标签管理服务(Tag Management Service,简称TMS)是一种快速便捷将标签集中管理的可视化服务,提供跨区域、跨服务的集中标签管理和资源分类功能。标签用于标识云资源,当您拥有相同类型的许多云资源时,可以使用标签按各种维度(例如用途、所有者或环境等)对云资源进行分类。

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。

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。

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

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

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：

计费项 计费说明 数据仓库节点 对您选择的节点规格计费，计费详情请参见 快照存储空间 数据仓库服务（DWS）提供了部分免费存储空间，用于存放您的快照数据，免费空间内不计费。当快照数据存储空间超过免费空间大小时，超出部分按照对象存储服务（OBS）的计费规则进行计费。 免费空间大小是您的集群的总存储空间大小，即单节点存储空间大小x节点数。 云数仓存储 用户在可选范围内自定义集群使用的存储类型与存储容量，采用存储资源独立计费的方式。 公网IP及带宽（可选） 数据仓库服务（DWS）集群支持绑定弹性公网IP，所需费用按照虚拟私有云（VPC）服务的弹性公网IP计费规则进行计费。计费详情请参见弹性IP

训推服务为您提供优质的服务体验,本文带您了解平台产品优势。 简单易用 开通后无需额外的配置或调试，3步操作实现零代码多机多卡微调，减少安装组件、下载模型和数据的重复操作。 功能全面 集成多种加速及并行技术，满足模型训练推理业务需求。支持断点续训、优雅容错等管理功能。 性能优异 万卡算力集群纳管，训推综合性能提升30%。相对于裸机运行，稳定运行时长提升50%。 生态开放 引入20+生态大模型、闭源模型和电信大模型。专业团队开发模型及算子库，助力客户完成昇腾迁移适配。 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。

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。

天翼云大数据型物理机提供高带宽、大容量的存储和计算资源，是低时延、高性能、高可靠的大数据业务基础资源，用于提升大数据分析业务资源利用率，满足大规模数据处理、分布式计算和实时分析的需求，助力企业做出准确决策和优化业务运营，挖掘数据中的价值。 规格名称 CPU 内存（GB） 处理器 处理器主频（GHz） 本地磁盘 内网带宽（Gbps） 是否支持挂载云硬盘 physical.s5se.2xlarge1.1 2路32核 512 Intel 8378A 3.0 系统盘：2960GB（SSD）数据盘：12 12000GB（SATA） 50 不支持 physical.s5.2xlarge29 2路32核 768 Intel 8378A 3.0 系统盘：2480GB（SSD）数据盘：10 3200GB（NVMeSSD） 225 不支持

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。

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。

智算一体机集成一站式智算服务平台，提供大模型训练、推理、应用等全栈AI工具链服务。包含数据管理、模型开发与训练、模型评估、模型管理、服务部署等模块。 序号 主要功能/性能 解决客户问题 1 数据集管理 实现创建数据集、导入数据、管理数据和数据标注功能，帮助用户操作管理数据。 2 模型开发与训练管理 & 模型精调 实现快速微调、模型开发管理、训练任务管理、开发环境管理功能。提供多种开发工具和开发环境，也支持用户上传开发环境。客户可根据自身情况，灵活选择模型开发方式，进行模型训练迭代。 3 模型管理 实现导入模型、管理模型、模型评估功能。帮助客户对模型进行版本管理，性能测评。 4 模型部署 实现模型服务的部署、管理和密钥的管理。解决客户在训练迭代大模型后，在线测试模型推理、上下文理解等性能。 5 模型广场 一站式智算服务平台支持多种主流开源大模型API调用，为客户提供在线试用体验。 6 模型服务 实现账户的模型服务开通、应用的模型服务权限管理，支持查看调用情况和告警信息。方便客户管理模型服务权限。 7 运营运维平台 实现用户运营、资源运营、监控调度、配额及权限设置功能。方便客户进行运营运维操作。 8 AI算力 解决AI应用中所需要的算力资源，包含昇腾、英伟达等多样算力。

