本文介绍认证鉴权内容。 信息的获取 获取AccessKey(ak)和SecurityKey(sk)： 登录天翼云门户，在“控制台”>“账号中心”>“安全设置”>“登录保护”>“用户AccessKey”点击“查看”获取。 注意：SecurityKey信息只在创建的时候展示，请务必留存好信息。 EopAuthorization签名认证信息： 可参考调用示例Python3调用示例、Java调用示例 步骤一：构造代签字符串 sigture sigture 需要进行签名的Header排序后的组合列表+ " n " + encode的query + " n " + toHex(sha256(原封的body)) 名称 描述 需要进行签名的Header排序后的组合列表 将ctyuneoprequestid、eopdate以 “headername:headervalue”的形式、以“n”作为每个header的结尾符、以英文字母表作为headername的排序依据将它们拼接起来。注意：EOP强制要求ctyuneoprequestid、eopdate必须进行签名。其他字段是否需要签名看自身需求。例子(假设你需要将ctyuneoprequestid、eopdate、host都要签名)： ctyuneoprequestid:123456789neopdate:20210531T100101Zn encode的query query以&作为拼接，key和value以连接，值需要encode，query参数全部都需要进行签名 toHex(sha256(原封的body)) 传进来的body参数进行sha256摘要，对摘要出来的结果转十六进制 sigture示例1（ 假设query为空 、需要进行签名的Header排序后的组合列表为“ctyuneoprequestid:27cfe4dce64045f692ca492ca73e8680n eopdate:20220525T160752Z n”、body参数做sha256摘要后转十六进制为e3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855）： ctyuneoprequestid:27cfe4dce64045f692ca492ca73e8680n eopdate:20220525T160752Z nnne3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855 sigture示例2（ 假设query不为空 、需要进行签名的Header排序后的组合列表为“ctyuneoprequestid:27cfe4dce64045f692ca492ca73e8680n eopdate:20220525T160752Zn”、body参数做sha256摘要后转十六进制为e3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855）： ctyuneoprequestid:27cfe4dce64045f692ca492ca73e8680n eopdate:20220525T160930Z nnaa1&bb2ne3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855

