本文介绍云日志服务的读写数据量限制。 类别 限制项 说明 备注 天翼云账号 日志写入流量 您在1个天翼云账号下，写入流量最大为500MB/s。 如您有更大的使用需求，请提工单申请。 天翼云账号 日志写入次数 您在1个天翼云账号下，写入次数最大为10000次/s。 如您有更大的使用需求，请提工单申请。 天翼云账号 日志读取次数 您在1个天翼云账号下，读取次数最大为1000次/min。 如您有更大的使用需求，请提工单申请。 日志项目 日志写入流量 您在1个日志项目下，写入流量最大为200MB/s。 非硬性限制，超过限制不保证服务质量。 日志项目 日志写入次数 您在1个日志项目下，写入次数最大为1000次/s。 非硬性限制，超过限制不保证服务质量。 日志项目 日志查询流量 您在1个日志项目下，通过API查询日志，单次返回日志最大为10MB。 不涉及。 日志项目 日志读取次数 您在1个日志项目下，读取次数最大为500次/min。 非硬性限制，超过限制不保证服务质量。 日志单元 日志写入流量 您在1个日志单元下，写入流量最大为100MB/s。 非硬性限制，超过限制不保证服务质量。 日志单元 日志写入次数 您在1个日志单元下，写入次数最大为500次/s。 非硬性限制，超过限制不保证服务质量。 日志单元 日志查询流量 您在1个日志单元下，通过API查询日志，单次返回日志最大为10MB。 不涉及。 日志单元 日志读取次数 您在1个日志单元下，读取次数最大为100次/min。 非硬性限制，超过限制不保证服务质量。 日志单元 日志查询速度 您在1个日志单元下，读取速度为20MB/s 非硬性限制。超过限制时，系统会尽可能提供服务，但不保证服务质量。 SDK SDK上报日志流量 推荐使用1.0.0以上SDK正式版本，若有低版本，请尽快升级，否则无法保证SLA。 低版本SDK可能会导致上报失败。 表1 日志读写限制表

本文主要介绍自定义日志时间。 云日志服务支持自定日志时间，可将日志原文中的时间字段设置为接入配置的时间。 接入日志时开启自定义日志时间 1. 在接入日志的过程中，当切割模式选择单行正则、单行分隔符或多行正则时，可开启自定义时间开关。 2. 打开自定义日志时间开关后，可参考以下说明进行配置 参数 说明 示例 字段key 基于日志样例，选择已提取字段的名称。可在下拉框中选择已提取的字段。 localtime 字段value 已提取的字段value，选择字段key后，将基于日志样例的解析结果自动填充。 20240420 11:12:00 时间格式 请参考常见日志时间格式或示例进行配置。 yyyyMMdd HH:mm:ss 操作 单击“校验”，提示“时间格式校验成功”则表示校验成功。 若您已经完成日志接入，您可在接入配置中，编辑已经创建好的接入配置，在采集规则配置步骤中打开自定义日志时间。 常见日志时间格式 支持的常见日志时间格式如下表所示。 时间格式 说明 示例 EEE 星期的缩写。 Fri EEEE 星期的全称。 Friday MMM 月份的缩写。 Jan MMMM 月份的全称。 January dd 每月第几天，十进制，范围为01~31。 07, 31 HH 小时，24小时制。 22 hh 小时，12小时制。 11 MM 月份，十进制，范围为01~12。 08 mm 分钟，十进制，范围为00~59。 59 a AM或PM。 AM、PM hh:mm:ss a 12小时制的时间组合。 11:59:59 AM HH:mm 小时和分钟组合。 23:59 ss 秒数，十进制，范围为00~59。 59 yy 年份，十进制，不带世纪，范围为00~99。 04、98 yyyy 年份，十进制。 2004、1998 d 每月第几天，十进制，范围为1~31。如果是个位数字，前面需要加空格。 7、31 DDD 一年中的天数，十进制，范围为001~366。 365 z 时区名称。 PST EEE MMM dd HH:mm:ss yyyy 标准的日期和时间。 Tue Nov 20 14:12:58 2020 EEE MMM dd yyyy 标准的日期，不带时间。 Tue Nov 20 2020 HH:mm:ss 标准的时间，不带日期。 11:59:59