资质介绍根据工信部和基础运营商的要求，所有短信发送者都必须进行实名制报备。所以在发送短信之前需要添加实名制信息，并授权云通信平台可以将相关信息传递给运营商。每一条短信都必须包含一个签名，每一个签名必须 资质介绍 注意 注意根据工信部《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国反电信网络诈骗法》《关于进一步明确端口类短信息服务有关要求的通知》《端口类短信息服务经营行为及接入管理配套实施细则（试行）》等法律法规（“反诈法规”）的要求，所有短信发送者必须进行实名制信息报备。 所以，在您进行签名申请之前，需要先进行实名制信息报备，并授权云通信平台可以将相关信息传递给运营商。 每一条短信都必须包含一个签名，每一个签名必须关联一个资质，因此资质是事关短信签名是否能够成功申请，短信是否能够成功下发的关键因素。 > 实名制信息包括企业的证件信息、企业法人信息、经办人信息等。 资质类型 分为自用和他用。 自用即使用与登录账号主体一致的资质进行登记 他用即使用与登录账号主体不一致的主体进行登记，通常为代他人申请。 企业名称 与证件上的名称一致 资质名称 您可以随意取一个名称，用于标识该资质。例如：企业简称，编号等可以明显标识资质的内容。

CNAME记录多长时间可以生效？ 这取决于您在当前的域名服务提供商设置的域名记录超时时间，以及当前域名服务提供商NS记录刷新的时间。一般情况，NS记录的刷新不会超过48小时。 CNAME解析变更提示冲突怎么办？ 对于同一个主机记录，CNAME解析记录值只能填写一个。不同DNS解析记录类型间存在冲突。例如，对于同一个主机记录，CNAME记录与A记录、MX记录、TXT记录等其他记录互相冲突。在无法直接修改记录类型的情况下，您可以先删除存在冲突的其他记录，再添加一条新的CNAME记录。 修改CNAME后发现界面有拦截信息 根据拦截页面的联系方式联系电信724小时值班人员处理或者微信沟通群（提供拦截截图及相关ID信息）。 修改CNAME后发现访问变慢 需工程师抓包查看从发送请求到接收响应时间差；客户侧同时抓包查看接收请求到发送响应时间差，对比分析排查访问延迟出现的问题原因。 修改CNAME后发现网站无法访问 1. 域名解析有问题，访客清除DNS缓存或者修改DNS解决。 2. SYN重传或request重传，需确认Web应用防火墙发送的SYN客户侧是否有接收到。客户侧协助抓包定位是否接收到SYN并且响应SYN ACK。 源站服务器侧响应异常怎么办？ 若是源站服务器侧直接响应回复的异常信息，云WAF拦截导致的访问异常是不会有服务器侧的响应的，类似“请勿重复提交”“上传失败”这样的弹窗应属于服务器响应，不是云WAF拦截导致的，如这样大规模的访问异常需要排查一下应用服务器的工作状态（例如进程、CPU、内存、Web日志等）是否存在异常并修复异常。

