本节介绍翼甲控制台的IPsec VPN操作。 IPsec VPN 是采用IPSec协议来实现远程接入的一种VPN技术，IPSec全称为Internet Protocol Security，是由Internet Engineering Task Force (IETF) 定义的安全标准框架，在公网上为两个私有网络提供安全通信通道，通过加密通道保证连接的安全——在两个公共网关间提供私密数据封包服务。 IPsec协议为IP层上的网络数据安全提供了一整套安全体系结构，包括安全协议AH（Authentication Header，认证头）和ESP（Encapsulating Security Payload，封装安全载荷）、IKE（Internet Key Exchange，互联网密钥交换）以及用于网络认证及加密的一些算法等。其中，AH协议和ESP协议用于提供安全服务， IKE协议用于密钥交换。 IPsec VPN隧道 （1）添加IPsec VPN隧道：点击“添加”可添加IPsec VPN隧道。 启用：配置完成，保存翼甲云防火墙配置后立即生效 描述：输入IPsec连接的描述。 连接类型：可选隧道模式和传输模式。 IKE版本：可选IKEv1和IKEv2。 接口：单带宽时选择外网口会自动补全外部IP，也可选择自定义外部IP。 外部IP：翼甲云防火墙外网口IP。 远程主机：对端公网IP。 本地网络：输入翼甲云防火墙侧VPC所属网段。 远程网络：输入本地网关设备侧的网段。 共享密钥：输入共享密钥，该值必须与本地网关设备的预共享密钥一致。 阶段1 IKE/ISAKMP手动配置：手动配置阶段1参数，该值必须与本地网关设备的参数一致。 阶段2 ESP手动配置：手动配置第2阶段参数，该值必须与本地网关设备的参数一致。 在创建IPsec连接页面，根据页面信息配置IPsec参数，然后点击完成。 至此翼甲云防火墙侧的IPSec vpn配置完毕。 步骤2：配置安全组 确保vpc的桌面安全组规则允许本地网络网段访问。 步骤3：配置本地网关设备侧IPSec vpn （2）刷新：点击“刷新”可刷新并查看当前IPsec VPN隧道激活情况。 （3）导出：点击“导出”，可将IPsec VPN隧道以JSON文件的形式进行导出。 （4）导入：将IPsec VPN隧道以JSON文件的格式编辑后，点击“批量删除”，可批量导入静态DNS条目。 （5）删除：点选IPsec VPN隧道并点击“批量删除”，可对所选条目进行批量删除；在单条IPsec VPN条目最右侧操作列点击“删除”可删除当前条目。 （6）编辑：在已创建隧道的最右侧操作列，点击“编辑”，可对单条内容配置进行编辑。 （7）复制：在已创建隧道最右侧操作列，点击“复制”，将会弹出复制确认框，用户可基于当前条目的字段进行二次编辑，点击确认后可创建条目。

本节介绍了初始化Windows数据盘（Windows 2008）的相关内容。 操作场景 本文以云主机的操作系统为“Windows Server 2008 R2 Enterprise 64bit”为例，提供磁盘的初始化操作指导。 MBR格式分区支持的磁盘最大容量为2 TB，GPT分区表最大支持的磁盘容量为18 EB，因此当为容量大于2 TB的磁盘分区时，请采用GPT分区方式。具体操作请参见“初始化容量大于2TB的Windows数据盘（Windows 2008）”。关于磁盘分区形式的更多介绍，请参见“初始化数据盘场景及磁盘分区形式介绍”。 不同云主机的操作系统的格式化操作可能不同，本文仅供参考，具体操作步骤和差异请参考对应的云主机操作系统的产品文档。 前提条件 已挂载数据盘至云主机，且该数据盘未初始化。 已登录云主机。 弹性云主机请参见《弹性云主机用户指南》。 物理机服务器请参见《物理机用户指南》。 操作指导 1.在云主机桌面，选择“开始”，右键单击后在菜单列表中选择“计算机”，选择“管理”。 弹出“服务器管理”窗口。 2.在左侧导航树中，选择“存储 > 磁盘管理”。 进入“磁盘管理”页面。 若如图1，新挂载磁盘为“脱机”状态，请执行3。 若如图4，直接弹出“初始化磁盘”对话框，执行5。 图 磁盘管理 3.在右侧窗格中出现磁盘列表，在磁盘1区域，右键单击后在菜单列表中选择“联机”，进行联机。 图 联机 说明 若新增磁盘处于脱机状态，需要先联机然后进行初始化。 4.联机后，磁盘1由“脱机”状态变为“没有初始化”，右键单击在菜单列表中选择“初始化磁盘”。如下图所示。 图 初始化磁盘 5.在“初始化磁盘”对话框中显示需要初始化的磁盘，选中“MBR（主启动记录）”或者“GPT (GUID 分区表)”，单击“确定”，如下图所示。 图 未分配磁盘 注意 MBR支持的磁盘最大容量为2 TB，GPT最大支持的磁盘容量为18 EB，当前数据盘支持的最大容量为32 TB，如果您需要使用大于2 TB的磁盘容量，分区形式请采用GPT。 当磁盘已经投入使用后，此时切换磁盘分区形式时，磁盘上的原有数据将会清除，因此请在磁盘初始化时谨慎选择磁盘分区形式。 6.右键单击磁盘上未分配的区域，选择“新建简单卷”，如下图所示。 图 新建简单卷 7.弹出“新建简单卷向导”对话框，根据界面提示，单击“下一步”。 图 新建简单卷向导 8.根据需要指定卷大小，默认为最大值，单击“下一步”。 图 指定卷大小 9.分配驱动器号，单击“下一步”。 图 分配驱动器号和路径 10.勾选“按下列设置格式化这个卷”，并根据实际情况设置参数，格式化新分区，单击“下一步”完成分区创建。 图 格式化分区 图 完成分区创建 注意 不同文件系统支持的分区大小不同，请根据您的业务需求选择合适的文件系统。 11.单击“完成”完成向导。需要等待片刻让系统完成初始化操作，当卷状态为“状态良好”时，表示初始化磁盘成功，如下图所示。 图 初始化磁盘成功