本节介绍NAT网关应用场景和使用限制。 NAT(Network Address Translation, NAT)网关能够为虚拟私有云(Virtual Private Cloud, VPC)内的计算实例提供网络地址转换服务，实现多个资源实例使用共享弹性公网IP访问Internet(Source NAT, SNAT)或资源实例使用弹性公网IP面向Internet提供服务(Destination NAT, DNAT)。VPC内的实例出方向访问通过SNAT规则控制，入方向访问通过DNAT规则控制，一个NAT网关可以创建多个SNAT和DNAT规则。 产品优势 避免业务公网暴露 VPC下的资源实例如果需要访问公网，通过NAT网关，实例无需单独绑定公网IP即可访问公网，从而避免将业务直接暴露在公网，从而实现安全防护作用。 降低成本 通过NAT网关，VPC下的资源实例可以共享弹性公网IP和带宽实例，无需单独为每个资源实例分配弹性公网IP和带宽实例，可以有效降低成本。 灵活部署，即开即用 NAT网关支持按需部署。SNAT或DNAT规则配置后，可实时生效。 应用场景 使用SNAT访问公网 当VPC内的资源实例需要访问公网，为节省弹性公网IP资源并且避免将资源实例绑定的公网IP直接暴露在公网上，您可以使用NAT网关的SNAT功能实现公网访问。VPC中一个子网对应一条SNAT规则，一条SNAT规则配置一个弹性公网IP。您可以通过创建SNAT规则，以实现共享弹性公网IP资源。 面向公网提供服务 当VPC内的资源实例需要面向公网提供服务时，可以使用NAT网关的DNAT功能。DNAT功能绑定弹性公网IP，可通过端口映射方式，NAT网关将以指定的协议和端口访问该弹性公网IP的请求转发到目标实例的指定端口上。也可通过IP映射方式，为资源实例配置一个弹性公网IP，任何访问该弹性公网IP的请求都将转发到目标虚拟机实例上。如果有多个实例需要提供外网访问服务，可以通过配置多条DNAT规则来共享一个或多个弹性IP资源。

本节主要介绍集群弹性扩容。 操作场景 通过云容器引擎管理控制台，您可以根据实际业务需要对集群的工作节点进行扩容和缩容，当集群中出现由于资源不足而无法调度的工作负载时自动触发扩容，从而减少人力成本。 约束与限制 该功能仅支持通过按需计费方式购买的虚拟机节点，不支持“包年/包月”方式购买的节点和裸金属节点。 目前不支持集群中Master节点的扩容和缩容。 如果您有集群自动扩缩容的需求，请通过autoscaler插件实现，具体请参见插件管理>autoscaler。 v1.17及以上版本的集群将不再支持AOM提供的弹性伸缩机制，请使用节点池功能进行弹性伸缩，详情请参见节点池管理>节点池概述。 集群自动扩容 步骤 1 登录CCE控制台，在左侧导航栏中选择“资源管理 > 集群管理”，单击待设置伸缩策略集群下的“更多 > 弹性扩容”。 步骤 2 在“扩容配置”页签，单击“编辑”，为集群的弹性扩容设置冷却时间、集群最大节点数和节点配置。 表扩容配置 参数 参数说明 冷却时间 扩容策略执行后停止继续匹配的时间，目的是等待扩容动作完成后在系统稳定且集群正常的情况下进行下一次策略匹配。取值范围为：60秒~3600秒，默认为900秒。由于节点创建时间需要210分钟，冷却时间小于900秒可能无法达到预期。 单次扩容节点数上限 扩容策略执行时，集群下最大节点数。例如集群最大节点数为x，取值范围：1≤x<集群节点配额。说明：集群节点配额受两处限制，一是集群的规模，即单集群的节点数量。二是帐户的节点配额。此处的集群节点配额数，取两处限制中配额较少的。 节点配置 如果扩容策略执行后需要扩容，则系统会创建节点。1. 单击“设置”，配置创建节点的各项参数。创建节点的参数配置请参见购买节点.docx