天翼云CDN加速，依托强大的自主研发实力，攻克精准调度、智能缓存、高效传输等重点难点技术，并凭借丰富的海内外资源，为用户提供极致的加速体验，并帮助客户有效应对业务突发。本文是关于天翼云CDN加速产品优势的简介。 天翼云CDN加速，主要有如下8大产品优势，帮助客户更好地实现网站内容分发加速。 丰富的资源覆盖 全球战略，大网优质节点，可根据客户需求弹性扩容，轻松应对客户业务突发。 中国内地拥有2000+节点，覆盖多运营商和31个省份区域，大量节点位于省会及一二线主要城市。 海外、中国香港、中国澳门和中国台湾拥有800+节点，遍布亚洲、美洲、欧洲、非洲等大洲主要国家和城市。 全网业务承载能力达160Tbps。 具体节点分布，详情请见：节点分布。 优质的网络质量 拥有电信运营商优质的网络优势，可充分保障网络质量的稳定性。 全面的产品能力 功能全面丰富，可满足客户各类加速场景。 功能类别 主要功能模块 域名管理 批量配置域名、域名操作日志、标签管理、基础配置、回源配置、HTTPS/HTTP2.0配置、HTTP3.0配置、缓存配置、访问控制、文件处理、视频相关、业务告警、云备源、CDN镜像源、防攻击处理预案说明、图片内容审核增值服务等。 证书管理 新增证书、查看证书、删除证书、替换过期证书。 数据分析 用量分析（带宽流量、请求数、状态码、浏览量/访问量（PV/UV）、命中率）、热门分析（热门URL、热门URL回源、热门Referer、域名排行、TOP客户端IP）、用户分析（访问用户区域分布、用户所在区域的带宽排序、独立IP访问数、访问运营商分布）。 刷新预取 URL刷新、目录刷新、正则刷新、URL预取。 日志下载 离线日志下载。 可编程CDN UDFScript用户自定义脚本：自定义LUA脚本，实现标准化配置无法满足的个性化需求。 BosonFaaS边缘函数：自定义JavaScript代码，秒级一键部署到天翼云全球2000多个边缘节点上，就近生成千人千面的个性化响应结果。 CDN权限管理 为企业内部的员工设置不同的访问权限。 同时，天翼云CDN还开放了丰富的API接口供客户调用，助力客户实现深度集成。详情请见：API概览。

本节介绍了什么是DDoS高防（边缘云版）。 产品定义 DDoS 高防（边缘云版）是针对游戏、互联网及金融等业务遭受大流量 DDoS 攻击导致用户服务不可用的情况而推出的付费防护服务。该产品依托于丰富的边缘云清洗节点，采用自主研发的高性能负载均衡服务，可实现网络层、CC等应用层防护，保障客户在大规模流量攻击的同时业务稳定、安全运行。 产品架构 DDoS 高防（边缘云版）采用的是分布式架构，将防护能力赋能于更下沉的边缘节点，使用云原生为内核，结合智能调度，可以实现边缘就近清洗，动态扩容，可以满足业务突发、大规模流量攻击。 支持大规模流量清洗，清洗能力达到T级以上。 支持从网络层/传输层（L3/4）到应用层（L7）DDoS攻击的防护。 依托强大的自研防护集群优势，结合 AI 智能引擎持续优化防护策略、IP 画像、行为模式分析、Cookie 挑战等多维算法，实现大数据联动防护。 提供可视化管理界面，结合云原生、智能调度能力，实现资源动态扩容，满足三网防护需求。

本文为您介绍云专线服务的功能特性。 功能名称 功能描述 支持专享通道 天翼云云专线服务为用户提供独享/共享物理端口，用户可配置静态路由协议，可支持TRACK/BFD协议。 支持多种线路接入 客户侧支持IPRAN、MSTP、MPLS VPN、OTN等多种线路类型，可按需灵活选择；每种接入方式均与互联网流量隔离。 支持安全承载 用户在通过云专线接入时，独享网络链路，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。 支持超大带宽传输 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。 支持多条物理专线进行ECMP链路聚合，可达到Tbps级别带宽。 支持稳定传输 提供中国电信高质量链路，多种冗余方案，运营商级网络保障；专用网络传数据，传输速率更有保障，传输更稳定。 支持便捷管理 天翼云提供统一的网络管理控制台页面，用户可登陆天翼云官网云专线产品控制台，对已经开通的云专线业务进行便捷管理。天翼云控制台支持变更客户侧和云侧子网信息，业务发生变化后可实时变更。

