本文向您介绍星辰TokenHub运营服务平台操作类常见问题。 使用第三方工具对接API访问报错404：请求路径错误怎么解决？ 修改配置的请求路径配置到/v1，不同工具的具体配置请参考最佳实践文档。 模型回答内容重复如何处理？ 请求模型的重复惩罚度参数设置过高，会导致重复输出概率增大。建议将重复惩罚度参数设置为0。 API接口调用错误（错误码：500001）怎么解决？ 大概率为客户端主动断开连接问题，请检查客户端设置的超时时间是否过短或者存在主动断开情况。 可信Token专区内模型与其他预置模型有何区别？ 可信Token专区内模型采用专属智算集群，独立机柜、资源独享、网络隔离，所有模型基于可信计算（TEE）环境部署在中国电信自有机房，绝不调用转发互联网第三方模型服务。模型推理全流程数据采取VPN加密传输，安全可靠。

本文介绍云日志服务基础资源的使用限制。 云日志服务的使用限制如下，如您有更大的使用需求，请提交工单申请。 类别 说明 日志项目 您在每个天翼云账号每个资源池下最多可创建50个日志项目。 日志单元 您在一个日志项目下最多创建50个日志单元。 采集规则 您在一个日志项目下最多创建200个采集规则。在一个主机组下最多可添加100个采集规则。 主机组 您在每个天翼云账号每个资源池下最多可创建200个主机组。 主机组下主机数量 您在每个主机组下最多可添加200个主机。 日志存储时间 日志支持保存1~365天，您可以在日志单元中进行设置。 快速查询数 您在1个日志单元中最多可创建50个快速查询。 仪表盘数量 一个天翼云账号最多可创建100个仪表盘。 数据加工任务 您在每个天翼云账号每个资源池下最多可创建10个数据加工任务。 数据转储任务 您在每个天翼云账号每个资源池下最多可创建10个数据转储任务。 告警规则数量 您在1个天翼云账号下最多可创建200个告警规则。

Cherry Studio中加载云主机上的ollama服务 首先，打开安装好的Cherry Studio桌面程序，找到设置按钮，请参考下图步骤进行设置，第5步中的ip 是您云主机公网的访问ip。 随后点击下方的添加按钮，输入预装的deepseekr1:7b ，点击添加模型。 最后，按照下图提示进行对话吧。 FAQ 1. 如何基于Ollama使用其它大模型？ 请参考ollama模型站支持的大模型，在云主机上面下载您想要下载的大模型。 plaintext 1 ollama pull $modename 随后在Cherry Studio上面选择启用对应的大模型，相关操作参考下图。 2. 如何配置外部大模型？ 参考下图步骤，填入您获取的其它大模型调用的API密钥，启用相应大模型服务。 随后，在对话框中选择对应的大模型，即可使用对应大模型服务。 3.

有没有自带特定应用（比如OpenVPN、PyTorch）的镜像？ 公共镜像是标准镜像，为最小化的系统，因此不带有OpenVPN、PyTorch等特定应用。如果用户需要，可以在云主机上安装需要的应用，再通过云主机创建私有镜像的方式实现，可参考通过云主机创建系统盘镜像；或者用户通过自己制作带有特定应用的镜像导入云平台使用，可参考通过镜像文件创建系统盘镜像。 如何扩大镜像的配额？ 由于私有镜像为免费产品，避免过度滥用导致存储资源的浪费，默认的私有镜像数量上限为10个，如果想要更大的数量，可以在服务配额界面单击“申请扩大配额”,进入工单页面，以提工单的形式提出增加镜像配额的申请。 镜像和备份有什么区别？ 备份是将云主机或者云硬盘某一时间节点的状态、配置和数据信息保存下来，以供故障时进行恢复，其目的是为了保证数据安全，提升高可用性。 镜像相当于云主机的“装机盘”，它提供了启动云主机所需的所有信息，其目的是为了创建云主机，批量部署软件环境。系统盘镜像包含运行业务所需的操作系统、应用软件，数据盘包含业务数据。整机镜像是系统盘镜像和数据盘镜像的总和。

Q：云间高速业务在天翼云哪些节点上线？ A：云间高速最终将在中国电信DCI网络覆盖的所有天翼云节点上线，目前只有部分节点上线开通。 Q：客户申请开通云间高速的前提条件有哪些？ A：客户需要在相应的资源池购买了云主机、专属云等资源或服务后，方可申请相应节点云间高速业务。 Q：客户开通云间高速前需要进行哪些网络规划？ A：使用本产品的客户，需提前做好企业侧与各资源池侧的IP地址规划，确保各节点内网地址不冲突；若存在冲突的情况，客户需对企业侧或各资源池侧网络进行IP地址改造。 Q：云间高速IPVPN（BGP）和IPVPN（静态）两种类型区别是什么？ A：客户在DCI GW和DCI PE间的虚链路（子端口+VLAN ID标识）采用EBGP路由协议或静态配置。 Q：客户可开通的云间高速带宽范围是多大？ A：本产品的带宽范围为10M1000Mbps。不同带宽大小，变更颗粒度不同： 100Mbps以内，10Mbps颗粒度； 100Mbps（含）1000Mbps，100Mbps颗粒度。

安全加速（Secure Content Delivery Network，SCDN）， 又名安全的内容分发网络。构建于电信云CDN平台之上，在CDN边缘节点中加入丰富的安全能力，形成一张安全加速的网络。 安全加速基本架构：