本文介绍Kubernetes 1.31版本的变更说明。 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证，现已支持Kubernetes 1.31集群版本特性。 新增特性及特性增强 StatefulSet起始序号（GA） 在Kubernetes 1.31中，StatefulSetStartOrdinal特性进阶至GA。默认情况下，StatefulSet中Pod的序号是从0开始，该特性引入后允许用户自定义Pod的起始序号。 弹性索引Job（GA） 在Kubernetes 1.31中，ElasticIndexedJob特性进阶至GA。该特性允许用户在索引Job创建后修改其.spec.completions和.spec.parallelism字段，使之具备弹性伸缩能力。 Pod失效策略（GA） 在Kubernetes 1.31中，JobPodFailurePolicy特性进阶至GA。该特性允许用户根据Pod失效的原因来分别指定处理方式（重试或者忽略），以优化避免不必要的Pod重启带来的运行成本。 Pod干扰状况（GA） 在Kubernetes 1.31中，PodDisruptionConditions特性进阶至GA。该特性在Pod的Condition中新增了DisruptionTarget类型，表示Pod失效的原因，例如被高优先级的Pod抢占、因节点删除而被清理、被kubelet终止等。若Pod是Job或者CronJob控制器创建的，可以与Pod失效策略一起使用，通过该Condition定义失效时的行为。 定制资源的可选择字段（Beta） 在Kubernetes 1.31中，CustomResourceFieldSelectors特性进阶至Beta。该特性支持对CRD配置selectableFields，并支持使用Field Selectors过滤List、Watch和DeleteCollection请求，方便用户定位或管理符合特定条件的CRD资源。 Job成功策略（Beta） 在Kubernetes 1.31中，JobSuccessPolicy特性进阶至Beta。该特性允许用户基于成功的Pod个数为Job配置成功策略。 podAffinity中的matchLabelKeys（Beta） 在Kubernetes 1.31中，MatchLabelKeysInPodAffinity特性进阶至Beta。该特性在podAffinity和podAntiAffinity中引入了更为精细的配置字段matchLabelKeys和mismatchLabelKeys，以解决调度器在Deployment滚动更新期间无法区分新老Pod，继而导致调度结果不符合亲和性和反亲和性预期的问题。 ServiceAccountTokenNodeBinding（Beta） 在Kubernetes 1.31中，ServiceAccountTokenNodeBinding特性进阶至Beta。该特性支持创建绑定到节点的ServiceAccount Token：在Token中包含节点信息的声明，并在使用Token时验证节点的存在，若节点被删除，则Token将会失效。