参数 说明 取值样例 实例规格类型 负载均衡的实例类型。 共享型 区域 不同区域的资源之间内网不互通。请选择靠近您客户的区域，可以降低网络时延、提高访问速度。 网络类型 可选公网或者私网。 公网：公网负载均衡器通过公网IP对外提供服务，将来自公网的客户端请求按照指定的负载均衡策略分发到后端主机进行处理。 私网：私网负载均衡器通过私网IP对外提供服务，将来自同一个VPC的客户端请求按照指定的负载均衡策略分发到后端主机进行处理。 私网 所属VPC 所属虚拟私有云。您可以选择使用已有的虚拟私有云网络，或者创建新的虚拟私有云。 子网 所属子网。 私有IP地址 选择IP地址的分配方式。自动分配IP地址：由系统自动分配IPv4地址。 手动指定IP地址：手动指定IPv4地址。选择所属子网时，不勾选“自动分配IPv4地址”，需要输入相应的IP。 192.168.0.2 弹性IP 负载均衡器绑定EIP后可以接收来自公网的访问请求并自动分发到多台后端主机。 新创建 弹性IP类型 使用新创建弹性IP时，选择的EIP的类型。 电信 公网带宽 弹性IP使用的带宽类型。 按带宽计费 带宽 设置新创建的EIP带宽大小。 10 Mbit/s 名称 负载均衡器的名称。 elbyss0 企业项目 企业项目是一种云资源管理方式，企业项目管理服务提供统一的云资源按项目管理，以及项目内的资源管理、成员管理。 default 描述 可添加负载均衡器相关描述。 标签 标签用于标识云资源，可对云资源进行分类和搜索。标签由标签“键”和标签“值”组成， 标签键用于标记标签，标签值用于表示具体的标签内容。 键：elbkey1值：elb01

本文带您了解AI Store四大类服务的应用场景。 算力服务 智能算力 聚焦人工智能、大模型训练、科研仿真等“高并发、高浮点、高宽带”的需求，提供GPU/TPU/NPU等异构加速资源，助力AI创新从“可用”走向“好用”。 主要面向客户：大模型预训练、AIGC、多模态理解等AI企业与算法公司，高校与科研院所，自动驾驶团队以及医疗影像AI厂商等客户。 通用算力 面向Web服务、ERP、数据库、开发测试、办公协同等常规业务，以“按需付费、秒级开通”模式提供高性价比的基础算力。 主要面向客户：中小企业、初创团队、政府及事业单位（如一网通办、公共数据平台、政务云开发测试环境）等客户。 模型服务 模型推理 提供高性能的模型调用服务，可以通过标准的API接口将平台提供的大模型服务集成到自己的业务系统中，提供模型推理一站式部署服务。 主要面向用户：各种软件开发商，特别是行业软件开发商，以及科研院所、大专院校和教育机构、政府、金融机构、工业企业、科技单位、医院等行业客户。 模型应用 大模型与插件工具的结合能够有效拓展其在复杂任务中的实用性，支持接入私有知识库增强领域应答，集成联网搜索获取实时信息。 主要面向用户：需要组合模型和工具提供智能办公、智能客服、智能运维能力以及业务主要为知识密集型场景和特定内容生成的企业。 AI应用服务 搭建专属的智能体应用：基于应用广场筛选快速定位所需行业应用，一键部署，简化传统应用安装与配置的复杂流程。实现应用部署、运维和治理的全生命周期管理能力。 主要面向客户：需要快速集成AI能力形成垂直SaaS服务的行业服务集成商，电商/新媒体运营团队，初创公司与个人开发者等客户。

本文为您详细介绍如何进行人工智能大模型备案。 一、备案介绍 大模型备案是指利用生成式人工智能技术，向中国境内公众提供具有舆论属性或社会动员能力的生成文本、图片、音频、视频等内容服务的模型，依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法律法规履行的备案手续。其核心特征在于“主动监管”，要求服务提供者对模型的安全性、数据合法性和内容可控性进行全面评估。 政策链接：< 二、大模型备案流程与材料 第一步：向属地网信办申请备案 申请单位需向属地网信办提交备案申请，领取并填写《生成式人工智能（大语言模型）备案信息采集表》。 第二步：材料准备与安全自评估 《生成式人工智能上线备案表》：正式提交模型上线备案的申请文件，明确模型基本信息、备案主体及合规承诺。 《安全评估报告》：全面评估模型在数据安全、内容合规、算法偏见及系统防护等方面的风险控制能力。 《模型服务协议》：界定用户与开发者之间的权利义务，明确数据使用范围、服务条款及法律责任划分。 《语料标注规则》：规范训练数据的标注流程与标准，确保数据质量并避免伦理偏见。 《拦截关键词列表》：列出需过滤的违法、敏感及虚假信息关键词，作为内容安全的基础拦截规则。 《评估测试题》：通过设计合规性、边界及性能测试场景，验证模型的实际表现与风险抵御能力。 其他备案必需材料。