本章节会介绍关系型数据库存储类的常见问题。 数据超过了实例的最大存储容量怎么办 问题现象 RDS数据库的磁盘空间满，导致实例变为只读状态，应用无法对RDS数据库进行写入操作，从而影响业务正常运行。 问题原因 1. 业务数据增加。 2. 数据空间占用过大。 3. 由于大量的事务和写入操作产生了大量的RDS for MySQL Binlog日志文件。 4. 应用中存在大量的排序查询，产生了过多的临时文件。 解决方案 1. 随着业务数据的增加，原来申请的数据库磁盘容量可能会不足，建议用户扩容磁盘空间，确保磁盘空间足够。 如果原有规格的磁盘已是最大，请先升级规格。 2. 针对数据空间过大，可以删除无用的历史表数据。 a. 如果实例变为只读状态，您需要先联系技术支持解除只读状态；如果实例非只读状态，则可以直接执行删除操作。 b. 可在业务低峰期对碎片率高的表执行optimize优化，以便释放空间： 清理整张表使用DROP或TRUNCATE操作；删除部分数据，使用DELETE操作，如果是执行DELETE操作，需要使用OPTIMIZE TABLE来释放空间。 3. 如果是RDS for MySQL Binlog日志文件占用过多，可以清理本地Binlog日志，来释放磁盘空间。 4. 针对大量排序查询导致的临时文件过大，建议优化SQL查询。 RDS for MySQL支持哪些存储引擎 数据库存储引擎就是一种数据存储方式。使用数据存储引擎实现 存储、处理和保护数据的核心服务 。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务，从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序要求。 InnoDB存储引擎 MySQL数据库只有InnoDB存储引擎支持完整的备份、恢复等服务功能，因此RDS for MySQL推荐使用InnoDB引擎。 其他存储引擎 在MySQL 5.6.40、MySQL 5.7.22 以上的版本中，不支持的存储引擎如下表所示： 表1 存储引擎约束限制 引擎 原因 MyISAM引擎 MyISAM引擎表不支持事务，仅支持表级别锁，导致读写操作相互冲突。 MyISAM对数据完整性的保护存在缺陷，且这些缺陷会导致数据库数据的损坏甚至丢失。 MyISAM在出现数据损害情况下，很多都需要手动修复，无法通过产品服务提供的恢复功能进行数据恢复。 MyISAM向InnoDB的迁移透明，大多数情况不需要改动建表的代码，云数据库自动转换InnoDB即可完成迁移。 FEDERATED引擎 主备实例支持FEDERATED引擎会导致在远端数据库上相同DML重复执行，导致数据错乱。 FEDERATED引擎会在时间点恢复场景，当全量恢复完成后，远端数据库上数据不会跟随全量备份恢复到全备时的数据状态，在增量恢复阶段再应用数据会导致FEDERATED表数据错乱。 Memory引擎 如果内存表隐式的变空，那在Open表的时候数据库就会自己产生一个DELETE event到binlog中。这样当HA集群使用了内存表，那么重启HA，备库（或者只读库）就会自己产生一个自己的GTID，导致主备不一致，进而引发备库重建，甚至导致备库会不停的重建。 使用Memory表，会存在OOM的风险，导致服务被终止。

业务场景对比 对比项 GeminiDB Redis 开源Redis 业务场景 GeminiDB Redis的特点： 关心重要数据安全。 关心系统稳定性，不希望高峰期间发生宕机。 关心数据一致性。 GeminiDB Redis适用的业务场景： 数据量小场景，GeminiDB Redis提供更低成本。 数据量大场景，开源Redis难以胜任，GeminiDB Redis完美驾驭。 开源Redis的特点： 对数据安全性要求低，接受核心数据丢失或被LRU挤出。 对稳定性要求低，接受OOM宕机发生。 接受多点访问数据不一致。 开源Redis适用的业务场景： 往往只能用于数据量小、数据有效期短的业务。 其他对比优势 对比项 GeminiDB Redis 开源Redis 成本 成本降低75%~90% GeminiDB Redis支持全量数据落盘，采用GaussDB基础组件服务，拥有极大价格优势。 硬件成本极高开源Redis的全部数据保存在纯内存介质中，且自身Fork机制导致内存使用率低。 最大容量 PB级数据量GeminiDB Redis采用存算分离架构，使得存储资源自由扩容的同时计算层资源也可以同步弹性伸缩，性能有保障。 百GB级数据量如果开源Redis集群持续增加数据量，一方面会导致硬件成本突增，另一方面其内部Gossip集群管理效率也将变得极低。 容量利用率 100% GeminiDB Redis采用纯自研架构，不受Fork问题影响，用户购买的持久化存储空间几乎全部可用。 物理压缩：对存储介质中的数据块整体进行二次压缩。 根据实际业务测试，String、Hash等常用结构在GeminiDB Redis实例中，存储空间占用仅为开源Redis的70%~85%。 只使用逻辑压缩 时延 平均时延差距不大，p9999表现有一定差距。 平均时延较低，p9999时延较低。 扛写能力 强 GeminiDB Redis支持多节点同时写入，且采用多线程架构，吞吐轻松翻倍。 弱 开源Redis集群中仅主节点可写，且属于单线程架构，业务高峰有OOM宕机风险。 数据可靠性 高 逐条命令实时落盘，底层三副本冗余存储，无数据丢失风险。 低 内存数据秒级落盘，且主从异步复制不及时，存在数据丢失风险。 数据一致性 强一致性 GeminiDB Redis实现了三副本强一致，多点访问无脏读风险。 弱一致性 开源Redis采用主从异步复制，多点访问存在数据不一致问题。 可用性 强 即使N1个节点同时故障，GeminiDB Redis实例依然可用。 中等 如果有一半的主节点发生故障，开源Redis集群将不可用。任意一对主从节点故障，开源Redis集群将不可用。 故障恢复 分钟级恢复，数据恢复时长与数据量无关 在全量数据下沉存储的Shared Everthting架构下，数据只需被可用节点接管即可，几乎不需耗时加载。 数据量越大，恢复耗时越久 数据物理分散在多个独立节点上，故障恢复需要将RDB快照从磁盘加载进内存，耗时久。 负载均衡 支持 细粒度数据分片，节点间实现动态负载均衡。 不支持 开源Redis需要依赖第三方组件。 扩容 平滑扩容 节点扩容：分钟级完成，业务秒级感知。 容量扩容：秒级完成，业务0感知。 Shared Everthting架构下，底层数据可被任一节点访问，扩容过程不发生数据拷贝搬迁，速度极快。 耗时长，对业务影响大 各节点本地内存装载数据分片，迁移意味着新节点的加入以及数据的拷贝搬迁，耗时长。 安全 高 GeminiDB Redis采用纯自研架构，不存在开源Redis安全漏洞问题。提供虚拟私有云、子网、安全组、DDoS防护以及SSL安全访问等多层安全防护体系，实现租户隔离和访问控制。 低 开源Redis内核不定期会爆出安全漏洞问题，如CVE202132761等。如版本升级不及时，随时有被恶意利用风险。网络环境安全级别取决于所使用的云服务质量。 运维 一站式服务 GeminiDB Redis提供成熟的迁移方案、实时监控、故障预警和数据库专家团队724小时支撑。 取决于所使用的云服务质量

本文基于Ollama和天翼云GPU云主机介绍使用OceanFS轻松部署DeepSeek模型的方法。 什么是DeepSeek? DeepSeek 是一个基于 Transformer 架构的大型语言模型（LLM），由深度求索（DeepSeek）公司开发。它能够处理自然语言理解、生成、翻译、问答等多种任务。在目前大模型主流榜单中，DeepSeekV3 在开源模型中位列榜首，与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。 当前 DeepSeek 模型有多个版本，参数量从 1.5B、70B到671B不等，适用于不同的应用场景和计算资源。参数量越多，资源消耗越多，推理结果越有效。使用者可以根据自己实际需求选择不同模型版本。 注意 为维护良好的网络环境和公共秩序，禁止任何用户或机构利用天翼云平台从事违法活动、传播不良信息或实施违反社会公序良俗的行为。若发生此类行为，天翼云将依法采取必要措施，停止相关服务功能，并依法追究责任。 模型由DeepSeek公司提供，模型的结果仅供参考，并可能因不同的环境、数据或操作条件而有所不同，我们不对模型的任何结果负责。 什么是Ollama？ Ollama是一个开源的LLM（大型语言模型）服务工具，用于简化在本地运行大语言模型，降低大语言模型的使用门槛，使得不同水平的使用者均能在本地环境快速实验、管理和部署模型。它不仅仅提供了现成的模型和工具集，还提供了方便的界面和 API，使得从文本生成、对话系统到语义分析等任务都能快速实现。