本文为您介绍云监控服务支持的云搜索服务OpenSearch实例的指标。 云监控服务支持实时监控云搜索服务实例的核心指标，方便您及时掌握实例使用情况，处理异常状况。 实例监控指标列表 监控周期：1分钟 指标名称 指标介绍 osclstatus OpenSearch 实例状态,0表示green,1表示yellow,2表示red osclshardsunassigned OpenSearch 实例未分配分片数 osclnodesupcount OpenSearch 实例节点总数 osclnodesactivecount OpenSearch 实例存活节点数 osclshardsactivepercent OpenSearch 实例活跃分片数比例 osclshardsnonactiveprimary OpenSearch 实例总分片数 osclshardsrelocating OpenSearch 实例迁移中分片数 osclshardsinitializing OpenSearch 实例初始化中分片数 osclshardsactive OpenSearch 实例活跃分片数 osclpendingtasks OpenSearch 实例堆积任务数 osclindicesdocstotalmax OpenSearch 集群最大文档数索引 节点监控指标列表 监控周期：1分钟 指标名称 指标介绍 osdocdeletedcount OpenSearch节点索引删除数 osdoccount OpenSearch节点索引数目 osfielddatamemorysize OpenSearch 节点 FieldData 缓存大小 ossegmentsmemorysize OpenSearch节点段内存用量 ossegmentscount OpenSearch节点段数量 osstoresize OpenSearch节点存储总量 osstoresizerate OpenSearch节点存储量变化率 osindexingavgtime OpenSearch节点写入平均耗时 ossearchavgtime OpenSearch节点查询平均耗时 osindicesflushtotalcountrate OpenSearch节点索引刷新频率 osindicesflushtotaltimesecondsrate OpenSearch节点索引刷新耗时变化率 osindicesgetcountrate OpenSearch节点索引Get频率 osindicesgettimesecondsrate OpenSearch节点索引Get耗时变化率 osindicesindexingdeletecountrate OpenSearch节点索引删除频率 osindicesindexingdeletetimesecondsrate OpenSearch节点索引删除耗时变化率 osindicesindexcountrate OpenSearch节点索引写入频率 moziosindicesindexingindextimesecondsrate OpenSearch节点索引写入耗时变化率 osindicesindexingindexfailedcountrate OpenSearch节点索引写入失败频率 osindicesmergestotalnumberrate OpenSearch节点索引合并频率 osindicesmergestotaltimesecondsrate OpenSearch节点索引合并耗时变化率 osindicessearchfetchcountrate OpenSearch节点查询Fetch频率 osindicesrefreshtotaltimesecondsrate OpenSearch节点查询Fetch耗时变化率 osindicessearchquerycountrate OpenSearch节点查询Query频率 osindicessearchquerytimesecondsrate OpenSearch节点查询Query耗时变化率 osindicessearchscrollcountrate OpenSearch节点查询Scroll频率 osindicessearchscrolltimesecondsrate OpenSearch节点查询Scroll耗时变化率 osindicessuggestcountrate OpenSearch节点查询Suggest频率 osindicessuggesttimesecondsrate OpenSearch节点查询Sugget耗时变化率 osindicesquerycachecachecount OpenSearch节点请求缓存次数 osindicesquerycachecachesizebytes OpenSearch节点请求缓存大小 osindicesquerycachehitcountrate OpenSearch节点请求缓存命中率 osindicesquerycachemissnumberrate OpenSearch节点请求缓存miss率 osfsiototalreadoperationsrate OpenSearch节点读操作频率 osfsiototalreadbytesrate OpenSearch节点读数据频率 osfsiototalwriteoperationsrate OpenSearch节点写操作频率 osfsiototalwritebytesrate OpenSearch节点写数据频率 osfstotalavailablebytes OpenSearch节点文件系统可用大小 osfstotalavailablebytesratio OpenSearch节点文件系统可用率 ososcpupercent OpenSearch节点CPU使用率 ososloadaverageoneminute OpenSearch节点系统负载（1min） ososloadaveragefiveminutes OpenSearch节点系统负载（5min） ososloadaveragefifteenminutes OpenSearch节点系统负载（15min） ososmemusedpercent OpenSearch节点内存使用率 ososswapusedpercent OpenSearch节点交换区内存使用率 osjvmgccollectioncountyoungrate OpenSearch节点新生代GC频率 osjvmgccollectiontimesecondsyoungrate OpenSearch节点新生代GC耗时变化率 osjvmgccollectioncountoldrate OpenSearch节点老年代GC频率 osjvmgccollectiontimesecondsoldrate OpenSearch节点老年代GC耗时变化率 osjvmmemheapusedpercent OpenSearch节点堆内存使用率 osjvmmemheapusedbytes OpenSearch节点堆内存使用量 osjvmthreadsnumber OpenSearch节点线程总数 osthreadpoolthreadsnumberactive OpenSearch节点活跃线程总数 osthreadpooltasksnumber OpenSearch节点任务线程总数 osthreadwriterejectedcount OpenSearch 节点写拒绝线程数 osthreadsearchrejectedcount OpenSearch 节点读拒绝线程数 osthreadwriteactivecount OpenSearch 节点写活跃线程数 osthreadsearchactivecount OpenSearch 节点读活跃线程数 osthreadwritequeuecount OpenSearch 节点写排队队列线程数 osthreadsearchqueuecount OpenSearch 节点读排队队列线程数 ostransportrxbytesrate OpenSearch 节点网络入流量 ostransporttxbytesrate OpenSearch 节点网络出流量 osfsiostatedeviceoperationsrate OpenSearch 节点磁盘io频率