本章节为您介绍原子标签列表相关内容。 原子标签列表的展示字段包括：原子名称、关联词、敏感数据标签、来源、操作。 说明 仅自定义的原子标签可进行编辑与删除等操作。 您可以通过输入原子名称、关联词、敏感数据标签、来源来查询已有的原子标签。 新增原子 1.登录数据分类分级实例。 2.在左侧导航栏选择“分类分级配置 > 原子标签管理”，进入“原子标签管理”页面。 3.单击页面左上角的“新增”按钮，开始新增原子标签内容。

安全体检产品优势说明，主要包含全面的互联网IP风险识别、易用的体检报告、便捷的使用体验等内容。 全面的互联网IP风险识别 兼容CVE、CNVD、CNNVD漏洞库，支持高危端口开放检测及弱口令检测，全面发现互联网暴露情况，识别安全风险。 易用的体检报告 自动生成PDF体检报告，包含总体安全状态、漏洞情况、端口开放情况，弱口令等内容，全面易读。 便捷的使用体验 多体检引擎支持，一键快速开始体检任务，减少排队等待时间，体检完毕自动发送体检报告，方便快捷。

本文介绍全站服务被暂停的原因。 如果您的域名加速服务被暂停，暂停原因有以下几种： 账号已欠费被停用 流量包使用情况可到客户控制台 【计费详情】查看。 续费方式可参考：续费说明。 域名未备案或备案已过期被停用 域名查询不到ICP备案信息，域名加速服务将被停用。 域名恢复备案后可在客户控制台重新启用。 内容违规 域名涉嫌违规内容（涉黄/涉赌/涉毒/涉政等）将被停用。

参数 说明 取值样例 名称 VPC流日志的名称。 名称只能由中文、英文字母、数字、“”、“”和“.”组成，且不能有空格，长度不能大于64个字符。 flowlog495d 资源类型 选择要采集流量的资源类型，目前支持网卡类型。 网卡 选择资源 选择需要采集流量信息的具体资源。 说明 建议您选择处于开机状态的弹性云服务器。如果选择了关机状态的弹性云服务器，请在VPC流日志创建完成后，重启弹性云服务器，以便准确的记录网卡流量。 采集类型 全部：采集指定资源的全部流量。 接受：采集指定资源被安全组或网络ACL允许的流量。 拒绝：采集指定资源被网络ACL拒绝的流量。 全部 日志组 选择在云日志服务中创建的日志组。 ltsgroupwule 日志主题 选择在云日志服务中创建的日志主题。 LogTopic1 描述 VPC流日志的描述信息，非必填项。 描述信息内容不能超过255个字符，且不能包含“<”和“>”。

本节介绍如何新增检测规则。 检测规则中包含基本设置、检测条件设置、分级分类设置、严重性设置等内容。通过对检测规则的设置，可以对敏感信息更加精确的检测并进行分级分类与严重性的设置。 新增检测规则 1. 登录大模型安全卫士实例。 2. 在菜单栏选择“内容安全 > 语料安全 > 检测规则”。 3. 点击“新增”。填写基本设置、检测条件、分级分类、严重性等信息，点击“保存”完成检测规则配置。 参数如下表所示： 信息 说明 基本设置 名称 该策略名称。 基本设置 备注 该策略描述备注。 检测条件设置 只允许选择一种检测条件；关键字、正则支持多选。 检测条件：关键字、正则表达式、字典、文档指纹、数据库指纹、图像指纹、语义模型、文件类型、文件名称、文件大小、文件MD5、修改时间。 分基分类设置 所属分类 数据来源于分类模板。 分基分类设置 所属分级 数据来源于分级。 严重性设置 数据来源于严重性。 支持配置检测达一定数据时视为某种严重性。

本文主要介绍X实例详细内容。 概述 X实例弹性云主机搭载英特尔® 至强® 可扩展处理器，配套25GE智能高速网卡，提供较高网络带宽和PPS收发包能力，提供更高性价比。技术上采用非绑定CPU共享调度模式，vCPU会根据系统负载被随机分配到空闲的CPU超线程上。在主机负载较轻时，可以提供较高的计算能力，但是在主机负载较重时，可能由于不同实例vCPU争抢物理CPU资源而导致计算性能波动不稳定。 规格名称 计算 磁盘类型 网络 X实例 CPU/内存配比：1:1/1:2/1:4 vCPU数量范围：116 处理器：第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器 基频/睿频：2.6GHz/3.5GHz 高IO 超高IO 通用型SSD 极速型SSD 支持IPv6 实例网络性能与计算规格对应，规格越高网络性能越强 最大网络收发包：100万PPS 最大内网带宽：12Gbps 类型 CPU基频/睿频 CPU型号 X实例 2.6GHz/3.5GHz 6278C(104HT) 使用场景 对网络收发包性能有较高要求的网站和Web应用 轻量级数据库及缓存服务器 中轻载企业应用 规格 表 X实例弹性云主机规格 规格名称 vCPU 内存（GiB） 基准带宽/最大带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网卡多队列数 网卡个数上限 虚拟化类型 x1.2u.2g 2 2 0.2/2 30 2 2 KVM x1.2u.4g 2 4 0.2/2 30 2 2 KVM x1.2u.8g 2 8 0.2/2 30 2 2 KVM x1.4u.4g 4 4 0.4/3 50 2 2 KVM x1.4u.8g 4 8 0.4/3 50 2 2 KVM x1.4u.16g 4 16 0.4/3 50 2 2 KVM x1.8u.8g 8 8 0.8/6 80 2 2 KVM x1.8u.16g 8 16 0.8/6 80 2 2 KVM x1.8u.32g 8 32 0.8/6 80 2 2 KVM x1.12u.12g 12 12 1.2/8 90 4 3 KVM x1.12u.24g 12 24 1.2/8 90 4 3 KVM x1.12u.48g 12 48 1.2/8 90 4 3 KVM x1.16u.16g 16 16 1.6/12 100 4 3 KVM x1.16u.32g 16 32 1.6/12 100 4 3 KVM x1.16u.64g 16 64 1.6/12 100 4 3 KVM