Web应用防火墙（边缘云版）适用于天翼云以及天翼云外所有用户，包含但不限于网站类业务广泛应用于政府门户、金融证券、电子商务、新闻媒体、游戏、教育等行业的Web应用类安全防护。 应用场景 业务特点 Web应用防火墙（边缘云版）可解决的业务痛点 政企网站 作为政府、企业的互联网信息服务的重要渠道，保障网站的稳定运行是服务提供的关键。 集成各类业务平台，业务接口多。 信息数据量大，用户信息价值高。 对Web类攻击进行多维度识别和防御，防止网站被挂马、篡改影响网站声誉。 智能AI与大数据协同，在现有的防护体系上扩充防护规则，提高防护效果。 降低硬件防护压力，利用边缘云安全、算力优势，减少硬件维护成本。 0day虚拟补丁第一时间生成防护策略，避免漏洞被利用带来负面影响。 金融行业 网站上存在大量的用户敏感信息，非法者利用刷库、撞库等手段获取用户账号信息。 常收到境外攻击团队勒索邮件，遭受攻击较多。 受行业监管要求，金融机构每年定期组织安全演练。 信用卡中心的各种推广活动，引来“羊毛党”通过恶意程序、软件等工具进行营销欺诈。 “云端+本地”双重保障，对攻击进行层层识别和防御，避免数据泄漏造成负面影响。 行业情报共享，不断优化安全防护模板。 爬虫防护，精准的人机识别，在拦截爬虫的同时，保障业务的正常进行。 新闻媒体 对外服务站点多，暴露面广，容易成为黑客突破口。 站点脆弱性未知，存在大量的漏洞未修复。 舆论、监管压力大，受主管、监管单位严格监管。 爬虫、钓鱼重灾区，竞争对手恶意竞争。 CNAME接入防御，自助配置，隐藏并保护源站，保障网站内容不被黑客入侵篡改。 通过业务分析及攻击分析定制防护策略，有效提升防护的精准度。 情报共享，全网攻击数据分析入库，反哺优化护网期间的攻击策略。 提供爬虫和 IP 情报特征，快速识别恶意爬虫行为。 教育行业 大量用户集中访问，高并发易卡顿。 跨区域运营商访问慢。 站点脆弱性未知，漏洞利用风险高。 挂马、数据篡改等事件高发时段。 域名CNAME接入，不改变源站架构，快速接入防护策略。 智能选路，分布式部署，资源弹性扩容，从容应对高并发。 0day漏洞快速修复，避免漏洞被利用带来负面影响。 支持防篡改，以及网站安全监测，提前预警防患于未然。

本文为您介绍天翼云SDWAN的定义、产品形态和产品组件。 SDWAN是一种将SDN应用到广域网场景中的软件定义广域网技术。天翼云SDWAN采用SDWAN核心网架构方案（POP云端网络架构）进行设计研发，为用户提供更加高效快捷的云化SDWAN服务。天翼云SDWAN基于天翼云资源池布局，并依托电信优质骨干网资源（ChinaNet、专线/专网、CN2DCI网、4G/5G无线网络等），可在接入侧兼容各运营商多种网络接入方式，支持一跳入云、多地组网、灵活配置以及智能调度与管理等功能，助力用户分钟级构建云、数据中心、企业分支之间的专属广域网络。 产品形态 智能网关是指天翼云提供的SDWAN网络接入设备，分为硬件版和软件版（vCPE）两种形态。 智能网关硬件版：智能网关硬件版作为部署在客户侧的重要网络设备，主要功能是负责与POP点通过网络组建加密通道，将客户侧需要通过SDWAN网络传输组网的流量通过加密通道传输至POP点，进入SDWAN骨干网中，进而传输到组网对端。 智能网关硬件版本分为四种型号：经济版、标准版、企业版、企业增强版。客户可根据业务规模需求，并结合不同型号网关的转发能力，进行设备选型： 智能终端 经济版 标准版 企业版 企业增强版 产品型号 S1000系列 S2000系列 S6000系列 S8000系列 IPSec隧道加密转发能力 100Mbps 500Mbps 1Gbps 5Gbps 智能网关软件版（vCPE）： vCPE是智能网关的软件镜像版。通过将vCPE镜像部署在云主机中。智能网关vCPE可作为一个虚拟CPE设备帮您将网络接入天翼云，为用户提供更加灵活、便捷的入云服务。

本文主要介绍云工作流的一些基本概念， 方便在在云工作流使用过程中能够理解对应的术语。 一、云工作流 二、标准工作流 三、快速工作流 四、工作流集成 五、流程定义语言 六、数据传递 七、输入输出 八、错误处理 一、云工作流 云工作流（CloudFlow）是一种用于协调、管理和执行多个分布式任务的服务。在使用时， 可以基于Workflow Studio进行可视化的方式设计、编排工作流程，将不同的服务、API调用或者数据处理步骤组织成有序的工作流程。 二、标准工作流 标准（Standard）工作流具备执行步骤状态的持久化存储，支持运行长时间的工作流执行状态流转，适用于传统意义上的离线业务流程编排执行场景。更多信息，请参见标准工作流和快速工作流。 三、快速工作流 快速（Express）工作流适用于流程结构简单、需要低延迟执行的工作流场景， 适用于常见的在线业务流程编排和准实时业务流程编排场景，例如微服务API编排、流式数据处理等低延迟和大负载业务场景。 更多信息，请参见标准工作流和快速工作流。

天翼云培训与认证优惠码简介 天翼云培训与认证优惠码是用户订购天翼云学堂付费课程、班级、认证、会员等可使用抵扣券码。用户可根据抵扣券适用产品在订购过程中享受相应优惠。 天翼云培训与认证优惠码具有两种形态：1）抵价模式：获得优惠券用户在订购付费课程、班级、认证、会员时，可享受优惠券同等面额优惠。2）打折模式：用户订购时可获得券面折扣优惠。 兑付载体：天翼云学堂（[]( ） 天翼云培训与认证优惠码用户与法律声明 天翼云培训与认证优惠码为虚拟券面资产，不可兑付现金。单一编号优惠券码仅可使用1次，一经验证恕不退还，请用户谨慎操作。用户在使用优惠券码付款订单发生退订等情况优惠券码权益恕不退还。根据运营情况，已发优惠券码存在随时调整变更可能性，恕不另行通知。 天翼云培训与认证优惠券码由中国电信股份有限公司云计算分公司统一经营管理，除授权中国电信云计算公司区域中心、中国电信内部业务运营单位、官方认证代理渠道外，无任何其他授权经营渠道。优惠券码中国电信云公司保留最终解释权。