本文主要介绍CCE发布Kubernetes 1.25版本说明。 云容器引擎（CCE）严格遵循社区一致性认证。本文介绍CCE发布Kubernetes 1.25版本所做的变更说明。 版本升级说明 CCE针对Kubernetes 1.25版本提供了全链路的组件优化和升级。 表 核心组件及说明 集群类型 核心组件 版本号 升级注意事项 :::: CCE集群 Kubernetes 1.25 无 CCE集群 Docker CentOS：18.9.0 Ubuntu：18.09.9 无 CCE集群 Containerd 1.4.1 无 CCE集群 操作系统 CentOS Linux release 7.6 无 CCE集群 操作系统 Ubuntu 18.04 server 64bit 无 资源变更与弃用 CCE 1.25变更说明 CCE v1.25集群的节点均默认采用Containerd容器引擎。 社区1.25 ReleaseNotes 清理iptables链的所有权 Kubernetes通常创建iptables链来确保这些网络数据包到达，这些iptables链及其名称属于Kubernetes内部实现的细节，仅供内部使用场景，目前有些组件依赖于这些内部实现细节，Kubernetes总体上不希望支持某些工具依赖这些内部实现细节。 在Kubernetes 1.25版本后，Kubelet通过IPTablesCleanup特性门控分阶段完成迁移，是为了不在NAT表中创建iptables链，例如KUBEMARKDROP、KUBEMARKMASQ、KUBEPOSTROUTING。 存储驱动的弃用和移除，移除云服务厂商的intree卷驱动。 社区1.24 ReleaseNotes 在Kubernetes 1.24版本后，Service.Spec.LoadBalancerIP被弃用，因为它无法用于双栈协议。请使用自定义annotation。 在Kubernetes 1.24版本后，kubeapiserver移除参数address、insecurebindaddress、port、insecureport0。 在Kubernetes 1.24版本后，kubecontrollermanager和kubescheduler移除启动参数port0和address。 在Kubernetes 1.24版本后，kubeapiserver auditlogversion和auditwebhookversion仅支持audit.k8s.io/v1，Kubernetes 1.24移除audit.k8s.io/v1[alphabeta]1，只能使用audit.k8s.io/v1。 在Kubernetes 1.24版本后，kubelet移除启动参数networkplugin，仅当容器运行环境设置为Docker时，此特定于Docker的参数才有效，并会随着Dockershim一起删除。 在Kubernetes 1.24版本后，动态日志清理功能已经被废弃，并在Kubernetes 1.24版本移除。该功能引入了一个日志过滤器，可以应用于所有Kubernetes系统组件的日志，以防止各种类型的敏感信息通过日志泄漏。此功能可能导致日志阻塞，所以废弃。 VolumeSnapshot v1beta1 CRD在Kubernetes 1.20版本中被废弃，在Kubernetes 1.24版本中移除，需改用v1版本。 在Kubernetes 1.24版本后，移除自1.11版本就废弃的service annotation tolerateunreadyendpoints，使用Service.spec.publishNotReadyAddresses代替。 在Kubernetes 1.24版本后，废弃metadata.clusterName字段，并将在下一个版本中删除。 Kubernetes 1.24及以后的版本，去除了kubeproxy监听NodePort的逻辑，在NodePort与内核net.ipv4.iplocalportrange范围有冲突的情况下，可能会导致偶发的TCP无法连接的情况，导致健康检查失败、业务异常等问题。升级前，请确保集群没有NodePort端口与任意节点net.ipv4.iplocalportrange范围存在冲突。

本节介绍活动领取的OpenClaw云电脑的开关机策略。 活动云电脑的关机策略 免费活动领取的OpenClaw云电脑，断开连接后不休眠，3天后自动关机。 云电脑（公众版）的关机策略 断开连接1小时后自动休眠，24小时后自动关机。 云电脑（政企版）的关机策略 由租户管理员在管理台 “策略管理→电源策略管理” 中自定义配置。如下图所示： 存量云电脑的关机策略 存量云电脑切换OpenClaw镜像的云电脑，关机策略沿用原有策略，即： （1）云电脑（公众版）：断开连接1小时后自动休眠，24小时后自动关机。 （2）云电脑（政企版）：由租户管理员在管理台 “策略管理→电源策略管理” 中自定义配置。 OpencCaw云电脑延期关机能力 除原有关机策略外，OpenClaw云电脑新增延期关机能力（3 月 23 日～31 日逐步发布）： （1）每次OpenClaw执行任务，云电脑将自动延期 3 小时关机； （2）当存在定时任务时，云电脑保持开机，直至任务执行完毕。 适用范围：仅适用于2026 年 3 月 13 日之后领取或订购的 OpenClaw 云电脑。

本节介绍在使用天翼AI云电脑同步工具的常见问题。 天翼AI云电脑同步工具支持哪些操作系统？ 天翼AI云电脑同步工具支持文件增量同步吗？ 天翼AI云电脑同步工具支持数据压缩吗？ 天翼AI云电脑同步工具支持批量同步吗？ 天翼AI云电脑同步工具支持一对多同步吗？ 天翼AI云电脑同步工具支持专线环境下使用吗？ 天翼AI云电脑同步工具支持自动同步吗？ 天翼AI云电脑同步工具提示“无法连接服务器”，如何处理？ 天翼AI云电脑同步工具提示“文件同步失败”，如何处理？ 天翼AI云电脑同步工具提示“未更新同步服务补丁”，如何处理？ 天翼AI云电脑同步工具的传输速率是如何计算的？ 天翼AI云电脑同步工具支持哪些操作系统？ 天翼AI云电脑同步工具支持的操作系统包括：Windows 7、Ubuntu 18.04、Centos 7.6、MacOS 10.14、统信V20、麒麟V10、中科方德5.0，以及对应的更高版本操作系统，请下载所使用操作系统对应的安装程序。