本节主要介绍配置容器服务日志采集路径 AOM支持容器服务日志采集，并展现在AOM界面中，以供您检索。使用该功能前首先要配置日志采集路径，配置方法详见如下操作。 注意事项 ICAgent只采集.log、 .trace和 .out类型的文本日志文件。 AOM默认会采集容器标准输出日志，您不用做任何配置。 配置步骤 在CCE中添加日志策略 步骤 1 在CCE中创建工作负载时，添加容器后，展开“容器日志”页签。 步骤 2 单击“添加日志策略”，设置自定义日志参数，配置日志策略，以nginx为例，不同工作负载根据实际情况配置。 步骤 3 存储类型有“主机路径”和“容器路径”两种类型可供选择： 主机路径：可将主机上的路径挂载到指定的容器路径。日志策略配置参数如下： 添加日志策略主机路径 参数 说明 :: 存储类型 设置为“主机路径”。将主机上的路径挂载到指定的容器路径 添加容器挂载 主机路径 容器内日志文件所在路径挂载到主机上的位置，如： /var/paas/sys/log/nginx 挂载路径 输入数据逻辑卷挂载到容器上的路径，如： /tmp 须知 – 请不要挂载在系统目录下，如“/ ”、“ /var/run ” 等，会导致容器异常。建议挂载在空目录下，若目录不为空，请确保目录下无影响容器启动的文件，否则文件会被替换，导致容器启动异常，工作负载创建失败。 – 挂载高危目录的情况下 ，建议使用低权限帐号启动，否则可能会造成宿主机高危文件被破坏。 – AOM只采集最近修改过的前20个日志文件，且默认采集两级子目录。 – AOM只采集挂载路径下的“ .log”、“ .trace”、“ .out”文本日志文件。 主机扩展路径 会在原先的“卷目录/子目录”中增加一个三级目录。使用户更方便获取单个Pod输出的文件。 – None：不配置拓展路径。 – PodUID： Pod的ID。 – PodName： Pod的名称。 – PodUID/ContainerName： Pod的ID/容器名称。 – PodName/ContainerName： Pod名称/容器名称。 采集路径 设置采集路径可以更精确的指定采集内容，当前支持以下设置方式： – 不设置则默认采集当前路径下.log .trace .out文件。 – 设置 表示递归采集5层目录下的.log .trace .out文件。 – 设置表示模糊匹配。 例子： 采集路径为/tmp/ /test.log 表示采集/tmp目录及其15层子目录下的全部以test开头的.log文件。 注意 使用采集路径功能请确认您的采集器ICAgent版本为5.12.22或以上版本。 日志转储 此处日志转储是指日志的本地绕接。 – 设置： AOM每分钟扫描一次日志文件，当某个日志文件超过50MB时，会立即对其转储（转储时会在该日志文件所在的目录下生成一个新的zip文件。对于一个日志文件，AOM只保留最近生成的20个zip文件，当zip文件超过20个时，时间较早的zip文件会被删除），转储完成后AOM会将该日志文件清空。 – 不设置：若您在下拉列表框中选择“不设置”，则AOM不会对日志文件进行转储。 说明 – AOM的日志绕接能力是使用copytruncate方式实现的，如果选择了设置，请务必保证您写日志文件的方式是append（追加模式），否则可能出现文件空洞问题。 – 当前主流的日志组件例如Log4j、 Logback等均已经具备日志文件的绕接能力，如果您的日志文件已经实现了绕接能力，则无需设置。否则可能出现冲突。 – 建议您的业务自己实现绕接，可以更灵活的控制绕接文件的大小和个数。 日志仅输出到容器路径，无需挂载主机路径。日志策略配置参数如下： 说明 此功能需要采集器ICAgent版本升级到5.10.79或以上版本。 添加日志策略容器路径 参数 说明 :: 存储类型 设置为“容器路径”。 日志仅输出到容器路径，无需挂载主机路径。此功能需要采集器ICAgent版本升级到5.10.79或以上版本。 添加容器挂载 挂载路径 输入数据逻辑卷挂载到容器上的路径，如： /tmp 须知 – 请不要挂载在系统目录下，如“/ ”、“ /var/run ” 等，会导致容器异常。建议挂载在空目录下，若目录不为空，请确保目录下无影响容器启动的文件，否则文件会被替换，导致容器启动异常，工作负载创建失败。 – 挂载高危目录的情况下 ，建议使用低权限帐号启动，否则可能会造成宿主机高危文件被破坏。 – AOM只采集最近修改过的前20个日志文件，且默认采集两级子目录。 – AOM只采集挂载路径下的“ .log”、“ .trace”、“ .out”文本日志文件。 采集路径 设置采集路径可以更精确的指定采集内容，当前支持以下设置方式： – 不设置则默认采集当前路径下.log .trace .out文件。 – 设置 表示递归采集5层目录下的.log .trace .out文件。 – 设置表示模糊匹配。 例子： 采集路径为/tmp/ /test.log 表示采集/tmp目录及其15层子目录下的全部以test开头的.log文件。 注意 使用采集路径功能请确认您的采集器ICAgent版本为5.12.22或以上版本。 日志转储 此处日志转储是指日志的本地绕接。 – 设置： AOM每分钟扫描一次日志文件，当某个日志文件超过50MB时，会立即对其转储（转储时会在该日志文件所在的目录下生成一个新的zip文件。对于一个日志文件，AOM只保留最近生成的20个zip文件，当zip文件超过20个时，时间较早的zip文件会被删除），转储完成后AOM会将该日志文件清空。 – 不设置：若您在下拉列表框中选择“不设置”，则AOM不会对日志文件进行转储。 说明 – AOM的日志绕接能力是使用copytruncate方式实现的，如果选择了设置，请务必保证您写日志文件的方式是append（追加模式），否则可能出现文件空洞问题。 – 当前主流的日志组件例如Log4j、 Logback等均已经具备日志文件的绕接能力，如果您的日志文件已经实现了绕接能力，则无需设置。否则可能出现冲突。 – 建议您的业务自己实现绕接，可以更灵活的控制绕接文件的大小和个数。