缓存已接入云审计服务。通过云审计服务，您可以查询缓存实例相关的操作事件，便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 1. 开通天翼云对应资源池的云审计服务。 操作步骤 1. 您可通过云审计控制台查看云搜索服务近7天的相关操作。具体查看方法参见查看审计事件。 当前已纳入云审计的关键操作列表 操作事件 字段 资源类型 SSL加密设置 modifyInstanceSSL 分布式缓存服务Redis 下载Redis历史慢日志 downloadHistorySlowLog 分布式缓存服务Redis 下载Redis慢日志 downloadSlowLog 分布式缓存服务Redis 下载Redis运行日志 downloadRedisRunLog 分布式缓存服务Redis 下载SSL证书 downloadSslCert 分布式缓存服务Redis 下载access节点信息 downloadAccessNodeDetails 分布式缓存服务Redis 下载redis节点信息 downloadRedisNodeDetails 分布式缓存服务Redis 下载redis运行日志 downloadRunLog 分布式缓存服务Redis 下载命中率分析信息 downloadKeyMisslog 分布式缓存服务Redis 下载大key、热key信息 downloadTopkeysInfo 分布式缓存服务Redis 下载大key、热key历史报告 downloadTopkeysHistoryInfo 分布式缓存服务Redis 下载实例列表 exportInstances 分布式缓存服务Redis 下载实例配置 downloadRedisConfigs 分布式缓存服务Redis 下载客户端会话列表信息 downloadClientIPinfo 分布式缓存服务Redis 下载证书 downloadCert 分布式缓存服务Redis 为Redis实例创建数据备份 createBackup 分布式缓存服务Redis 为Redis实例删除数据备份 deleteBackup 分布式缓存服务Redis 主从切换 switchInstanceHA 分布式缓存服务Redis 交换IP exchangeIp 分布式缓存服务Redis 从对象存储导入数据 importZosData 分布式缓存服务Redis 修复Aof文件格式 repaireAof 分布式缓存服务Redis 修改Redis实例的自动备份策略 modifyBackupPolicy 分布式缓存服务Redis 修改proxy集群的连接信息 editProxyConnectConfig 分布式缓存服务Redis 修改redis集群中checkBeforeSwitch配置 updateCheckBeforeSwitch 分布式缓存服务Redis 修改top key自动扫描开关 topKeySwitch 分布式缓存服务Redis 修改内网域名 changeRecordName 分布式缓存服务Redis 修改可维护时间段 modifyInstanceMaintainTime 分布式缓存服务Redis 修改实例IP白名单分组 modifySecurityIps 分布式缓存服务Redis 修改实例名 changeInstanceName 分布式缓存服务Redis 修改实例密码 modifyInstancePassword 分布式缓存服务Redis 修改实例的淘汰策略 modifyInstanceStrategy 分布式缓存服务Redis 修改实例账号 changeAccount 分布式缓存服务Redis 修改实例账号密码 modifyAccountPassword 分布式缓存服务Redis 修改实例账号描述 modifyAccountDescription 分布式缓存服务Redis 修改实例账号权限 grantAccountPrivilege 分布式缓存服务Redis 修改实例退订保护开关 changeInstanceProtectionStatus 分布式缓存服务Redis 修改实例部分信息 modifyInstanceAttribute 分布式缓存服务Redis 修改接入机配置 batchEditAccessConfig 分布式缓存服务Redis 修改数据备份磁盘类型 changeBackupDisktype 分布式缓存服务Redis 修改数据闪回开关 dataflashBackSwitch 分布式缓存服务Redis 修改自定义参数模板 editRedisTemplate 分布式缓存服务Redis 修改配置参数 modifyInstanceConf 分布式缓存服务Redis 修改配置参数 modifyInstanceConfig 分布式缓存服务Redis 修改配置参数 ModifyInstanceConfig 分布式缓存服务Redis 停止Redis节点 stopRedisNode 分布式缓存服务Redis 停止redis实例 stopRedis 分布式缓存服务Redis 停止对象存储导入任务 stopImportZosDataTask 分布式缓存服务Redis 停止数据迁移任务 stopTransferTask 分布式缓存服务Redis 关闭危险命令重命名 disableRenameCommand 分布式缓存服务Redis 关闭定时扫描过期key任务 closeScanJob 分布式缓存服务Redis 关闭定时扫描过期key任务 closeScanExpiredKeysJob 分布式缓存服务Redis 关闭弹性伸缩 closeAutoScale 分布式缓存服务Redis 创建实例 createInstance 分布式缓存服务Redis 创建实例账号 createAccount 分布式缓存服务Redis 创建数据传输任务 createOpenApiTransferTask 分布式缓存服务Redis 创建数据迁移任务 createTransferTask 分布式缓存服务Redis 创建自定义参数模板 createRedisTemplate 分布式缓存服务Redis 删除任务中心记录 delTasks 分布式缓存服务Redis 删除公共对象存储配置 delCommonS3Info 分布式缓存服务Redis 删除内网域名 deleteDnsRecord 分布式缓存服务Redis 删除分组 removeGroup 分布式缓存服务Redis 删除分组 deleteDbGroup 分布式缓存服务Redis 删除分组数据 removeGroupData 分布式缓存服务Redis 删除实例账号 deleteAccount 分布式缓存服务Redis 删除对象存储导入任务 delImportZosDataTask 分布式缓存服务Redis 删除指定会话 killSelectedClient 分布式缓存服务Redis 删除数据迁移任务 deleteTransferTask 分布式缓存服务Redis 删除白名单 deleteWhiteListItem 分布式缓存服务Redis 删除自定义参数模板 deleteRedisTemplate 分布式缓存服务Redis 包周期转按需付费 transToPrePaid 分布式缓存服务Redis 升级实例代理版本 upgradeInstanceProxyMinorVersion 分布式缓存服务Redis 升级引擎大版本 modifyInstanceMajorVersion 分布式缓存服务Redis 升级引擎小版本 upgradeInstanceMinorVersion 分布式缓存服务Redis 变更公共对象存储配置 updateCommonS3Info 分布式缓存服务Redis 变更实例AZ modifyInstanceAz 分布式缓存服务Redis 变更实例的规格 modifyInstanceSpec 分布式缓存服务Redis 同步redis主从实例数据 syncInstanceData 分布式缓存服务Redis 启动redis实例 startRedis 分布式缓存服务Redis 命令窗口批量执行命令 executeCommands 分布式缓存服务Redis 实例克隆 cloneInstance 分布式缓存服务Redis 实例开启IPV6 enableInstanceIpv6 分布式缓存服务Redis 实例续费 renewInstance 分布式缓存服务Redis 实例过期key扫描配置 autoScanExpiredKeys 分布式缓存服务Redis 实例重启 restartInstance 分布式缓存服务Redis 对实例的扩容/缩容/类型变更操作进行限制或者解限 modifyInstanceFeature 分布式缓存服务Redis 导入实例元数据 metaDataImport 分布式缓存服务Redis 导出实例节点信息 downloadInstanceNodesInfo 分布式缓存服务Redis 导出操作审计事件 exportAuditEvent 分布式缓存服务Redis 将备份文件中的数据恢复到当前Redis实例中 restoreInstance 分布式缓存服务Redis 应用参数模板到对应实例 applyTemplateToInstance 分布式缓存服务Redis 应用数据管理删除key deleteKey 分布式缓存服务Redis 应用数据管理删除value接口，针对List，Hash，Set，Sorted Set等集合类型。 deleteValue 分布式缓存服务Redis 应用数据管理更新key接口，针对Hash集合类型。 updateKey 分布式缓存服务Redis 应用数据管理更新value接口，针对List，Hash，Set，Sorted Set等集合类型。 updateValue 分布式缓存服务Redis 应用数据管理添加value接口，针对List，Hash，Set，Sorted Set等集合类型。 addValue 分布式缓存服务Redis 开启redis模块 redisModulesSwitch 分布式缓存服务Redis 开启内网域名 enableDnsRecord 分布式缓存服务Redis 开启危险命令重命名 enableRenameCommand 分布式缓存服务Redis 开启弹性伸缩 openAutoScale 分布式缓存服务Redis 开启或关闭rdb加密 rdbEncryptSwitch 分布式缓存服务Redis 异步导出实例列表 asyncExportInstances 分布式缓存服务Redis 手动主从切换 manualInstanceSwitch 分布式缓存服务Redis 手动更新Dns manualUpdateDnsForExpansion 分布式缓存服务Redis 执行redis命令 executeCommand 分布式缓存服务Redis 批量主从切换 batchMasterSlaveSwitch 分布式缓存服务Redis 批量执行命令不保存历史 executeCommandsWithoutHistory 分布式缓存服务Redis 批量退订实例 deleteInstances 分布式缓存服务Redis 按需转包周期付费 transChargeType 分布式缓存服务Redis 操作数据迁移任务 operateTransferTask 分布式缓存服务Redis 数据闪回 doDataflashBack 分布式缓存服务Redis 新增分组 addGroup 分布式缓存服务Redis 新增分组 createDbGroup 分布式缓存服务Redis 更改实例端口 modifyCachePort 分布式缓存服务Redis 更新证书 updateCertValidity 分布式缓存服务Redis 更新防火墙 updateFirewalld 分布式缓存服务Redis 添加白名单 appendWhiteList 分布式缓存服务Redis 清空实例数据 flushData 分布式缓存服务Redis 清空节点数据 delInstanceData 分布式缓存服务Redis 清空过期key flushExpireKeys 分布式缓存服务Redis 清除分组(db)数据 flushDbGroupData 分布式缓存服务Redis 清除慢日志 slowLogReset 分布式缓存服务Redis 满意度评价 satisfaction 分布式缓存服务Redis 立即扫描过期key scanExpiredKeysImmediately 分布式缓存服务Redis 绑定弹性IP bindElasticIP 分布式缓存服务Redis 节点恢复 batchRestartNode 分布式缓存服务Redis 获取备份文件的下载url getRdbDownloadUrl 分布式缓存服务Redis 覆盖原白名单分组 coverWhiteList 分布式缓存服务Redis 解绑弹性IP unBindElasticIP 分布式缓存服务Redis 设置副本优先级 updateSlavePriority 分布式缓存服务Redis 设置实例自动续费 changeAutoRenewStatus 分布式缓存服务Redis 设置读写分离开关 enableRWSep 分布式缓存服务Redis 设置读写分离的读策略 setReadPolicy 分布式缓存服务Redis 退订实例 deleteInstance 分布式缓存服务Redis 配置自动重试类型 configAutoRetryType 分布式缓存服务Redis 重启Redis节点 restartRedisNode 分布式缓存服务Redis 重启access节点 restartAccessNode 分布式缓存服务Redis 重启数据迁移任务 restartTransferTask 分布式缓存服务Redis 重新执行数据迁移任务 retryTransferTask 分布式缓存服务Redis 重置redis密码 resetRedisPwd 分布式缓存服务Redis 重置实例密码 resetInstancePassword 分布式缓存服务Redis 重置实例账号密码 resetAccountPassword 分布式缓存服务Redis