本节介绍云安全中心计费购买类常见问题。 同一个账号可以购买多个云安全中心实例吗？ 云安全中心实例到期后，数据还会保留吗？ 云安全中心实例可以降低规格吗？ 云安全中心是否支持自动续订？ 云安全中心存在规格差异吗？ 云安全中心有哪些扩展服务可以购买？ 续费时是否可同时变更云安全中心版本或规格？ 扩展资源购买上限是什么？ 云安全中心是否支持按需计费？ 云安全中心有促销折扣吗？ 在使用期间购买了扩展资源 ，资源到期时间是何时？ 购买的扩展资源，支持单独退订吗？ 退订重购后，原实例的配置数据可以保留吗？ 如何选择日志分析量扩展资源？ 日志分析量扩展资源会过期吗？ 如何查看当前购买产品的产品规格？ 同一个账号可以购买多个云安全中心实例吗？ 云安全中心为全局服务，同一个账号下仅可购买一个云安全中心实例，对应一个主资源版本。购买云安全中心实例后，您可以购买扩展资源。

本文为您介绍弹性文件服务的操作系统限制,请您务必仔细阅读后使用。 使用限制 大部分标准操作系统都具备NFS客户端，即支持NFS协议的弹性文件系统挂载。若是定制操作系统须具备NFS客户端，方可支持标准的NFS协议弹性文件挂载。 目前天翼云部分镜像中不具备NFS客户端，需连接公网自行下载，后续会逐渐支持。 对于未在下方列表中的操作系统镜像，挂载文件系统时可能会存在一些未知缺陷，建议使用下方通过兼容性测试的操作系统进行挂载。 支持的操作系统列表 天翼云弹性文件服务已通过兼容性测试的操作系统如下表，请选择适合的云主机进行挂载，否则可能导致挂载失败。 注意 部分公共镜像已经停止维护，不推荐使用，相关操作系统维护情况请参考 类型 操作系统版本 CTyunOS CTyunOS 2.0.1 CentOS（均停止维护） CentOS6.8 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.0 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.2 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.3 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.4 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.5 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.7 64位 CentOS（均停止维护） CentOS7.8 64位 CentOS（均停止维护） CentOS8.0 64位 CentOS（均停止维护） CentOS8.1 64位 CentOS（均停止维护） CentOS8.2 64位 CentOS（均停止维护） CentOS8.4 64位 Ubuntu Ubuntu 16.04 64位（停止维护） Ubuntu Ubuntu 18.04 64位（停止维护） Ubuntu Ubuntu 20.04 64位 Ubuntu Ubuntu 22.04 64位 Windows Windows Server 2008 R2（停止维护） Windows Windows Server 2016 Datacenter Windows Windows Server 2012 R2 Standard（停止维护） Windows Windows server 2012 数据中心版 R2 64位 Windows Windows server 2012 标准版 R2 64位 Windows Windows server 2016 数据中心版 64位 Windows Windows server 2019 数据中心版 64位

为保障您的账户安全、避免额外损失,请务必仔细阅读安全风险提示的全部内容 为保障您的账户安全、避免额外损失，请务必仔细阅读安全风险提示的全部内容 OpenClaw 是运行于系统级环境的通用 AI Agent，支持文件读写、代码执行、多步任务编排，可通过聊天工具接收指令执行对应操作。因其具备较高系统操作权限，强烈建议您仅在隔离、可控的云端环境中部署运行。 天翼云提供的OpenClaw 软件环境来源于第三方或开源社区，仅供您参考与合规使用。您需自行评估使用相关的全部风险，因部署、配置、使用该镜像及相关软件产生的任何直接或间接损失、安全与合规责任，天翼云不承担相关责任。请您确保所有使用行为符合国家法律法规、监管要求及对应开源许可协议。 请您结合自身业务需求与安全要求，合理配置系统与权限策略，保障运行环境安全可控。为降低潜在安全风险，请您重点关注以下使用注意事项： 1. 及时更新版本 定期升级OpenClaw 及相关组件，避免因已知漏洞带来安全风险。 2. 加强数据备份 建议建立定期备份机制，防止因系统故障或误操作导致数据丢失。 3. 控制网络暴露面 非必要情况下，不建议将OpenClaw 服务端口直接暴露至互联网，可通过安全组、内网访问或代理方式进行访问控制。 4. 遵循最小权限原则 仅启用必要的工具和功能，避免授予OpenClaw 过高的系统权限或无限制的自主执行能力。 5. 使用可信来源的Skills插件 建议优先使用官方或经过安全验证的Skills，避免使用来源不明的插件，以降低安全风险。 6. 部署主机安全防护措施 建议安装主机安全防护软件。天翼云为云主机提供免费的主机安全卫士，建议在创建实例时启用相关安全服务。 7. 妥善保护访问凭证 对API Key、Token 等敏感凭证进行安全存储与加密管理，避免泄露。 8. 开启日志与审计机制 建议启用操作日志与行为审计功能，以确保关键操作可记录、可追溯。