接口功能介绍 查询指定时间段内的云磁盘时序指标监控数据。 接口约束 regionID（资源池）、deviceUUIDList（云磁盘资源）、itemNameList（待查监控项名称）存在。 URI POST /v4/monitor/querydiskhistorymetricdata 请求参数 请求体body参数 参数 参数类型 是否必填 示例 说明 下级对象 regionID String 是 81f7728662dd11ec810800155d307d5b 资源池ID itemNameList Array of String 是 ["diskwriterequestsrate","diskwritebytesrate"] 待查的监控项名称 startTime String 是 1667815639 查询起始时间戳 endTime String 是 1667817639 查询结束时间戳 deviceUUIDList Array of String 是 ["02a168a3263144deb"] 查询设备ID列表，具体值参考监控对象查询返回字段deviceUUID period Integer 否 300 聚合周期，单位：秒，默认300 pageNo Integer 否 1 页码，默认为1 page Integer 否 1 页码，默认为1，建议使用pageNo，该参数后续会下线 pageSize Integer 否 2 页大小，默认为20 响应参数 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 返回状态码（800为成功，900为失败），默认值：800 800 errorCode String 失败时的错误代码，参见公共错误码说明 message String 失败时的错误描述，一般为英文描述 Success msgDesc String 失败时的错误描述，一般为中文描述 成功 returnObj Object 返回对象 returnObj 表returnObj 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 result Array of Objects 返回数据结果 result totalCount Integer 获取对象数据条数 14 totalPage Integer 总页数 1 currentCount Integer 当前页记录数 14 page Integer 页码，建议参考请求参数pageNo，该参数后续会下线 1 pageSize Integer 页大小，建议参考请求参数pageSize，该参数后续会下线 10 表result 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 regionID String 所属资源池ID 81f7728662dd11ec810800155d307d5b fUID String 唯一键 02a168a3263144deb deviceUUID String 设备ID 02a168a3263144deb fuserLastUpdated String 最近更新时间 20221107 18:25:12 itemAggregateList Array of Objects 监控项值列表 itemAggregateList 表itemAggregateList 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 {itemName} Array of Objects 监控项内容 valueObject 表valueObject 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 samplingTime Integer 监控数据采样时间 1667815639 value String 监控项值，具体请参考对应监控项文档 524288

接口功能介绍 查询指定时间段内的云主机时序指标监控数据。 接口约束 regionID（资源池）、deviceUUIDList（云主机资源）、itemNameList（待查监控项名称）存在。 URI POST /v4/monitor/queryvmhistorymetricdata 请求参数 请求体body参数 参数 参数类型 是否必填 示例 说明 下级对象 regionID String 是 81f7728662dd11ec810800155d307d5b 资源池ID itemNameList Array of String 是 ["cpuutil","diskwritebytesrate"] 待查的监控项名称 startTime String 是 1667815639 查询起始时间戳 endTime String 是 1667817639 查询结束时间戳 deviceUUIDList Array of String 是 ["000f03221f4d8cc8bb2e1c30fb751aa5","00229aa9ce6bb46f4b7ddf61f48a5903"] 查询设备ID列表，具体值参考监控对象查询返回字段deviceUUID period Integer 否 300 聚合周期，单位：秒，默认300 pageNo Integer 否 1 页码，默认为1 page Integer 否 1 页码，默认为1，建议使用pageNo，该参数后续会下线 pageSize Integer 否 2 页大小，默认为20 响应参数 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 返回状态码（800为成功，900为失败），默认值：800 800 errorCode String 失败时的错误代码，参见公共错误码说明 message String 失败时的错误描述，一般为英文描述 Success msgDesc String 失败时的错误描述，一般为中文描述 成功 returnObj Object 返回对象 returnObj 表returnObj 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 result Array of Objects 返回数据结果 result totalCount Integer 获取对象数据条数 14 totalPage Integer 总页数 1 currentCount Integer 当前页记录数 14 page Integer 页码，建议参考请求参数pageNo，该参数后续会下线 1 pageSize Integer 页大小，建议参考请求参数pageSize，该参数后续会下线 10 表result 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 regionID String 所属资源池ID 81f7728662dd11ec810800155d307d5b fUID String 唯一键 00229aa9ce6bb46f4b7ddf61f48a5903 deviceUUID String 设备ID 00229aa9ce6bb46f4b7ddf61f48a5903 fuserLastUpdated String 最近更新时间 20221107 18:25:12 itemAggregateList Array of Objects 监控项值列表 itemAggregateList 表itemAggregateList 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 {itemName} Array of Objects 监控项内容 valueObject 表valueObject 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 samplingTime Integer 监控数据采样时间 1667815639 value String 监控项值，具体请参考对应监控项文档 524288