本文介绍了云防火墙产品的退订规则。 退订规则说明 客户（天翼云您）可根据需要，在符合天翼云退订规则的前提下，灵活退订配额。目前退订包含七天无理由全额退订和非七天无理由退订以及其他退订。 七天无理由全额退订 新购配额（不包含进行了续订等操作的资源）在满足以下全部条件的前提下，享受七天无理由全额退订： 在资源开通的7天内发起退订； 发起退订操作的账号（“退订账号”）当年的七天无理由全额退订次数不超过3次（每账号每自然年享有3次七天无理由全额退订次数，从每年的1月1日开始计算）； 同一您累计使用的七天无理由全额退订次数不超过24次。其中，同一您是指：根据不同天翼云账号在注册、登录、使用中的关联信息，关联信息相同天翼云判断其实际为同一您。关联信息举例：同一名称、同一邮箱、同一负责人证件、同一手机号、同一设备、同一IP地址等（包括已注销的账号）。客户同意天翼云使用上述信息核查同一您情况。 成套资源退订属于退订一个资源实例，记为1次退订。 注意 尽管有上述规则，客户不得利用退订规则频繁订购并退订服务，恶意占用天翼云及其他用户资源。如天翼云有合理理由怀疑客户存在频繁退订恶意占用天翼云及其他用户资源的，则天翼云有权取消该客户七天无理由全额退订的权利，并根据《中国电信天翼云用户协议》及网站相关规则和相关服务协议约定，采取相应措施直至终止服务，并追究客户的违约责任。