参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 code 是 String 本次请求的结果码。 "0" message 是 String 错误文本信息。 "" data 是 Object 返回的结果。 data

本文介绍函数运行时的Encoding定义与用法。 基于 Web APIs 标准TextEncoder、TextDecoder进行设计，实现了编码器与解码器。 TextEncoder TextEncoder 接口表示一个文本解码器，一个解码器只支持一种特定文本编码。传递给构造函数的参数将会被忽略，直接创建UTF8的TextEncoder。 TextEncoder()返回一个新构造的函数，该函数生成使用UTF8编码的字节流。详细定义请参见MDN官方文档TextEncoder。 构造函数 javascript let encoder new TextEncoder() 属性 encoding DOMString 只读，编码器使用的编码类型（始终为utf8）。 方法 encode( input USVString ) Uint8Array 对输入的字符串入进行编码。 TextDecoder 解码器。详细定义请参见MDN官方文档TextDecoder。 构造函数 javascript let decoder new TextDecoder() 属性 encoding DOMString 只读，解码器使用的编码类型。 fatal boolean 只读，表示错误模式是否致命。 ignoreBOM boolean 只读，表示是否忽略字节顺序标记。 方法 decode() DOMString 对输入的字符串入进行解码。 相关参考 示例代码：HMACSHA256签名摘要

本文介绍函数运行时的Encoding定义与用法。 基于 Web APIs 标准TextEncoder、TextDecoder进行设计，实现编码器与解码器。 TextEncoder TextEncoder 接口表示一个文本解码器，一个解码器只支持一种特定文本编码。传递给构造函数的参数将会被忽略，直接创建UTF8的TextEncoder。 TextEncoder()返回一个新构造的函数，该函数生成使用UTF8编码的字节流。详细定义请参见MDN官方文档TextEncoder。 构造函数 javascript let encoder new TextEncoder() 属性 encoding DOMString 只读，编码器使用的编码类型（始终为utf8）。 方法 encode( input USVString ) Uint8Array 对输入的字符串入进行编码。 TextDecoder 解码器。详细定义请参见MDN官方文档TextDecoder。 构造函数 javascript let decoder new TextDecoder() 属性 encoding DOMString 只读，解码器使用的编码类型。 fatal boolean 只读，表示错误模式是否致命。 ignoreBOM boolean 只读，表示是否忽略字节顺序标记。 方法 decode() DOMString 对输入的字符串入进行解码。 相关参考 示例代码：HMACSHA256签名摘要

您可以通过事件规则过滤事件，将事件路由到函数计算。本文以自定义事件为例介绍将事件路由到函数计算的前提条件、操作步骤和结果验证。 前提条件 开通事件总线EventBridge并委托授权。 创建自定义总线。 开通函数计算、创建函数。 操作步骤 1. 登录事件总线EventBridge控制台，在左侧导航栏，单击事件总线。 2. 选择目标总线，点击事件源 按钮，点击添加事件源按钮，创建一个自定义事件源；填写事件源名，事件提供方可选择自定义应用。 3. 在左侧导航栏，单击事件规则 ，然后单击添加事件规则。 4. 在创建规则页面，完成以下操作。 1. 在配置基本信息 配置向导页面中，在名称 文本框输入规则名称，在描述文本框输入规则的描述，然后单击下一步。 2. 在配置事件模式配置向导页面中，在事件模式内容代码框输入事件模式，此处可选择匹配全部事件，然后单击下一步。如需了解更多信息，请参见事件模式。 3. 配置事件目标，函数计算目标参数描述如参数说明所示，然后单击创建，如图1所示。 图1 创建事件规则时选择服务类型为函数计算 参数说明 参数 说明 示例 函数 选择函数。 funxxx 函数版本与别名 支持指定函数版本或指定函数别名： 如果您选择指定版本，需要选择函数的具体版本。 如果您选择指定别名，需要选择函数的具体别名。 LATEST 执行方式 选择执行函数的方式：同步或异步。 同步 事件 选择调用到函数的事件内容，更多请参考事件内容转换。 完整事件