传到离线服务器上切换分支，安装特定版本peft cd peft git checkout 13e53fc 安装peft pip install . i trustedhost pypi.tuna.tsinghua.edu.cn 注意 安装相关依赖的耗时较久请您耐心等待。 6. 准备推理代码和启动脚本。 1. 进入/opt/llama目录下。 plaintext cd /opt/llama 2. 下载推理代码。 访问github网站，下载推理代码inferencehf.py并上传至云主机。 3. 新建启动脚本run.sh。 plaintext 新建空文件 vim run.sh 文件内新增如下内容 python inferencehf.py basemodel 7bchat tokenizerpath 7bchat withprompt gpus 0 步骤四：镜像打包 为了使您能更快的搭建模型运行环境，在完成步骤一和步骤二的操作后，我们对GPU云主机的系统盘进行了打包，生成了标准的GPU云主机镜像。目前已经上传至天翼云成都4、海口2资源池，您可直接对该镜像进行使用。 镜像打包步骤如下： plaintext echo "nameserver 114.114.114.114" > /etc/resolv.conf echo "localhost" > /etc/hostname 清除 machineid。 yes cp f /dev/null /etc/machineid 若有 /var/lib/dbus/machineid，则： rm f /var/lib/dbus/machineid ln s /etc/machineid /var/lib/dbus/machineid cloudinit clean l 清理 cloudinit。若此命令不可用，则可尝试：rm rf /var/lib/cloud rm f /tmp/.log 清除镜像脚本日志。 清理 /var/log 日志。 read r d '' script <<"EOF" import os def clearlogs(basepath"/var/log"): files os.listdir(basepath) for file in files: filepath os.path.join(basepath, file) if os.path.isfile(filepath): with open(filepath, "w") as f: f.truncate() elif os.path.isdir(filepath): clearlogs(basepathfilepath) if name "main": clearlogs() EOF if [ e /usr/bin/python ]; then python c "$script" elif [ e /usr/bin/python2 ]; then python2 c "$script" elif [ e /usr/bin/python3 ]; then python3 c "$script" else echo "

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

本文为您介绍路由表的定义、分类、规则等内容。 路由表概述 路由表是管理和控制网络流量的关键，用于控制虚拟私有云内网络流量走向。您可以通过合理的配置路由规则控制网络流量流向，优化传输路径，提高网络性能。您可以根据规划需求为不同流量走向的子网关联不同的路由表，从而实现独立的流量管控和隔离。每个子网只能关联一个路由表，一个路由表可以关联多个子网。 使用路由表时，请注意以下事项： 一个VPC下会自动生成一张默认路由表，默认路由表无法删除，只能随VPC一起删除。 一个子网只能绑定一张路由表，子网的路由策略由其关联的路由表管理。多个子网可以绑定同一张路由表。 创建子网后，子网会自动关联默认路由表。 如果您需要将子网绑定的默认路由表更换成自定义路由表，直接将默认路由表与子网解绑，再换绑自定义路由表即可。 路由表分类 可用区资源池： 默认路由表 当您创建虚拟私有云时，系统会自动为其生成一个默认路由表。如果您的子网没有关联自定义路由表，子网会自动关联创建VPC时生成的默认路由表。您可以在默认路由表中添加、删除和修改路由规则，但无法删除该默认路由表。当您创建VPN、专线、云间高速后，会在默认路由表自动生成指向VPN网关、专线网关、云间高速网关的路由规则；您也可以在自定义路由表创建指向VPN网关、专线网关、云间高速网关的路由规则。

本节介绍了热补丁升级的相关内容。 操作场景 云数据库GaussDB提供了热补丁升级方式，仅用于产品问题修复。热补丁可以在业务不中断的情况下加载补丁，在不影响业务的前提下，在线解决一部分数据库内核的紧急问题。热补丁升级方式支持手动回退操作。 注意事项 升级涉及热补丁包的下载及解压流程，会占用一定的磁盘空间，建议DN磁盘使用率不得高于设置磁盘使用率阈值减去10%的值。 说明 DN磁盘使用率可以通过管理控制台监控指标查看。 磁盘使用率阈值可以联系技术支持人员获取。 实例节点状态异常，不支持版本升级。 热补丁如果和备份是冲突的，热补丁升级过程中会停止实例的差备和全备。 版本升级/回退过程中不支持磁盘扩容、规格变更、备份、重置密码、重启实例、删除实例等操作。 建议在业务较小的时候执行版本升级操作，以确保CPU，磁盘，内存使用率等都有较大的空闲。 热补丁升级操作须有可以升级的热补丁，当没有可以升级的热补丁时，不显示热补丁升级。 热补丁升级和回退支持单个实例不同补丁版本的批量操作，升级时按版本号从小到大依次升级，回退时按版本号从大到小依次回退。 如果升级过程中出现异常导致升级失败，系统会自动对实例进行回退，您可以联系技术支持，由工程师给出分析评估后重新执行升级。 升级完成后，支持手动回退操作。 批量版本升级时，最多可批量升级30个实例。

本节为您介绍自建PostgerSQL迁移至中国电信TeleDB任务配置。 限制条件 中国电信TeleDB for MySQL在使用Udal组件的情况下，全量迁移阶段无法自动迁移表定义。您需要提前手动创建表。 目标端配置请参照自建PostgreSQL迁移至自建MySQL。

本节为您介绍自建SQL Server迁移至中国电信TeleDB任务配置。 限制条件 中国电信TeleDB for MySQL在使用Udal组件的情况下，全量迁移阶段无法自动迁移表定义。您需要提前手动创建表。目标端配置请参照自建SQL Server迁移至自建MySQL。