本章节主要向您介绍什么是IP地址组。 IP地址组 IP地址组是一个或者多个IP地址的集合，可关联至安全组、网络ACL，用于简化网络架构中IP地址的配置和管理。 对于需要统一管理的IP网段、单个IP地址，您可以将其添加到一个IP地址组内。IP地址组无法独立使用，需要将IP地址组关联至对应的资源，可关联IP地址组的资源说明如下表所示。 资源 说明 示例 安全组 添加安全组规则的时候，源地址和目的地址可以选择IP地址组。 如下图所示，安全组sgA的的入方向规则的源地址使用IP地址组ipGroupA。 网络ACL 添加网络ACL规则的时候，源地址和目的地址可以选择IP地址组。 如下图所示，网络ACLfwA的入方向规则的源地址使用IP地址组ipGroupA。 IP地址组应用示例 对于安全策略相同的多个IP地址，您可以将其添加到一个IP地址组内统一管理，并在安全组内添加针对该IP地址组的授权规则。当IP地址发生变化时，您只需要在IP地址组内修改IP地址，那么IP地址组对应的安全组规则将会随之变更，无需逐次修改安全组内的规则，降低了安全组管理的难度，提升效率。 IP地址组的使用限制 对于关联IP地址组的安全组，其中IP地址组相关的规则对某些类型的云主机不生效，不支持的规则如下： 通用计算型（S1型、C1型、C2型 ） 内存优化型（M1型） 高性能计算型（H1型） GPU加速型（G1型、G2型） 在网络ACL的规则中使用IP地址组时，有以下限制： 对于入方向规则，源地址和目的地址只能有一方使用IP地址组。 对于出方向规则，源地址和目的地址只能有一方使用IP地址组。比如网络ACL入方向规则中的源地址已使用IP地址组，则目的地址只能是IP地址，无法选择IP地址组。

本文介绍了：云容器引擎发布Kubernetes 1.27版本说明。 社区 Kubernetes 版本主要变更 Kubernetes 1.27 Changelog 1. Pod 拓扑分布中的最小域数，计算 podTopologySpread 偏差时考虑污点/容忍度、滚动升级后关注 Pod 拓扑分布等特性升级至 Beta。 2. ReadWriteOncePod 功能升级为 Beta版。 3. 支持使用 Kubelet API 查询节点日志，可以查看节点上运行的服务的日志。 4. 服务器端字段校验和 OpenAPI V3 升级到 GA版，服务器端提供了 kubectl 校验的所有功能，OpenAPI v3提供了插件类型和 CRD 等方面的增强。 5. StatefulSet PVC 自动删除升级到 Beta版，该保留策略允许用户指定删除 StatefulSet 或缩减 StatefulSet的副本时，自动删除或保留从 StatefulSet规约模板生成的 PVC。 6. 加速 Pod启动，该版本通过并行拉取镜像、提高 Kubelet默认API每秒查询限值的方式提高 Pod的启动速度。 更多信息请参考：Kubernetes 1.27 Changelog Kubernetes 1.26 Changelog 1. iptables模式的kubeproxy后端可在大集群中更有效地处理 Service和 Endpoint的变更。 2. CSIMigrationvSphere 提到到 GA并锁定为开启，如果您需要 Windows、XFS或原始块支持，请不要升级到 Kubernetes 1.26版本，直到vSphere CSI 驱动支持当前版本。 3. CPU Manager 正式 GA，该特性支持容器独占 CPU。 4. Device Manager 正式 GA，设备插件框架允许在不修改 Kubernetes的情况下，实现对外部设备的发现、公布和分配。 5. 流量优化，优化内部节点本地流程和EndpointSlice 正式 GA，ProxyTerminateEndpoints 升级到 Beta。 6. Pod 引入 schedulingGates 特性优化 Pod 调度，通过该特性让调度器感知何时可以进行 Pod调度。 7. 支持挂载时将 Pod fsGroup 传递给 CSI驱动程序正式 GA。 8. 节点非体面关闭进入 Beta 阶段，该特性允许 kubelet 检测节点关闭事件，并在关闭之前终止该节点上的 Pod并释放资源。 更多信息请参考：Kubernetes 1.26 Changelog