本文通过图文说明新增证书的操作步骤。 功能介绍 Web应用防火墙（边缘云版）基于边缘云底座，HTTPS为边缘云网络内容传输提供了更好的保障，客户端在极速访问内容的同时，可以更安全有效地浏览网站内容。本文主要指导客户如何新增证书。 配置说明 新增证书时，客户需要填写证书备注名、证书公钥以及证书私钥。其中公钥和私钥支持PEM格式。具体操作步骤如下： 1. 登录Web应用防火墙（边缘云版）控制台。 2. 在【证书管理】页面，找到右上角的添加证书按键。 3. 单击【添加证书】。 4. 输入证书备注名、证书公钥和证书私钥。 您需要提前准备好域名的证书文件和私钥文件。 需要准备的证书相关内容如下（上传时请确保证书有完整的证书链）： .crt（公钥文件）或.pem（证书文件） .key（私钥文件） 备注： 证书备注名，是指在添加自有证书时，为了方便识别和记忆，可以支持客户自定义所上传证书的名称，方便在域名配置关联证书选择时，选定正确的证书与域名进行关联。 注意事项 请确保上传的证书还在有效期范围内。 目前只支持PEM格式，如果是其他格式，请自行转换为正确格式。

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

本文介绍了备案管家的服务范围。 天翼云备案管家服务根据客户购买的备案网站个数提供相应的服务。 如果您对于网站备案相关知识不清晰，也欢迎免费咨询，了解更多。 天翼云备案管家服务包含备案指导、资料收集、材料加工、人工审核、资料填写与代提交、进度跟踪等服务工作。服务确认开始，如无不可抗力、政策变更等特殊原因，则本产品服务会服务至备案成功或退订为止。

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三、使用openClaw Windows或者Mac环境 1. 新开一个终端，运行以下命令。 plaintext openclaw dashboard 2. 在Web UI点击左侧顶部“聊天”进入聊天窗口后，输入Message进行对话。 Linux环境 1. 新开一个终端，运行以下命令，进入TUI界面。 plaintext openclaw tui 2. 在TUI界面进行对话。 四、常见问题 聊天对话上方出现“API rate limit reached. Please try again later” 原因：由于模型免费额度已用完或已到期，或者已经开通模型付费但因账户余额不足，模型已无法使用。 解决方案： 请在控制台开通模型付费。如遇部分模型无法自助开通，请联系客户经理或提交工单购买。 提示“USERTPMRATELIMITING 用户请求TPM超限，请减少tokens后重试” 原因：每分钟消耗的Token总数已超过系统阈值，单次请求的文本过长（如长文档分析、长代码生成），或多个并发请求的总Token量过大，导致触发限流。 解决方案： 配置限流：您可在openclaw.json配置文件中，为当前使用的模型配置TPM。各模型所支持的限额可在模型广场对应模型卡片的介绍信息中查看。 缩短聊天消息长度：请尝试将问题或输入内容拆分成几个较短的部分，分批发送。 稍后再试：系统限流通常会在1分钟内自动恢复，您可以稍等一会儿再继续提问。 减少同时对话：避免并发过高，如果您同时打开了多个聊天窗口，请先集中在一个窗口对话，关闭其他窗口，避免多个对话同时争抢额度。 调整限额：如果您需要更高的流量额度，请联系客户经理或提交工单提升额度。