本人账号已经在天翼云完成了实名认证，为什么使用短信服务仍需提交资质审核？ 账号的实名认证和云通信短信服务的资质审核用途不同，所以需要重新提交资质审核。 天翼云的账号实名认证，是确保您可以开通天翼云账号，正常使用订购业务。 云通信短信服务资质审核，是按照国家工信部和运营商的要求，在您使用短信服务时所申请的签名与资质需要进行认证和备案。 如何区分自用和他用？ 自用就是所使用的资质与账号主体资质一致。 他用就是代他人申请的资质，所使用的资质与账号主体不一致。 同一个账号可以提交多个资质吗？ 可以。 已审核通过的资质可以修改吗？ 已经通过审核的资质不支持修改企事业单位名称、企业信息和法人信息，只能修改经办人信息。 如果确实需修改资质的用途或企事业单位名称，则需要重新申请资质。 不更新不添加资质，会有影响吗？ 这个政策是根据工信管函【2023】794号等相关文件及基础电信运营商关于规范端口类短信业务经营行为和安全管理规范的规定，短信息内容提供者需要报备相关实名资质信息。 如果不提供，将无法在云通信平台新增新的短信签名。 原有已审核通过的签名会存在影响短信正常下发的风险。 新增资质需要提前准备哪些材料？ 类别 盖章件（红色） 自用 1、企业营业执照 （营业执照对应的编号，国家企业信用信息公示系统可查） 2、短信业务经办人身份证正反面 他用 1、企业营业执照 （营业执照对应的编号，国家企业信用信息公示系统可查） 2、短信业务经办人身份证正反面 3、授权委托书

本章节介绍故障演练服务的应用场景。 故障演练服务适用于多种复杂的业务和技术场景，旨在帮助用户从被动响应故障转变为主动发现和规避风险，全面提升系统的稳定性和韧性。 1. 验证高可用（HA）与容灾（DR）预案 这是故障演练的核心应用场景之一。通过模拟关键组件的失效，可以验证系统的自动切换、故障转移和恢复能力是否符合预期。 场景示例： 数据层 ：通过模拟分布式缓存服务Redis版的主备切换、节点宕机等场景，验证组件能否无感切换，量化对上层业务的影响，评估高可用架构的实际效果。 中间件 ：通过模拟分布式消息服务Kafka的Broker节点宕机等场景，检验消息中间件的高可用特性，评估业务数据的可靠性和业务消息生产/消费的合理性。 应用层 ：通过模拟承载关键业务的云主机宕机等场景，验证应用健康检查与流量转移的及时性和有效性，评估业务连续性是否符合架构设计要求。 2. 评估系统性能水位 在业务大促、秒杀等高并发场景来临前，通过主动对系统资源施加压力，可以提前发现性能瓶颈，为容量规划和扩容决策提供数据支持。 场景示例： 计算资源压测 ：通过模拟云主机CPU/内存高负载场景，监测应用服务的响应延迟与错误率变化，评估应用系统在资源瓶颈下的稳定性表现。 存储性能压测 ：通过模拟云主机磁盘I/O高负载场景，监测数据库事务处理、日志写入等关键操作在压力下的吞吐量、延迟及错误率表现，评估存储系统的性能瓶颈。

与分布式缓存服务（DCS）的关系 分布式缓存服务（Distributed Cache Service）作为数据湖探索的数据来源及数据存储，与数据湖探索配合一起使用，关系有如下两种。 • 数据来源：数据湖探索服务提供DataFrame和SQL方式从DCS中导入数据到数据湖探索。 • 存储查询结果：数据湖探索使用标准SQL的Insert语法将日常作业的查询结果数据存放到DCS表中。 与文档数据库服务（DDS）的关系 文档数据库服务（Document Database Service）作为数据湖探索的数据来源及数据存储，与数据湖探索配合一起使用，关系有如下两种。 • 数据来源：数据湖探索服务提供DataFrame和SQL方式从DDS中导入数据到数据湖探索。 • 存储查询结果：数据湖探索使用标准SQL的Insert语法将日常作业的查询结果数据存放到DDS表中。 与翼MapReduce服务（MRS）的关系 MapReduce服务（MapReduce Service）作为数据湖探索的数据来源及数据存储，与数据湖探索配合一起使用，关系有如下两种。 • 数据来源：数据湖探索服务提供DataFrame和SQL方式从MRS中导入数据到数据湖探索。 • 存储查询结果：数据湖探索使用标准SQL的Insert语法将日常作业的查询结果数据存放到MapReduce服务表中。 与数据治理中心的关系 在数据湖治理中心（Data Lake Governance Center）中，数据开发是一个一站式的大数据协同开发平台，提供全托管的大数据调度能力。它可管理多种大数据服务，极大降低用户使用大数据的门槛，帮助用户快速构建大数据处理中心。

本章节主要介绍翼MapReduce基本使用流程。 天翼云大数据平台 翼MapReduce是一个在云上部署和管理Hadoop系统的服务，一键即可开通部署Hadoop、HBase、Hive、Spark、Flink、Doris等大数据集群。翼MapReduce提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、HBase、Hive、Spark、Flink、Doris等大数据组件。 翼MapReduce使用简单，通过使用在集群中连接在一起的多台计算机，您可以运行各种任务，处理或者存储（PB级）巨量数据。翼MapReduce的基本使用流程如下： 1. 创建集群：进入天翼云官网翼MapReduce服务订购页面，选择需要的业务场景，创建集群。用户可以通过业务场景简化大数据集群组合，可以用于数据湖、数据服务、云搜索、数据分析等业务需要。选择完业务场景与服务后，用户可以进一步指定集群的操作系统、主机类型、CPU类型、实例规格、实例数量、数据盘类型（普通IO、高IO、超高IO与通用型SSD多款类型）等。 2. 管理集群：上述集群购买部署完成后，翼MapReduce为用户提供企业级的大数据集群的统一管理平台翼MR Manager，帮助用户快速掌握集群服务及主机的健康状态，通过图形化的指标监控及时获取系统的关键信息，根据实际业务的性能需求修改服务属性的配置，对集群、服务、角色实例等实现一键启停等操作。 3. 创建翼MapReduce操作用户：主用户可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）来创建子用户，通过精细的权限管理，在翼MR控制台给子用户赋予不同的角色权限。 4. 退订：如果您不想继续使用已有集群，可以通过天翼云官网的订单管理页面，对集群进行退订操作。 5. 续订：如果您的集群即将到期，可以通过续订操作延长集群使用期限。 6. 配置升级：当master、core或者core节点ECS实例的规格（vCPU和内存）无法满足您的业务需求时，您可以使用配置升级功能提升ECS实例规格。 7. 节点扩容：当master、core或task节点组内的资源无法满足您的业务需求时，您可以使用节点扩容功能增加ECS实例数量。 8. 节点缩容：当task节点组内的资源超出您的业务需求时，您可以使用节点缩容功能减少实例数量。 9. 新增节点组：当存量core或task节点组的计算或存储资源无法满足您的业务需求时，您可以使用新增节点组功能增加ECS实例。 10. 磁盘扩容：当master、core或task节点的数据存储空间无法满足您的业务需求时，您可以使用磁盘扩容功能增加云硬盘数据盘的空间。