星辰TokenHub运营服务平台为大模型训练、推理、应用提供全栈工具链,包含模型体验、模型定制、模型服务、插件服务等模块。预置丰富的基座大模型和数据集,支持国产化等异构算力,提供算子加速与模型加速,极大提升大模型训练推理效率。

用户通过VNC方式登录弹性云主机后，查看数据出现乱码、错误码等情况，导致用户无法正常使用VNC。 以上现象出现的原因有如下几点，用户可依次对照排查： 查看大文件长时间未读取完成； 游戏像素过高、播放视频清晰度过高； 浏览器缺陷，占用内存大。 如存在以上场景，则用户重新登录云主机或者更换浏览器即可。

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。

1.2 CPU算力用于大模型推理的适用场景 CPU适用于以下大模型推理场景： 场景1: 大模型推理需要的内存超过了单块GPU的显存容量，需要多块或更高配GPU卡，采用CPU方案，可以降低成本； 场景2: 应用请求量小，GPU利用率低，采用CPU推理，资源划分的粒度更小，可有效降低起建成本； 场景3: GPU资源紧缺，CPU更容易获取，且可以胜任大模型推理。 2 天翼云EMR实例DeepSeekR1DistillQwen7B蒸馏模型部署实践 本节内容主要介绍如何在天翼云EMR实例上，基于Intel® xFasterTransformer加速库和vllm推理引擎完成模型部署，并展示相关性能指标。 2.1 服务部署 为了方便用户使用，天翼云联合英特尔制作了一键部署的云主机镜像，内置DeepSeekR1DistillQwen7B模型、vLLM推理框架、xFT加速库以及openwebui前端可视环境。您可在天翼云控制台选择下列资源池和镜像，开通云主机进行体验。 类型 可用资源 可用资源池 华东华东1az2、华东华东1az3 可用规格 c8e系列（最低内存需求32G） 可用镜像 DeepSeekvLLM英特尔AMX推理加速（CPU） 完成云主机开通后，推理服务会在5分钟内自动启动，您无需进行任何其他操作。 注意 如需在云主机外访问服务，您需要绑定弹性IP，并在安全组内放行22/3000/8000端口。

本章节介绍云原生API网关的定义。 概述 云原生API网关产品包含API网关和AI网关两个网关类型。API网关是一款面向现代应用架构设计的高性能网关解决方案，集成流量治理、安全防护、服务集成与可观测能力于一体。通过动态路由、插件热插拔、配置热更新等关键特性，实现对海量API请求的高效处理与灵活控制，全面适配微服务、Kubernetes、AI推理等多样化场景，助力企业构建稳定安全、可演进的API基础设施，全面提升系统的敏捷性与运维效率。AI网关是一款面向AI场景的高性能网关解决方案，统一代理大模型API、MCP Server和Agent API，可以作为AI应用与大模型服务、工具和其他Agent之间的桥梁，助力企业提升AI服务的集成效率和治理能力。 API网关 API网关在使用上，分为HTTP API、REST API、WebSocket API。 HTTP API 以路由为核心，适用于接口规范不统一的场景。推荐用于流量转发、Kubernetes Ingress、微服务间通信等应用。若您关注请求路由控制和流量管理，建议选择此类型。 REST API 遵循统一的OpenAPI 规范，适用于前后端协作、系统集成以及API的精细化管理。适合需要对外提供标准接口文档、SDK 等协作支持的场景。若您希望构建标准化、可治理的API接口体系，建议选择此类型。 WebSocket API 基于WebSocket协议，支持双向实时通信，适用于AI、IoT、即时通讯等对实时性要求高的场景。相较于传统HTTP接口，具备长连接和低延迟优势，已内置相关默认配置。若您的应用需实现高效的实时数据交互，建议选择此类型。 AI网关