通过配置分词可将日志内容按照分词符切分为多个单词，在日志搜索时可使用切分后的单词进行搜索。初次使用时，LTS已默认进行了分词配置，默认配置的分词符为： , '";()[]{}@&<>/:ntr 若默认分词符不能满足您的需求时，可按照如下操作进行自定义配置。 注意事项 分词配置只会对配置时间点以后生成的日志生效，之前的日志按照之前配置的分词符进行处理。 配置分词 1. 在左侧导航栏中选择“配置中心”，选择“分词配置”页签。 2. 配置分词。 LTS提供了如下两种配置分词的方法。若同时使用了这两种配置方法，则分词符取并集。 自定义分词符：单击“编辑”，在文本框中输入分词符。 特殊分词符：单击“编辑 > 添加特殊分词符”，参考ASCII码对照表输入ASCII值。 3. 预览分词效果。 在文本框中输入待预览的日志内容，单击“预览”。 4. 预览确认配置无误后单击“保存”。 说明 单击“重置”，可恢复到默认分词配置。默认分词符为： , '";()[]{}@&<>/:ntr ASCII码对照表 表 1 ASCII码对照表 ASCII值 控制字符 ASCII值 控制字符 ASCII值 控制字符 ASCII值 控制字符 0 NUL（空字符） 32 空格 64 @ 96 1 SOH（标题开始） 33 ! 65 A 97 a 2 STX（正文开始） 34 " 66 B 98 b 3 ETX（正文结束） 35

弱口令检测 通过弱口令字典，检测用户SSH、RDP等服务是否使用了弱密码，及时更改弱口令有效防备暴力破解入侵。 配置脆弱性检测 配置脆弱性检测也就是基线检查，指针对IT设备的安全特性，选择合适的安全控制措施，定义不同IT设备的最低安全配置要求，则该最低安全配置要求就称为安全基线，天翼云漏洞扫描服务平台整合操作系统、数据库等系统环境基线规范，通过基线规范逐项比对主机安全配置项的配置情况，发现配置薄弱点，反馈检查参数，针对加固，避免因配置薄弱导致的入侵风险。 专业的漏洞分析 漏洞扫描结束后扫描器将自动输出扫描结果，描述漏洞风险、漏洞数量以及整改建议，电信云安全专家对扫描器结果结合应用环境、最新业界安全形势、大数据分析、威胁情报分析等整理输出一份有深度、有广度的专业漏洞扫描评估报告，并提出切实可行的安全整改建议，帮助客户全面掌握漏洞风险态势，合理高效安排加固工作。

本节介绍了使用云主机启动模板创建云主机。 操作场景 您创建的云主机启动模板可用来快速创建同样配置的云主机。使用云主机启动模板创建云主机时无需重新指定模板已包含的参数，缩短业务部署时间。 操作步骤 1. 登录控制中心。 2. 单击控制中心顶部的，选择“地域”。 3. 单击左侧导航栏“产品服务列表”，选择“计算 >弹性云主机 > 云主机启动模板”，进入云主机启动模板控制列表页。 4. 找到想要使用的云主机启动模板，点击操作中“创建云主机”。 5. 在创建云主机页面将默认选中该条云主机启动模板。创建云主机需要的参数按照模板中内容已默认填写。 6. （可选）若启动模板中配置不能满足您此次云主机创建操作，您也可以进行修改。需注意的是，修改配置仅影响此次创建操作，不影响启动模板内容。

