按钮，完成添加，平台显示“添加成功”。 5. 可以在数据源管理界面，看到刚刚添加的源节点。

参数名称 参数描述 类型 是否必须 xamzacl 参数解释： 参见Put ACL。 String 否 xamzcopysource 参数解释： 指定copy的源，格式 {sourcebucket}/{sourceobject}。 String 是 xamzmetadatadirective 参数解释： 指定复制时元数据的复制模式。 取值范围： COPY：直接用源对象的meta REPLACE：用请求参数里的meta替代源对象的meta 默认取值： COPY String 否 xamzstorageclass 参数解释： 目的对象存储级别。 取值范围： STANDARD：标准存储 STANDARDIA：低频存储 GLACIER：归档存储 默认取值： STANDARD String 否 xamztagging 参数解释： 设置目的对象TAG，参见 。 String 否

云应用引擎创建完成后，还需不断迭代升级，如果升级的版本出现问题，需要回退至所需的历史版本。 说明 系统仅保留已发布成功最新的至多十个历史版本配置信息 功能入口 1. 在 CAE 控制台左侧导航栏选择应用管理 > 应用列表。 2. 在应用列表 页面，单击目标应用名称，进入应用基本信息页。 3. 在基础信息 页面，单击回退历史版本。 4. 在回退历史版本 页面，选择回退历史版本 ，并配置升级方式。 5. 单击确定，即可进行回退操作。

本文向您介绍CentOS 7、CTyunOS操作系统的云主机中,/etc/rc.local开机启动脚本不生效的解决方案。 故障原因 查看/etc/rc.d/rc.local文件是否有执行权限。 如下图可知，/etc/rc.local是/etc/rc.d/rc.local文件的软链接，且该文件无执行权限。 解决步骤 使用下面命令为/etc/rc.d/rc.local添加可执行权限，并查看修改结果。 chmod +x /etc/rc.d/rc.local

VPC名称 VPC网段 子网名称 子网网段 子网关联VPC路由表 弹性云主机名称 私有IP地址 VPCA 主网段：10.0.0.0/16, SubnetA01 10.0.0.0/24 RouterA A01 10.0.0.2 VPCA 扩展网段：192.168.0.0/16 SubnetAExtend01 192.168.0.0/24 RouterA AExtend01 192.168.0.2 VPCB 10.2.0.0/16 SubnetB01 10.2.0.0/24 RouterB B01 10.2.0.2 VPCC 10.3.0.0/16 SubnetC01 10.3.0.0/24 RouterC C01 10.3.0.2

本节主要介绍查看参数模板应用记录。 操作场景 GeminiDB Influx支持查看参数模板所应用到实例的记录。 操作步骤 1. 登录管理控制台。 2. 在服务列表中选择“数据库 > 云数据库 GeminiDB”。 3. 在左侧导航栏，单击“参数模板管理”。 4. 在“参数模板管理”页面，根据参数模板类型不同进行如下操作。 在“系统默认”页签的目标参数模板单击“应用记录”。 在“自定义”页签的目标参数模板单击“更多 > 应用记录”。 您可以查看到当前参数模板应用到的实例名称或ID、应用状态、应用时间和失败原因。

本节为您介绍云迁移服务CMS数据迁移工具添加源节点操作。 1. 进入“数据迁移工具”，点击左侧导航栏 【数据源管理】进入 [数据源管理] 界面 。 2. 点击 【添加数据源】按钮，进入[添加数据源]界面，选择【源节点】按钮。 3. 输入数据源名称，选择数据源类型，输入数据源对应的连接方式。 4. 填写信息完成后，点击【添加数据源】按钮，完成添加，平台显示“添加成功”。 5. 可以在 [数据源管理] 界面，看到刚刚添加的源节点。