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。

四、vLLM Benchmark 1. 前言 vLLM Benchmark 是 vLLM 框架用于评估和优化其推理性能的标准化测试工具集，核心作用是为大语言模型（LLM）的推理服务提供量化指标，帮助开发者优化模型部署策略。 2. 测试环境配置 如下图所示为测试环境拓扑，其中GPU云主机配置有4块GPU卡。部署DeepSeek的模型，安装vLLM推理引擎服务并启动；启动Open WebUI服务来接入到vLLM，实现从浏览器客户端登录系统进行问答；vLLM Benchmark用于进行性能压力测试，sharegpt dataset数据集用于性能压测过程的输入数据。 可以通过如下命令来安装vLLM Benchmark工具脚本： plaintext git clone cd vllm/benchmarks/ 3. 测试实践 使用vLLM Benchmark进行性能测试时可以指定sharegpt数据集。 Sharegpt数据集的所有问题论来自于真实的用户提问，更贴近实际应用场景，可以全面、真实地评估模型在实际应用场景中的表现。具体的指标和测试方法见下文。 如下所示为性能压测命令： plaintext python benchmarkserving.py model /root/modelpath/deepseekai/DeepSeekR1DistillQwen32B backend vllm datasetname sharegpt datasetpath /root/ShareGPTV3unfilteredcleanedsplit.json maxconcurrency 1 numprompts 50 命令参数解释如下： model：指定模型路径； backend：指定后端推理引擎类型； datasetname：指定数据集类型； datasetpath：指定数据集路径； maxconcurrency：指定并发数，默认为1； numprompts：指定总的请求数； 对应的测试结果如下所示： 指标说明： 测试结果中的具体指标含义如下所示： Output token throughput(tok/s）：输出 Token 吞吐量，单位为 tok/s，是衡量大模型服务生成效率的核心指标，指系统每秒能够生成的输出 token 数量。它直接反映模型的文本生成速度和系统的整体处理能力，是评估推理成本和服务商业价值的关键依据。 TTFT：Time to First Token，首 Token 延迟，是衡量大模型服务响应速度的核心指标，具体指从用户发送请求到系统生成第一个输出 。 TPOT：指排除首 Token 延迟后，生成每个后续输出 token 的平均耗时。计算公式为：总解码时间 / 输出 token 数量。例如，若 TPOT 为 50ms，则每秒可生成 20 个 token。 ITL：连续两个输出token之间的间隔时间，单位毫秒，反映生成稳定性。 指定输入输出token长度 当使用的数据集为random类型的时候，执行vLLM Benchmark压测命令的时候可以指定输入长度和输出长度，测试命令如下： plaintext python vllm/benchmarks/benchmarkserving.py model /root/modelpath/deepseekai/DeepSeekR1DistillQwen32B backend vllm datasetname random randominputlen 256 randomoutputlen 256 maxconcurrency 1 numprompts 50 进行上述测试时如果使用vllm启动的时候添加了servedmodelname参数以及apikey参数，测试的时候需要在上述命令中加入servedmodelname内容，并且在环境变量中添加OPENAIAPIKEYyourkey。

本节为您介绍天翼云区域和可用区的概念及关系。 区域 区域（region）是指物理的数据中心的地理区域。区域从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。 天翼云不同区域之间完全隔离，保证不同区域间最大程度的稳定性和容错性。为了降低访问时延、提高下载速度，建议您选择最靠近业务需求的区域。 相关特性 不同区域之间的网络完全隔离，不同区域的云产品默认不能通过内网通信。 如果不同区域之间的云产品之间有通信需求，可以通过公网 IP、VPN等方式进行通信。 如何选择区域 在天翼云中，资源创建或购买成功后不能更换区域，因此选择区域时，您需要慎重考虑以下几个因素： 1. 地理位置：用户和资源部署区域的距离越近，网络时延越低，访问速度越快。建议您基于业务场景对时延的要求选择区域。 中国内地：一般情况下建议选择和您目标用户所在区域最为接近的数据中心，可以进一步提升用户访问速度。如果使用天翼云承载您的全部业务，电信网络可以保证中国内地区域间的快速访问。 其他国家及地区：其他国家及地区提供的带宽主要面向非中国内地的用户。如果您在中国内地，使用这些区域会有较长的访问延迟，不建议您使用。 2. 资源价格及资源覆盖：不同区域的资源规格可能有差异，不同区域的产品覆盖可能有差异，请根据您的需求及预算选择合适的区域。 3. 产品之间的关系：如果多个天翼云产品一起搭配使用，需要注意：不同区域的云主机、对象存储、负载均衡等服务，内网不互通。 4. 经营性备案：如果您使用物理机作为Web服务器，您需要完成经营性备案，同时需要在指定的区域购买实例。（各省（或市）通信管理局对经营性备案的审批要求不同，请以当地管理局经营性备案网站公示内容为准。）

换了个地方使用，云电脑响应变慢了怎么办？ 云电脑订购时，根据所选“常用地区”就近匹配资源，切换使用地可能导致网络传输距离变长，服务响应变慢。如因使用地变化大导致时延增加，建议重新订购，暂不支持切换地域。 云电脑内的游戏存档和数据如何保留？ 每台游戏云电脑提供独占的系统盘或数据盘（如有订购），关机后数据保留； 在云电脑有效期内，用户数据不丢失，且数据仅可由当台云电脑访问，无需担心账号、数据泄露； 可通过如第三方游戏平台提供的存档云同步功能进行跨端同步。 当前包月周期的可用时长不够了怎么办？ 可参考++订购操作指引++中【升级套餐说明】部分，通过升级套餐增加可用时长。 云电脑到期冻结了怎么办？ 可参考++订购操作指引++中【到期、续订说明】部分，及时续订云电脑。 游戏中出现鼠标卡视角、不断旋转等问题怎么办？ 请升级云电脑客户端，确保版本不低于v2.9.0。详细设置可参考上文“++鼠标模式自由视角++”功能说明。

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。

天翼云域名无忧为天翼云用户自助实现域名监测、域名告警、域名刷新,通过对电信所有省份的DNS服务器的检测及时发现域名是否被污染,并且提供按次刷新的服务,清除DNS服务器缓存,还原原始DNS解析记录。