本节介绍了实时会话的相关内容。 操作场景 GaussDB支持查看实例组件维度下所有的实时会话，并支持结束指定会话。您还可以通过查询表定义功能识别出SQL文本中的表名信息，并根据表名、Schema名以及库名进行表定义的查询。 约束限制 查询实时会话列表最多返回200条数据，以防止会话数量太多而造成请求超时。 归一化SQL为0或者用户名称是系统用户时不支持创建SQL限流。 对于分布式版实例，只有查看单个CN或者DN组件的会话才会返回会话的内存信息，查询“全部CN”、“全部会话状态”和CN下钻会话不支持查看会话内存。 查看实时会话 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击管理控制台左上角的 ，选择区域和项目。 步骤 3 在页面左上角单击 ，选择“数据库 > 云数据库 GaussDB”，进入云数据库 GaussDB信息页面。 步骤 4 在“实例管理”页面，选择指定的实例，单击实例的名称，进入实例详情页面。 步骤 5 在左侧导航栏中单击“会话管理”，显示实时会话信息。搜索框中选择“数据库”、“客户端IP”或“用户名”等信息进行过滤筛选。 表 实时会话部分指标说明 指标名称 指标说明 归一化SQL ID 归一化SQL ID为0时，不支持创建SQL PATCH也不支持创建sql限流任务。 是否等待 如果会话当前正等待锁则为true，否则为false。 阻塞会话ID 阻塞当前线程获取锁的会话标识。 等待事件 当前线程正在等待的事件。 状态 该会话当前总体状态。取值范围如下： active：后台正在执行一个查询。 idle：后台正在等待一个新的客户端命令。 idle in transaction：后台在事务中，但事务中没有语句在执行。 fastpath function call：后台正在执行一个fastpath函数。 disabled：如果后台禁用trackactivities，则会话显示此状态。 勾选一条或多条会话，单击“查杀指定会话”，单击“确定”，完成查杀会话。 您也可以勾选指定会话，在操作列单击“查杀会话”，进行会话查杀。 单击“查杀所有空闲会话”，确认要执行查杀所有空闲会话，单击“确定”，完成查杀所有空闲会话。 单击“自动查杀事务”可以开启、关闭事务自动查杀和配置长事务和大事务自动查杀规则。 选择需要进行限流的会话，单击“创建SQL限流任务”可以对选中会话的归一化SQL ID进行限流。 您也可以勾选指定会话，在操作列单击“SQL限流”，对选中会话的归一化SQL ID进行限流。如何创建SQL限流任务请参见配置SQL限流。 对于分布式版实例，单击节点下拉框，可以看到“全部CN”和“全部会话状态”选项，单击“全部CN”可以查看所有CN的会话，单击“全部会话状态”可以查看所有CN和DN的会话线程状态。 说明 空闲会话是指状态为“idle”的会话，“idle in transactions”和“active”状态的会话不会被当做空闲会话删除。 只有客户端IP不为空的会话才会显示在会话列表中。 V2.01.4及之前版本的实例不支持查询归一化SQL ID，故归一化SQL ID列为空。 仅支持包含有CN或DN（主、备）组件的节点。 结束

本节介绍了实时会话的相关内容。 操作场景 GaussDB支持查看实例组件维度下所有的实时会话，并支持结束指定会话。您还可以通过查询表定义功能识别出SQL文本中的表名信息，并根据表名、Schema名以及库名进行表定义的查询。 约束限制 查询实时会话列表最多返回200条数据，以防止会话数量太多而造成请求超时。 归一化SQL为0或者用户名称是系统用户时不支持创建SQL限流。 对于分布式版实例，只有查看单个CN或者DN组件的会话才会返回会话的内存信息，查询“全部CN”、“全部会话状态”和CN下钻会话不支持查看会话内存。 查看实时会话 步骤 1 登录管理控制台。 步骤 2 单击管理控制台左上角的 ，选择区域和项目。 步骤 3 在页面左上角单击 ，选择“数据库 > 云数据库 GaussDB”，进入云数据库 GaussDB信息页面。 步骤 4 在“实例管理”页面，选择指定的实例，单击实例的名称，进入实例详情页面。 步骤 5 在左侧导航栏中单击“会话管理”，显示实时会话信息。搜索框中选择“数据库”、“客户端IP”或“用户名”等信息进行过滤筛选。 表 实时会话部分指标说明 指标名称 指标说明 归一化SQL ID 归一化SQL ID为0时，不支持创建SQL PATCH也不支持创建sql限流任务。 是否等待 如果会话当前正等待锁则为true，否则为false。 阻塞会话ID 阻塞当前线程获取锁的会话标识。 等待事件 当前线程正在等待的事件。 状态 该会话当前总体状态。取值范围如下： active：后台正在执行一个查询。 idle：后台正在等待一个新的客户端命令。 idle in transaction：后台在事务中，但事务中没有语句在执行。 fastpath function call：后台正在执行一个fastpath函数。 disabled：如果后台禁用trackactivities，则会话显示此状态。 勾选一条或多条会话，单击“查杀指定会话”，单击“确定”，完成查杀会话。 您也可以勾选指定会话，在操作列单击“查杀会话”，进行会话查杀。 单击“查杀所有空闲会话”，确认要执行查杀所有空闲会话，单击“确定”，完成查杀所有空闲会话。 单击“自动查杀事务”可以开启、关闭事务自动查杀和配置长事务和大事务自动查杀规则。 选择需要进行限流的会话，单击“创建SQL限流任务”可以对选中会话的归一化SQL ID进行限流。 您也可以勾选指定会话，在操作列单击“SQL限流”，对选中会话的归一化SQL ID进行限流。如何创建SQL限流任务请参见配置SQL限流。 对于分布式版实例，单击节点下拉框，可以看到“全部CN”和“全部会话状态”选项，单击“全部CN”可以查看所有CN的会话，单击“全部会话状态”可以查看所有CN和DN的会话线程状态。 说明 空闲会话是指状态为“idle”的会话，“idle in transactions”和“active”状态的会话不会被当做空闲会话删除。 只有客户端IP不为空的会话才会显示在会话列表中。 V2.01.4及之前版本的实例不支持查询归一化SQL ID，故归一化SQL ID列为空。 仅支持包含有CN或DN（主、备）组件的节点。 结束