本文帮助您了解对象存储静态页面设置及其相关的操作步骤。 操作场景 您可以通过ZOS控制台，把存储桶内的对象设置为静态网站托管，并且通过存储桶的静态网站域名来访问静态网站。 约束与限制 由于工信部合规要求，暂不公开开放。若您需要使用该功能，可通过提工单申请权限并提供自定义域名。 操作步骤 1. 点击天翼云门户首页的“控制中心”，输入登录的用户名和密码，进入控制中心页面。 2. 在控制台上方点击，选择地域，以下操作选择华东华东1。 3. 在控制台首页，选择“存储>对象存储”。 4. 在ZOS控制台“基础设置”页面，找到“静态页面设置”，点击“设置”。 5. 点击开启“状态”，输入“默认首页”和“默认404页”信息。 说明 默认首页的文件名，仅支持根目录下html 格式的文件，为空则不启用默认首页设置。 默认 404 页的文件名，仅支持根目录下 html、jpg、png、bmp、webp 格式的文件，为空则不启用默认 404 页设置。 6. 点击“保存”，完成静态页面设置。

介绍配置防盗链的具体步骤。 适用场景 媒体存储的基础配置中支持Referer防盗链配置，可以设置访问的黑白名单地址。 前提条件 登录媒体存储控制台。 已完成新建Bucket操作，具体可参考 新建Bucket 。 操作步骤 1. 登录媒体存储控制台，进入【对象存储Bucket列表】菜单。 2. 选择需要配置防盗链的存储桶，并点击【基础配置】页签。 3. 在【基础配置】标签页找到【防盗链设置】模块，点击【编辑】按钮。 4. 在弹窗中选择类型、是否允许空Referer以及对应的Referer内容，点击【保存】完成设置。 配置参数说明 参数 参数说明 当前状态 选择规则是否启用。 类型 选择规则类型，可选【白名单】或【黑名单】。 允许空Referer 根据需求是否允许空Referer。 Referer 填写域名或IP地址。以 。 生效规则 黑白名单 黑名单：来自Referer里填写的地址均会被拒绝。 白名单：来自Referer里填写的地址均允许访问。 是否允许空Referer 允许：空Referer表示HTTP或HTTPS请求中，不带Referer字段或Referer字段为空。 拒绝：只有HTTP或HTTPS Header中包含Referer字段的请求才能访问。

返回结果 根据返回码判断是否操作成功。 获取桶跨域访问配置 功能说明 您可以使用getBucketCors接口获取桶的跨域访问配置，以下代码展示如何获取桶的跨域访问配置。 在调用 getBucketCors 方法时，您需要传递的唯一参数是所选存储桶的名称。如果存储桶当前具有 CORS 配置，该配置由传递到回调函数的 data 参数的 CORSRules 属性返回。如果所选存储桶没有 CORS 配置，该信息将在 error 参数中返回到回调函数。 代码示例 plaintext // Set the parameters for s3Client.getBucketCors var bucketParams { Bucket: " ", }; ​ // call s3Client to retrieve CORS configuration for selected bucket s3Client.getBucketCors(bucketParams, function (err, data) { if (err) { console.log("Error", err); } else if (data) { console.log("Success", JSON.stringify(data.CORSRules)); } }); 请求参数 参数 类型 说明 是否必要 Bucket String 桶名称 是 返回结果 参数 类型 说明 CORSRules Array 跨域访问规则数组 关于CORSRules一些说明 参数 说明 AllowedMethods 允许的请求方法 AllowedOrigins 允许的请求源 AllowedHeaders 允许的请求头 ExposedHeaders 允许返回的Response Header MaxAgeSeconds 跨域请求结果的缓存时间 删除桶跨域访问配置 功能说明 您可以通过 deleteBucketCors接口删除桶跨域访问设置，以下为示例代码。 在调用 deleteBucketCors 方法时，您需要传递的唯一参数是所选存储桶的名称。如果存储桶当前具有策略，该策略在由传递到回调函数的data参数中返回，如果所选存储桶没有跨域访问设置，该信息将在error参数中返回给回调函数。