本节介绍了通过内网连接Microsoft SQL Server实例（Windows方式）的相关内容。 当应用部署在弹性云主机上，且该弹性云主机与RDS for SQL Server实例处于同一区域，同一VPC时，建议单独使用内网IP连接弹性云主机与RDS for SQL Server实例。 提供两种连接方式通过SQL Server Management Studio客户端连接实例：非SSL连接和SSL连接。其中，SSL连接实现了数据加密功能，具有更高的安全性。 非SSL连接 步骤 1 登录弹性云主机或可访问关系型数据库实例的设备。 步骤 2 启动SQL Server Management Studio客户端。 步骤 3 选择“连接 > 数据库引擎”，在“连接到服务器”弹出框中输入登录信息。 图 连接到服务器 “服务器名称”是目标实例的主机IP和数据库端口（IP和数据库端口之间请使用英文半角逗号）。例如：x.x.x.x,8080 − 主机IP为“基本信息”页签中，“连接信息”模块的“内网地址”。 − 端口为“基本信息”页签中，“连接信息”模块的“数据库端口”。 “身份验证”是认证方式，选择“SQL Server身份验证”。 “登录名”即待访问的关系型数据库账号，默认管理员账号为rdsuser。 “密码”即待访问的数据库账号对应的密码。 步骤 4 单击“连接”，连接实例。 结束 SSL连接 步骤 1 下载并上传SSL根证书。 1. 登录管理控制台。 2. 单击管理控制台左上角的 ，选择区域和项目。 3. 选择“数据库 > 关系型数据库”。进入关系型数据库信息页面。 4. 在“实例管理”页面，单击实例名称进入“基本信息”页面，单击“数据库信息”模块“SSL”处的 ，下载根证书或捆绑包。 5. 将根证书导入弹性云主机Windows操作系统，请参见如何将RDS实例的SSL证书导入Windows/Linux操作系统。 说明 请在原有根证书到期前及时更换正规机构颁发的证书，以提高系统安全性。 对于Microsoft SQL Server，绑定公网IP后，需重启实例才能使SSL连接生效。 步骤 2 启动SQL Server Management Studio客户端。 步骤 3 选择“连接 > 数据库引擎”，在“连接到服务器”弹出框中填选登录信息。 图 连接到服务器 “服务器名称”是目标实例的主机IP和数据库端口（IP和数据库端口之间请使用英文半角逗号）。例如：x.x.x.x,8080 − 主机IP为“基本信息”页签中，“连接信息”模块的“内网地址”。 − 端口为“基本信息”页签中，“连接信息”模块的“数据库端口”。 “身份验证”是认证方式，选择“SQL Server身份验证”。 “登录名”即待访问的关系型数据库账号，默认管理员账号为rdsuser。 “密码”即待访问的数据库账号对应的密码。 步骤 4 单击“选项”，在“连接属性”页签，填选相关信息，并勾选“加密连接”，启用SSL加密（系统默认不勾选“加密连接”，即不启用，需手动启用）。 图 连接属性 步骤 5 单击“连接”，连接实例。 结束

本章节主要介绍数据湖探索（DLI）如何创建自定义策略。 如果系统预置的DLI权限，不满足您的授权要求，可以创建自定义策略。 目前天翼云支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。 JSON视图创建自定义策略：可以在选择策略模板后，根据具体需求编辑策略内容；也可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 本章为您介绍常用的DLI自定义策略样例。 策略字段介绍 以授权用户拥有在所有区域中所有数据库的创建表权限为例进行说明： { "Version": "1.1", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "dli:database:createTable" ], "Resource": [ "dli:::database:" ] } ] } Version 版本信息，1.1： 策略。IAM最新提供的一种细粒度授权的能力，可以精确到具体服务的操作、资源以及请求条件等。 Effect 作用。包含两类：允许（Allow）和拒绝（Deny），既有Allow又有Deny的授权语句时，遵循Deny优先的原则。 Action 授权项，指对资源的具体操作权限，不超过100个。 说明 格式为：服务名:资源类型:操作，例：dli:queue:submitjob。 服务名为产品名称，例如dli、evs和vpc等，服务名仅支持小写。资源类型和操作没有大小写，要求支持通配符号，无需罗列全部授权项。 资源类型可以参考下表“DLI的指定资源与对应路径”中的资源类型。 操作：操作以IAM服务中已经注册的action为准。 限制条件：使策略生效的特定条件，包括条件键和运算符。 条件键表示策略语句的Condition 元素中的键值，分为全局级条件键和服务级条件键。 −全局级条件键（前缀为g:）适用于所有操作。 −服务级条件键（前缀为服务缩写，如dli:，目前DLI未提供服务级条件键）仅适用于对应服务的操作。 运算符与条件键一起使用，构成完整的条件判断语句。具体内容请参考下表“DLI请求条件”。 DLI通过IAM预置了一组条件键。下表显示了适用于DLI服务特定的条件键。 DLI请求条件 DLI条件键 类型 运算符 描述 g:CurrentTime 全局级 Date and time 接收到鉴权请求的时间。 说明 以“ISO 8601”格式表示，例如：20121111T23:59:59Z。 g:MFAPresent 全局级 Boolean 用户登录时是否使用了多因素认证。 g:UserId 全局级 String 当前登录的用户ID。 g:UserName 全局级 String 当前登录的用户名。 g:ProjectName 全局级 String 当前登录的Project。 g:DomainName 全局级 String 当前登录的Domain。 Resource 格式为：服务名:region:domainId:资源类型:资源路径, 通配符号表示所有，资源路径可以参考下表“DLI的指定资源与对应路径”。 示例： "dli : : : queue : ": 表示所有的队列。

本节主要介绍怎么通过控制台搜索文件或文件夹。 OBS管理控制台支持按前缀搜索文件或文件夹。 按前缀搜索 步骤 1 在桶列表单击待操作的桶，进入“对象”页面。 步骤 2 在对象列表右上方的搜索框中输入需要查找的文件或文件夹的前缀。搜索结果为根目录级别下的前缀为搜索内容的文件和文件夹。 说明 如果要在某个文件夹中进行搜索，您可以使用以下两种方式，搜索结果显示该文件夹下前缀为搜索内容的文件和文件夹。 根目录下，在搜索框中输入“文件夹路径/前缀”进行搜索。例如，搜索“abc/123/example”，搜索结果显示为“abc/123”文件夹下前缀为“example”的所有文件和文件夹。 进入该文件夹后，在搜索框中输入要搜索的前缀内容进行搜索。例如，进入“abc/123”文件夹后，搜索“example”，搜索结果显示为“abc/123”文件夹下前缀为“example”的所有文件和文件夹。 步骤 3 单击，搜索结果在对象列表中显示。 相关操作 对象列表支持按照“大小”和“最后修改时间”进行排序，您可以单击参数后的按钮进行排序。