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

操作场景 为云硬盘创建快照可以保存指定时刻的云硬盘数据。在进行云硬盘数据回滚、软件应用升级、数据迁移等重要操作之前，建议提前创建快照做好数据备份，确保操作中出现意外的时候，数据不受影响。 约束与限制 系统盘和数据盘都支持创建快照。 加密云硬盘的快照数据以加密方式存放，非加密云硬盘的快照数据以非加密方式存放。 单个云硬盘最多支持手动创建256个标准快照，其中支持开启极速可用功能的快照数量为7个。 单个云硬盘每次只能创建一个标准快照，且前一个标准快照创建完成后才可以创建下一个标准快照。 暂不支持使用普通IO和高IO类型的云硬盘创建启用了快照极速可用功能的标准快照。 一般情况下，创建标准快照所需的时间为分钟级，且和云硬盘实际写入的数据量大小有关，数据量越大，创建标准快照所需的时间越长。首次为云硬盘创建标准快照，数据量为全量，所需时间较长；再次创建标准快照时，所需时间相对较短，但仍和上一个标准快照的数据量变化有关，数据量变化越大，所需时间越长。 当使用快照回滚至云硬盘时，该云硬盘创建的下一个标准快照为全量快照。 创建标准快照期间，使用云硬盘所产生的增量数据不会备份到所创建的标准快照中。 创建标准快照期间，删除源云硬盘会影响标准快照的创建，请创建完成之后再删除。 单个快照最多可以添加20个标签。 同一个快照的标签的“键”不允许重复。

本文介绍星辰MaaS智能体平台使用前的准备工作。 注册天翼云账号 在开通和使用星辰MaaS智能体平台之前，您需要先注册天翼云账号。 1. 注册账号，请参考账号中心注册天翼云账号账号中心操作指南 天翼云 2. 如需实名认证，请参考账号中心中国电信天翼云管理中心

本小节主要介绍态势感知与其他云服务之间的关系。 与安全服务的关系 态势感知从企业主机安全（Host Security Service，HSS 2.0）等安全防护服务中获取必要的安全事件记录，进行大数据挖掘和机器学习，智能AI分析并识别出攻击和入侵，帮助用户了解攻击和入侵过程，并提供相关的防护措施建议。 与ECS的关系 态势感知为弹性云主机（Elastic Cloud Server，ECS）提供资产安全管理服务，结合HSS主机防护状态，全方位呈现当前ECS安全风险态势，并提供相应防护建议。 与OBS的关系 通过对象存储（Object Storage Service，OBS），您可以将SA日志存储至OBS桶中，确保日志不丢失，实现数据持久化。

应用场景 数据快递是一种海量数据传输解决方案，支持 TB 到 PB 级数据上云，通过硬盘（外置 USB 接口），向并行文件传输大量数据，解决海量数据传输网络成本高、传输时间长等难题。 智算场景：AI 场景的素材数据、原型数据等需要寄送到数据中心，投喂给智算平台，提升数据质量和模型效果。 原始数据迁移：把基因、石油、气象、IOT 等原始数据迁移到并行文件服务。 离线备份数据：将客户完整备份或增量备份发送到并行文件服务，实现可靠的冗余离站存储。 注意 专属资源的客户，拥有独立的机房设备，可采用邮寄硬盘到存储机房的方式。 准备工作 客户需要自助完成迁移数据存储到硬盘等存储介质上，建议客户将小文件压缩成大文件后再进行数据迁移。 存储介质邮寄到机房后，联系运维人员将硬盘插在可连接HPFS客户端的物理机上作为迁移机器。需要提前和运维人员确认硬盘数量和迁移服务器网络是否和HPFS互通。 操作步骤 1. 客户将硬盘快递到云公司机房的专属资源池集群。 2. 机房配置单独的数据迁移服务器用于读取客户硬盘数据。数据迁移服务器通过网闸与天翼云资源池隔离。 3. 客户硬盘插入到迁移服务器后，先进行安全扫描，确保客户数据无安全隐患。此前步骤，网闸处于关闭状态 4. 打开网闸，将客户硬盘数据拷贝到云内的服务器上。 5. 与客户联系确认数据准确。 6. 关闭网闸。 7. 在数据迁移服务器上，按客户要求将硬盘数据销毁和硬盘快递寄回。

一站式智算服务平台为您提供优质的服务体验,本文带您了解平台产品优势。 全流程开发工具 提供训练数据管理、模型开发（代码式开发工具、预置大模型、预置开发环境）、模型训练、模型精调、模型管理、模型评估、服务部署到模型服务调用的全链路功能。集成分布式训练调度技术、多种训练加速方法和高性能存储，支撑大模型训练，并极大降低训练和应用模型成本、缩短训练时长。 兼顾各类用户需求 面向需要开发复杂模型的用户，提供完整的代码式开发工具、预置大模型、预置开发环境等，满足用户的各种复杂模型开发需求。面向希望能快速、便捷建模的用户，则充分利用大模型微调训练的特点，提供快速微调工具，只需选择数据、配置参数即可完成大模型微调，降低大模型训练的使用门槛。 部署快捷，适配广泛 集成分布式算力调度、模型并行推理和多种运算加速能力，提升模型推理性能，实现推理服务的快捷部署。同时，适配多种模型结构，灵活支持用户各类复杂推理应用需求。 集成多种AI框架 集成多种AI框架，包括国产AI框架，支持各种主流大模型。 安全可信 符合数据监管要求，不设置数据埋点，不收集存储用户的入参和出参数据，从根本上保证了用户的数据隐私安全。

天翼云支持哪些类型的物理专线？ 天翼云依托中国电信丰富的网络资源，云专线兼容底层IPRAN、MSTP、MPLS VPN、OTN等多种线路类型，可适配用户不同接入场景的地理位置和环境条件，满足用户多种组网需求。 物理专线支持的最大带宽是多少？ 支持1G/10G/100G等多种端口带宽规格；同时提供端口聚合和链路能力，实现专线带宽弹性扩容，帮助企业轻松应对大流量业务传输场景。如需帮助请联系客户经理咨询详细业务。 物理专线是否支持高可用部署？ 您可以通过负载冗余专线或主备冗余专线方式，实现物理专线的高可用。具体操作，请参见： 双专线负载方式实现客户站点与VPC互通 双专线主备方式实现客户站点与VPC互通 是否支持通过物理专线将本地的VLAN 延伸到VPC中？ 不支持。 天翼云云专线服务目前仅支持与用户本地网络进行三层互连。 物理专线的互联IP地址是什么含义？ 为了客户本地数据中心与天翼云资源池之间的通信，您需要为物理专线两端同时规划IP地址，且两个IP地址处于同一网段，可以直接通信，这两个IP地址被称为互联IP。 用户的互联IP通常有两个：本端互联IP、远端互联IP。 本端互联IP：天翼云资源池到本地数据中心的路由网关。 远端互联IP：本地数据中心到天翼云资源池的路由网关。