本章节为媒体存储防盗链概述。 使用场景 媒体存储支持防盗链配置，可通过是否允许空Referer或黑白名单进行防盗链校验。 如用户根据Referer进行防盗链配置，媒体存储会根据浏览器访问请求附带的Referer与用户配置的规则来判断允许或拒绝此请求，如果校验一致，则将允许该请求的访问；如果不一致，则将拒绝该请求的访问。 如用户根据黑白名单进行配置，媒体存储会对访问来源地址进行校验，如与白名单匹配成功则允许请求访问，否则阻止请求访问。设置黑名单后，与黑名单匹配成功则拒绝请求访问。 使用说明 媒体存储支持是否允许空Referer或黑白名单配置。 Referer规则 Referer可以设置多个，最多十个。 白名单/黑名单Referer输入的字节数不能超过1024个字符。 Referer支持通配符，如：.ctyun.com 。 如果请求时Referer头域包含了HTTP或HTTPS，那么Referer设置也要包含HTTP或HTTPS，否则设置不生效。 可以设置是否允许空Referer： 允许：空Referer表示HTTP或HTTPS请求中，不带Referer字段或Referer字段为空。 拒绝：只有HTTP或HTTPS Header中包含Referer字段的请求才能访问。 白名单和黑名单 黑名单：来自Referer里填写的地址均会被拒绝。 白名单：来自Referer里填写的地址均允许访问。 目前媒体存储暂时只支持设置白名单或者黑名单，不支持同时设置。 使用方式 操作途径 使用方式 控制台 可参考：防盗链。

本章节主要描述私有镜像。 私有镜像为用户自己创建的镜像，包含操作系统或业务数据、预装的公共应用以及用户的私有应用，仅用户个人可见。您可以通过以下方式创建私有镜像： 通过物理机服务器创建私有镜像 说明 当前仅支持快速发放型物理机服务器（操作系统安装在云硬盘中）来创建私有镜像。 通过外部镜像文件创建私有镜像 用户可以上传外部镜像文件并将镜像注册到云平台上，成为自己的私有镜像。目前支持的外部镜像文件格式包括：VMDK、VHD、QCOW2、RAW、VHDX、QED、VDI、QCOW、ZVHD2和ZVHD。 说明 其他格式的镜像文件需要预先使用工具转换镜像格式后，才能运行在物理机服务器。当您成功创建私有镜像后，镜像的状态为“正常”。此时，您可以使用该镜像新建物理机服务器实例，也可以将其共享给其他用户，还可以复制到您帐号下的其他区域。

本节为您介绍云迁移服务CMS中数据库迁移工具提供任务批量删除功能。 数据库迁移工具提供任务批量删除功能，用户可勾选要删除任务，再点击“批量删除”按钮，一次性删除多个评估任务。 操作步骤 1. 进入“数据库迁移工具”，点击“数据传输”展开菜单，点击“迁移评估”。 2. 勾选要删除的任务，然后点击 “批量删除“按钮，再点击“确定”即可完成任务信息删除。

本章节介绍如何进行链路追踪 概述 在开启了链路追踪并配置采样率大于0，网关会根据采样率配置上报链路追踪数据，链路追踪基于traceid将调用链上下游串联起来，方便快速定位问题。 查看链路追踪数据 进入云原生网关控制台，选择对应的实例，进入观测分析 > 链路追踪页面查看调用链情况，当前支持根据请求信息（如接口，traceid等）查询链路追踪数据，点击一条链路数据可以看到调用链路的瀑布图，方便快速了解到本次调用涉及到哪些服务，调用关系如何，以及哪些环节出现异常（错误或者耗时过长等情况）。

添加弹性IP到共享带宽实例后,您可以将弹性IP绑定到云资源上,复用共享带宽中的带宽,节省公网带宽使用成本。 前提条件 您已经申请了弹性IP，且弹性IP已经添加到共享带宽实例中。 操作步骤 1. 登录网络控制台。 2. 在顶部菜单栏，选择地域。 3. 在左侧导航栏共享带宽，在共享带宽实例列表，单击目标共享带宽，进入共享带宽实例详情页。 4. 在下方列表中找到目标弹性IP实例的操作列，单击“绑定”。 5. 在绑定弹性IP对话框，选择要绑定的资源类型，然后单击“确定”。