为什么某些脚本在本机可以执行，但通过云助手执行会提示 command not found？ 可能是由于 PATH 环境变量设置导致，建议您使用绝对路径来执行命令，或确保您需要执行的命令路径已经在 PATH 环境变量中。例如，使用 /usr/local/bin/python test.py 替代 python test.py，以获取更加明确的执行预期。 为什么在控制台执行命令时，提示实例未安装云助手？ 可能是实例初始化时未安装、未成功安装云助手、云助手Agent未初始化完成或安装后被删除或停用引起。 云助手客户端的默认安装路径在哪里？ 默认安装路径为： Linux云主机：/usr/bin/qemuga Windows云主机：C:Program FilesQemugaQemuga.exe Linux物理机：/usr/local/bin/caagent 如何查看云助手客户端状态？ Linux云主机： 查看是否安装了QGA：执行 ps ef grep qemuga 查看进程是否存在，或者 systemctl status qemuguestagent 服务为 active。 Windows云主机： 查看是否安装了QGA：打开任务管理器，选择服务，查看 QEMU Guest Agent服务是否正在运行。 Linux物理机： 查看是否安装了caagent：执行 ps ef grep caagent 查看进程是否存在，或者 systemctl status caagent 服务为 active。 如何安装云助手客户端？ 通过下载安装包，解压安装。详情请参见 安装云助手客户端 。 云助手命令内容是明文传输还是加密传输？ 创建命令、执行命令 接口中命令内容是加密的，加密方式参考：命令内容加密。

本小节介绍域名无忧产品定义与优势。 产品定义 域名是互联网业务的入口，域名劫持是通过拦截域名解析请求或篡改域名服务器上的数据，使用户在访问相关域名时返回虚假IP地址或使用户的请求失败。因此域名系统故障、配置错误、恶意篡改将直接造成业务中断，给政府和企业客户信誉带来恶劣影响的同时，还可能造成巨大的经济损失。 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。 产品优势 智能监控 实时监控客户域名列表的安全状态，支持对监控指标设置报警规则，提供多种告警方式并及时预警，为客户域名的安全和稳定保驾护航。 秒级刷新 得益于中国电信骨干网络控制能力，实现中国电信全网缓存DNS服务器的秒级刷新，高速解决客户遭遇的域名劫持问题。 便捷操作 客户登录服务平台即可便捷查看各项指标，启动域名修正服务。

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