本章节主要介绍（可选）管理作业的导出导入作业。 导出作业，均是导出开发态的最新的已保存内容。 导入作业，会覆盖开发态的内容并自动提交一个新版本。 导出作业 1. 在作业开发页面导出某一个作业 a.双击作业名称，进入某一作业的开发页面，单击画布上方的导出按钮，选择导出作业的类型。 只导出作业：导出作业中节点的连接关系，以及各节点的属性配置到本地，不包含密码等敏感信息。导出后，您可以通过浏览器下载内容获取到zip格式的压缩包文件。 导出作业及其依赖脚本：导出作业中节点的连接关系、各节点的属性配置以及作业的调度配置、参数配置、依赖的脚本、资源定义到本地，不包含密码等敏感信息。导出后，您可以通过浏览器下载内容获取到zip格式的压缩包文件。 详见下图：导出作业（方式一） b.单击“确定”，导出所需的作业文件。 2. 在作业目录中导出一个或多个作业 a.单击作业目录中的，选择“显示复选框”。 详见下图：显示作业复选框 b.勾选需要导出的作业，单击 > 导出作业，可选择“只导出作业”或“导出作业及其依赖脚本和资源定义”。导出完成后，即可通过浏览器下载地址，获取到导出的zip文件。 详见下图：选择并导出作业

本文介绍如何通过边缘函数聚合多个请求响应。 向两个URL发送GET请求，并将响应聚合为一个响应。 示例代码 javascript // 提取抓取页面的 文本内容 async function parseTitleFromHTML(response) { let htmlText await response.text() const titleStart htmlText.indexOf(' '); const titleEnd htmlText.indexOf(' ', titleStart); if (titleStart ! 1 && titleEnd ! 1) { return htmlText.substring(titleStart + ' '.length, titleEnd); } return "" } async function handleRequest() { // 同时发出两个 fetch 请求获取两个页面的 HTML const responses await Promise.all([fetch(" fetch(" // 将两个页面的 文本内容拼接起来 const results await Promise.all([ parseTitleFromHTML(responses[0]), parseTitleFromHTML(responses[1]), ]) // 将拼接后的结果返回 return new Response(results.join(" ")) } addEventListener("fetch", event > { return event.respondWith(handleRequest()) }) 示例预览 返回响应聚合内容。 相关参考 运行时API：addEventListener 运行时API：FetchEvent 运行时API：Web Standards 运行时API：Fetch 运行时API：Response

接口功能介绍 删除监控视图中的指定监控项。 一个监控视图包含一个或多个监控项，监控项内容为keyvalue格式。 不能删除该视图下的所有监控项，必须保证有实际的监控项内容，否则请使用监控视图删除。 接口约束 regionID（资源池）、templateID（监控面板）、viewID（监控视图）、itemKeys（监控项Key）存在。 URI POST /v4/monitor/deletemonitoritem 请求参数 请求体body参数 参数 参数类型 是否必填 示例 说明 下级对象 regionID String 是 81f7728662dd11ec810800155d307d5b 资源池ID templateID String 是 466d5eb4484311eda9b7005056897257 监控面板ID viewID String 是 4cb790ae489411edb386005056897257 监控视图ID itemKeys Array of String 是 ["tcKey1"] 要删除的监控项内容Key 响应参数 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 返回状态码（800为成功，900为失败），默认值：800 800 errorCode String 失败时的错误代码，参见公共错误码说明 message String 失败时的错误描述，一般为英文描述 Success msgDesc String 失败时的错误描述，一般为中文描述 成功 returnObj Object 返回对象 returnObj 表returnObj 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 deleteCount Integer 删除成功的监控项数目 1

资费说明 UDFScript暂不收费。 典型应用场景 场景 描述 定制化鉴权 一般是进行防盗链校验，只有校验通过的请求才放行，校验不通过返回403。 请求头/响应头控制 对请求参数、请求头、响应头等变量进行灵活修改。 回源url改写 某些场景下，需要对回源的url进行改写。支持以下三种方式： 1.单独修改uri（？之前的部分）。 2.单独修改查询参数(?之后的部分）。 3.整个url替换。 重定向 针对某些情况，返回新的访问url给客户端，同时返回302状态码。 缓存控制 为了提高获取文件的速度，需要将请求的文件内容缓存在边缘cdn，实现就近拉取。可以设置缓存文件缓存标识（key）和缓存时间。 限速 根据不同的时间段对文件请求进行限速，比如早晚高峰时间限速500k，空闲时段限速1024k。在不影响观看效果的同时尽量服务更多用户。 缓存内容改写 根据业务需要，将缓存的内容在响应给用户时进行改写。 分区域分运营商回源 当您有多个源站，需要分区域分运营商回源实现源站负载均衡时，可使用UDFScript设置分区域分运营商回源策略。