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。

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

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，可采用了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。数据拷贝服务器通过网闸与天翼云资源池隔离。 3. 客户硬盘插入到拷贝服务器后，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. 在数据拷贝服务器上，按客户要求将硬盘数据销毁和硬盘快递寄回。

服务提供商 说明 天翼云 (息壤) 天翼云息壤大模型服务 阿里云 阿里云百炼大模型服务 月之暗面 (kimi) 月之暗面 Kimi 大模型服务 智谱 AI 智谱 AI GLM 大模型服务

本页重点介绍通过天翼云官网门户订购数据迁移实例的过程。 操作步骤 1、登入天翼云门户。 登录天翼云 2、进入数据传输服务DTS控制台。 在天翼云门户首页顶部菜单栏，点击“控制中心”进入【控制中心】页面。 在【控制中心】页面顶部的资源池下拉列表框中选择相应资源池，找到页面中的“数据库”服务列表，选择“数据传输服务DTS”，进入DTS控制台，默认进入概览页面。 或从其他数据库的“购买TeleDB数据库实例”页面，直接切换到【数据库生态工具】，选择“DTS”。 3、概览页点击“创建实例”，进入开通页进行实例创建。 在【概览】页面中，点击“创建实例”按钮，进入“购买TeleDB数据库实例”> "DTS"页面，进行如下设置或选择： 标题部分的设置或选择：“组件引擎”选择“DTS”，“区域”根据用户选择所在资源池固定，“计费模式”目前仅支持“包年/包月”。 进行“基础配置”部分的设置或选择：“可用区”按实际选择。 进行“资源配置”部分的设置或选择：“配置方式”可选择“引导模式”或“快捷模式”，引导模式让用户可以准确选择需要的源与目标数据库，同步拓扑和数据库架构等，从而准确识别最小链路规格；快捷模式下用户可直接选择链路规格，简化配置； 引导模式下：“场景功能”可选择“数据迁移”或“数据同步”，根据用户上云业务场景选择；“源数据库”可选“MySQL”、“PostgreSQL”、“DDS/MongoDB”或“SQLServer”，目标数据库的选择根据源数据库的选择可选DTS支持的对应链路；“机器类型”普通资源池默认不展示，国产化资源存在时，可根据不同的资源池支持的机器类型选择。 选择“数据迁移”>"DDS/MongoDB"时，新增“数据库架构类型”选择，可选择“副本集”或“分片”，选择“分片”后，新增“节点数量”的选择，数量的大小会影响“链路规格”可选择的规格范围；“链路规格”可选择"较小规格"、“标准规格”或“大规格”。 选择“数据同步”>"MySQL" 或“PostgreSQL”时，新增“同步拓扑”选择，可选择“单向同步”或“双向同步”，“双向同步”会影响可选择的规格范围；“链路规格”可选择"较小规格"、“中规格”、“标准规格”或“大规格”。 快捷模式下：“场景功能”可选择“数据迁移”或“数据同步”，“链路规格”可选择"较小规格"、“中规格”、“标准规格”或“大规格”。 进行“企业项目”部分的设置或选择： 对应的企业项目已创建的情况，直接在“企业项目”下拉列表中选择； 对应的企业项目不在下拉列表中的情况，则点击下拉列表下方“创建新的企业项目，请到企业管理配置”中的“企业管理”跳转到企业项目管理页面，完成企业项目的创建后，再重新进入服务开通页面选择企业项目。 进行“网络配置”部分的设置或选择：“配置方式”代表DTS实例资源采用什么方式来配置，可选择“使⽤⽬标数据库所在VPC”，将DTS实例将放在与⽬标数据库同⼀VPC下；或选择“直接指定VPC”，选择当前资源池下已有的VPC。 “使⽤⽬标数据库所在VPC”下：“选择实例”可选择当前资源池下已有的云上数据库实例，带出“虚拟私有云”、“子网”、“安全组”，可检查确认；若选择“资源配置”>“快捷模式”时，需要选择“目标数据库”，可选“MySQL”、“PostgreSQL”、“DDS/MongoDB”或“SQLServer”，从而选择实例。 “直接指定VPC”下：“连接方式”可选择“使用IPv4地址连接”或“使用IPv6地址连接”，选择后公网连接方式不一样，请根据数据库实例是否开通了IPv6地址来选择；“虚拟私有云”、“子网”、“安全组”根据当前资源池下已有的VPC来选择。 进行“实例配置”部分的设置：输入实例名称，若不输入将自动填充。 进行“购买量”部分的选择：选择“购买时长”和“购买数量”。 说明 为了保证开通数据库迁移实例的过程顺利，请预先准备好需要的网络资源和数据库资源。