本章节主要介绍配置Elasticsearch或云搜索服务源端参数。 作业中源连接为配置Elasticsearch/云搜索服务（CSS）连接时，源端作业参数如下表所示。 表 Elasticsearch或云搜索服务作为源端时的作业参数 参数名 说明 取值样例 索引 Elasticsearch的索引，类似关系数据库中的数据库名称。索引名称只能全部小写，不能有大写。 index 类型 Elasticsearch的类型，类似关系数据库中的表名称。类型名称只能全部小写，不能有大写。 type 拆分nested类型字段 可选参数，选择是否将nested字段的json内容拆分，例如：将“a:{ b:{ c:1, d:{ e:2, f:3 } } }”拆成三个字段“a.b.c”、“a.b.d.e”、“a.b.d.f”。 否 过滤条件 可选参数，CDM只迁移满足过滤条件的数据。 当前仅支持通过Elasticsearch的query string（即q语法）方式对源数据进行过滤。q语法使用方式介绍如下： − 精确匹配时，直接使用 column :data 格式进行匹配过滤。其中column表示字段名，data表示查询条件，例如“lastname:Smith”。 另外，如果查询条件data为带空格的字符串，则需要用双引号包围。如果不指定column，则会对所有字段以data进行匹配。 − 多条查询条件时，可通过连接词组合多个查询条件，格式为column1 :data1 ANDcolumn2:data2。其中，中间的连接词必须用全大写，可以为“AND”、“OR”或“NOT”，且连接词前后要有空格。 例如：“lastname:Smith AND lastname:John”。 − 范围匹配时，可以直接使用条件表达式的方式进行过滤，格式为 column :>data 。其中，操作符支持“>”、“>”、“ 1636905600000 AND time:1637078400000”。也可以配合时间宏变量使用，如“createTime:{timestamp(dateformat(yyyyMMdd,1,DAY))} AND createTime:<{timestamp(dateformat(yyyyMMdd))}”。 − 范围匹配时，也支持使用范围区间语法的方式进行过滤，格式为 column :{data1TOdata2} 。其中，{”、“}”代表不包含该值，“[”、“]”代表包含该值，TO必须大写且前后要有空格，代表所有。 例如：“time:{1636992000000 TO ]”,表示过滤time字段中大于1636992000000的所有数据。也可以配合时间宏变量使用，如“createTime:[{timestamp(dateformat(yyyyMMdd,1,DAY))} TO{timestamp(dateformat(yyyyMMdd))}}”。 暂不支持通过Elasticsearch的query DSL（即DSL语法，Domain Sepcified Language）查询方式对源数据进行过滤。 lastname:Smith 抽取元字段 表示是否抽取索引的元字段，目前只支持（index、type、id、score）例如：index、type、id、score 是 在下一步的字段映射中，源端和目的端均支持配置自定义字段。 详见下图： 配置自定义字段

本节介绍了云容器引擎的最佳实践:通过特权容器配置内核参数。 前提条件 开通特权容器需要通过命令行模式连接到目标集群，所以需要先保存集群kubeconfig，并且配置好kubectl环境。 注意 修改主机的内核配置可能会对系统的稳定性和安全性产生影响，因此在进行这些操作时请谨慎考虑，并确保您具备足够的了解和经验。 后台操作流程 编写应用yaml，创建特权容器，示例如下： kind: DaemonSet apiVersion: apps/v1 metadata: name: daemonsettest labels: name: daemonsettest spec: selector: matchLabels: name: daemonsettest template: metadata: labels: name: daemonsettest spec: hostNetwork: true containers: name: daemonsettest image: nginx:alpine command: "/bin/sh" args: "c" while :; do time$(date);done imagePullPolicy: IfNotPresent lifecycle: postStart: exec: command: sysctl "w" net.ipv4.tcptwreuse1 securityContext: privileged: true imagePullSecrets: name: defaultsecret spec.spec.containers.lifecycle 字段是指容器启动后执行设置的命令；spec.spec.containers.securityContext.privileged: true是指开启特权容器。 使用以上yaml文件创建特权容器：kubectl apply f daemonsettest.yaml 执行后查看是否容器启动成功：kubectl get daemonset 当看到READY数量跟节点数量相同时，说明已经全部创建成功，则可以在当前主机执行kubectl get po grep daemonsettest 或者docker ps grep daemonsettest查找对应容器。 通过命令 docker exec it 356d0e5a831c /bin/sh 或 kubectl exec it podname bash 进入容器内部，然后执行命令sysctl a grep net.ipv4.tcptwreuse查看对应的内容是否有修改命令行终端确认修改系统参数成功。

本节介绍了创建无状态负载(Deployment)的用户指南。 基本概念 无状态工作负载：即kubernetes中的“Deployment”，无状态工作负载支持弹性伸缩与滚动升级，适用于实例完全独立、功能相同的场景，如：nginx、wordpress等。 操作场景 在运行中始终不保存任何数据或状态的工作负载称为“无状态负载 Deployment”，例如nginx。您可以通过控制台或kubectl命令行创建无状态负载。 前提条件 在创建容器工作负载前，您需要存在一个可用集群。若没有可用集群 ，请参照集群开通中内容进行创建。 若工作负载需要被外网访问，请确保集群中至少有一个节点已绑定弹性IP，或已购买负载均衡实例。 创建多个工作负载时，请确保容器使用的端口不冲突 ，否则部署会失败。 操作步骤及说明 步骤 1 登录云容器引擎控制台。 步骤 2 单击集群名称进入集群，在左侧选择“工作负载”，选择“无状态”，在右上角单击“创建Deployment”。 步骤 3 配置工作负载的信息。 基本信息 负载类型：选择“无状态负载 Deployment”。 负载名称：输入负载的名称，名称长度为1到63个字符，可以包含小写英文字母、数字和中划线（），并以小写英文字母开头，小写英文字母或数字结尾。 命名空间：选择工作负载的命名空间，默认为 default。您可以创建新的命名空间。 实例数量：填写实例的数量，即工作负载 Pod 的数量。 时区同步：选择是否开启时区同步，开启后容器与节点使用相同时区。

本文通过开源Dify服务与云搜索服务的OpenSearch向量数据库与搜索大模型（支持Embedding向量化与Rerank重排序技术）快速构建智能知识问答（RAG）服务。 Dify作为一个低代码平台，将AI的强大能力整合到日常的数据流和工作流中，旨在帮助用户简化和自动化各种业务和数据处理任务。开源Dify可以将天翼云云搜索服务的OpenSearch作为向量数据库和全文检索库，通过接入外部模型的方式低代码、低成本、快速地的完成知识库问答的RAG应用。 RAG（Retrieveraugmented Generation）是一种结合了信息检索和生成的自然语言处理（NLP）技术，特别适用于需要从大量数据中检索信息并生成自然语言文本的场景。它在处理复杂任务时能够提升生成模型的性能，尤其是在模型缺乏足够上下文或知识的情况下。 RAG的优势 RAG通过检索外部知识库或数据库中的相关信息，能够在生成过程中动态地补充实时或特定领域的知识，弥补了生成模型的“知识盲区”。这使得模型能够在没有训练时直接获得的信息基础上进行更加准确的回答或内容生成。针对企业内部包含的敏感数据（如薪资标准、客户资料等）以及大量专有信息（包括产品文档、客户案例、流程手册等），RAG提供了安全的解决方案。由于这些非公开信息无法直接预置到大模型中，RAG通过外部知识调用的方式，既满足了信息需求，又确保了数据安全性。