数据源类型 简介 数据仓库服务（DWS） DWS是基于Sharednothing分布式架构，具备MPP大规模并行处理引擎，兼容标准ANSI SQL 99和SQL 2003，同时兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态，为各行业PB级海量大数据分析提供有竞争力的解决方案。 数据湖探索（DLI） DLI是完全兼容Apache Spark和Apache Flink生态，实现批流一体的Serverless大数据计算分析服务。DLI支持多模引擎，企业仅需使用SQL或程序就可轻松完成异构数据源的批处理、流处理、内存计算、机器学习等，挖掘和探索数据价值。 MapReduce服务（MRS HBase） HBase是一个开源的、面向列（ColumnOriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。 使用MRS HBase可实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。选择MRS HBase可以实现物流数据毫秒级实时入库更新，并支持百万级时序数据查询分析。 MapReduce服务（MRS Hive） Hive是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive定义了简单的类SQL查询语言，称为HiveQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据。 使用MRS Hive可实现TB/PB级的数据分析，快速将线下Hadoop大数据平台（CDH、HDP等）迁移上云，业务迁移 “0”中断，业务代码 “0”改动。 MapReduce服务（MRS Kafka） MapReduce服务可提供专属MRS Kafka集群。Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据）、日志收集等大量数据的互联网服务的数据收集场景。 MapReduce服务（MRS Ranger） Ranger提供一个集中式安全管理框架，提供统一授权和统一审计能力。它可以对整个Hadoop生态中如HDFS、Hive、HBase、Kafka、Storm等进行细粒度的数据访问控制。用户可以利用Ranger提供的前端WebUI控制台通过配置相关策略来控制用户对这些组件的访问权限。 MySQL MySQL是目前最受欢迎的开源数据库之一，其性能卓越，架构成熟稳定，支持流行应用程序，适用于多领域多行业，支持各种WEB应用，成本低，中小企业首选。 MapReduce服务（MRS Spark） Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单的开发快速、统一的大数据应用，对数据进行协处理、流式处理、交互式分析等等。 Spark提供了一个快速的计算、写入以及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark提供类似SQL的Spark SQL语言操作结构化数据。 云数据库RDS RDS是一种基于云计算平台的即开即用、稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线关系型数据库服务。 注意，DataArts Studio平台目前仅支持RDS中的MySQL和PostgreSQL数据库。 主机连接 通过主机连接，用户可以在DataArts Studio数据开发中连接到指定的主机，通过脚本开发和作业开发在主机上执行Shell或Python脚本。主机连接保存连接某个主机的连接信息，当主机的连接信息有变化时，只需在主机连接管理中编辑修改，而不需要到具体的脚本或作业中逐一修改。 MapReduce服务（MRS Presto） Presto是一个开源的用户交互式分析查询的SQL查询引擎，用于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、AdHoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（HDFS），Hive，HBase，Cassandra，关系数据库甚至专有数据存储。一个Presto查询可以组合不同数据源，执行跨数据源的数据分析。