本文主要介绍CRD检查。 检查项内容 当前检查项包括以下内容： 检查集群关键CRD "packageversions.version.cce.io"是否被删除。 检查集群关键CRD "networkattachmentdefinitions.k8s.cni.cncf.io"是否被删除。 解决方案 如出现该检查项异常，请联系技术支持人员。

学术研究与论文写作场景：从资料堆积到智能生成 适用场景 查找领域文献费时费力，无法精准聚焦关键成果; 论文撰写过程冗长，从结构搭建、数据组织到语言润色均需反复人工处理; 报告与总结性文档生成缺乏模板化、标准化支持。 解决方案： 学术检索助手： 输入关键词、领域、时间范围，系统智能推荐高价值文献并提供引用建议，助力使用者构建自己的知识图谱； 论文助手一键生成内容结构： 支持生成论文导图、段落草稿、报告摘要等内容，助力快速构思与框架搭建； 语义润色与逻辑优化： 识别语言不通顺、结构混乱、逻辑跳跃等问题，自动提供改写建议，提升表达质量。 教学备课场景：从繁重到高效 适用场景 备课任务琐碎，教师常需手动查找资料、编写教案、设计习题，耗时长、重复性强； 教案结构标准不统一，难以共享与传承，经验积累碎片化； 命题、讲评、批改流程分散，教学节奏断裂、反馈滞后。 解决方案 智能教案生成： 教师仅需输入课程主题、年级或教学目标，即可一键生成结构清晰、内容完整的教案草稿，支持自定义修改和本地保存； 快速组卷与题目变式生成： 指定知识点、题型和难度后，系统自动生成题目，支持个性化组合与变式推导，提高教学针对性； 作业图片识别与自动批改： 支持上传学生手写作业照片，系统自动识别题目并提供批改意见，涵盖选择、填空、简答题等多题型（当前支持高等教育课程内容）。

参数 类型 示例值 描述 id String b5771f766cdf48edb1bad15418c 事件ID。标识事件的唯一值。 source String ctyun.zos 事件源。对象存储触发器固定为ctyun.zos。 specversion String 1.0 CloudEvents协议版本。 type String s3:ObjectCreated:Post 事件类型。 subject String ctyun.zos:b342b77ef26 :5d4ce56a08d :bucketname :objectname 事件主体。格式为ctyun.zos::::，其中是资源池ID，是天翼云账号ID，是对象存储产生事件的bucket名称，是对象存储产生事件的文件名称。 time Timestamp 20240305T13:52:18.374Z 事件产生的时间。 datacontenttype String application/json;charsetutf8 参数 data 的内容形式。 data Struct {"abc":"1111", "def":"xxxx"} 事件内容。JSON对象，内容由发起事件的服务决定。CloudEvents可能包含事件发生时由事件生产者给定的上下文， data 中封装了这些信息。 ctyunaccountid String 123456789 天翼云账号ID。 ctyun userid String 123456789 天翼云用户ID。 ctyunresourceid String 27aadda4db9411eea6fce8b47009 天翼云资源ID ctyuneventbusname String default 接收事件的事件总线名称，天翼云产品事件为default。 ctyunregion String bb9fdb42056fl1eda161 接收事件的地域。

本文介绍可观测性相关操作。 容器引擎服务目前提供了总体资源的基础监控能力。用户可通过点击控制导航栏处的【总览】，进入总览界面，查看汇总的资源信息。也可单独查看各个应用、容器的相关信息。 操作步骤 总览界面查看使用CCE的相关信息，需首先选择当前集群，将展现选择集群的以下信息： 节点、应用、容器组、服务、ingress的数量统计数量； 监控管理：提供集群监控信息，包括网络速率，及磁盘、cpu、内存类型的资源利用率； 组件状态监控：提供API server、Controller Managers、Scheduler组件状态监控； 用户也可以通过点击【资源管理】>【集群管理】等入口，获得各应用状态及监控信息，同时可查看集群及容器日志： 监控：无状态应用及容器组运行情况，包括正常与异常两种状态; 应用资源使用量监控：记录当前的资源使用量，包括CPU使用量、内存使用量； 应用事件：记录应用事件，包括发生次数、事件、类型、消息内容等； 容器组日志：提供容器内部的日志信息； 容器事件：记录容器事件，包括发生次数、事件、类型、消息内容等； 集群日志：提供集群创建过程中的日志信息； 集群监控：提供cpu、内存、磁盘使用率指标及网络上下行速率监控指标查看； 节点监控：提供cpu、内存、磁盘使用率指标及网络上下行速率监控指标查看； 节点事件：记录容器事件，包括发生次数、事件、类型、消息内容等。

参数名 说明 html禁止操作 html禁止操作总开关，默认关闭，开启后可按后缀名、目录、首页、全部文件、全路径文件粒度开启禁止复制或者禁止右键，也可同时开启禁止复制及禁止右键功能。 类型 选择按什么粒度开启禁止复制、禁止右键功能。 内容 按照选择的类型，填写对应的内容，如后缀名填写内容：jpg,png,css。 禁止复制 html禁止操作开启后，禁止复制功能默认开启，可按需关闭，但html禁止操作开启后，禁止复制和禁止右键至少开启一项。禁止复制功能开启后，html页面将禁用复制。 禁止右键 html禁止操作开启后，禁止右键功能默认开启，可按需关闭，但html禁止操作开启后，禁止复制和禁止右键至少开启一项。禁止右键功能开启后，html页面将禁用右键。