本节介绍了：创建一个无状态工作负载——创建工作负载及服务的用户指引。 进入云容器引擎控制台，在集群选项卡中选择一个集群进入集群详情界面。选择工作负载 > 无状态 > 新增 选择命名空间，创建一个Deployment 配置项说明 配置项 说明 Deployment名称 工作负载的名称 数据卷（选填） 为容器提供存储，目前支持临时路径、主机路径、配置文件、本地卷（Local PV）、NFS、Ceph，还需挂载到容器的指定路径中。 实例数量 工作负载的副本数，可选择手动设置或自动伸缩。 实例内容器 工作负载中的容器实例配置，可配置一个或多个。 容器名称 容器实例的名称 镜像及镜像版本 支持选择容器镜像服务企业版、容器镜像服务个人版的镜像。 CPU/内存限制 Request用于预分配资源，当集群中的节点没有request所要求的资源数量时，容器会创建失败。Limit用于设置容器使用资源的最大上限，避免异常情况下节点资源消耗过多。 环境变量（选填） 支持配置容器的环境变量。 启动执行（选填） 启动执行命令：对应镜像的ENTRYPOINT命令，将会覆盖镜像的ENTRYPOINT命令；每个输入框仅输入一个命令或参数。 启动执行参数：对应镜像的CMD命令，将会覆盖镜像的CMD命令；每个输入框仅输入一个命令或参数。 启动后处理 容器启动后执行，注意由于是异步执行，无法保证一定在ENTRYPOINT之后运行；每个输入框仅输入一个命令或参数。 停止前处理 容器停止前执行，常用于资源清理；每个输入框仅输入一个命令或参数。 容器健康检查 存活检查：检查容器是否正常，不正常则重启实例。 就绪检查：检查容器是否就绪，不就绪则停止转发流量到当前实例。 特权级容器 容器开启特权级，将拥有宿主机的root权限。 Container安全上下文 为Container设置安全上下文，仅适用于该Container：若Pod、Container层面都设置了用户、用户组、Selinux上下文，Container的设置会覆盖Pod的设置。 访问设置 配置Service访问负载

操作场景 CCE支持拉取第三方镜像仓库的镜像来创建工作负载。 通常第三方镜像仓库必须经过认证（帐号密码）才能访问，而CCE中容器拉取镜像是使用密钥认证方式，这就要求在拉取镜像前先创建镜像仓库的密钥。 前提条件 使用第三方镜像时，请确保工作负载运行的节点可访问公网。您可以通过负载均衡(LoadBalancer)方式访问公网。 通过界面操作 步骤 1 创建第三方镜像仓库的密钥。 单击左侧导航栏的“配置中心 > 密钥 Secret”，单击“添加密钥”，密钥类型必须选择为kubernetes.io/dockerconfigjson，如下图所示。详细操作请参见创建密钥。 此处的“用户名”和“密码”请填写第三方镜像仓库的帐号密码。 添加密钥 步骤 2 参照创建无状态负载(Deployment)或创建有状态负载(StatefulSet)，选择第三方镜像时，请执行如下操作。 1. 密钥认证：是。 2. 选择密钥：选择步骤1中创建的密钥。 3. 镜像地址：输入镜像地址。 步骤 3 单击“创建”。 使用kubectl创建第三方镜像仓库的密钥 步骤 1 请参见通过kubectl操作CCE集群配置kubectl命令。 步骤 2 登录已配置好kubectl命令的弹性云主机。 步骤 3 通过kubectl创建认证密钥 ，该密钥类型为dockercfg类型。 kubectl create secret dockerregistry myregistrykey dockerserverDOCKERREGISTRYSERVER dockerusernameDOCKERUSER dockerpasswordDOCKERPASSWORD dockeremailDOCKEREMAIL 其中，myregistrykey为密钥名称，其余参数如下所示。 DOCKERREGISTRYSERVER：第三方镜像仓库的地址，如“www.3rdregistry.com”或“10.10.10.10:443”。 DOCKERUSER：第三方镜像仓库的帐号。 DOCKERPASSWORD：第三方镜像仓库的密码。 DOCKEREMAIL：第三方镜像仓库的邮箱。 步骤 4 创建工作负载时使用第三方镜像，具体步骤请参见如下。 dockecfg类型的密钥作为私有镜像获取的认证方式，以Pod为例，创建的myregistrykey作为镜像的认证方式。 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: foo namespace: default spec: containers: name: foo image: www.3rdregistry.com/janedoe/awesomeapp:v1 imagePullSecrets: name: myregistrykey

本节介绍智算容器使用限制。 约束与限制 购买智算版容器集群实例之前需要在天翼云完成实名认证。 天翼云官网支持：集群订购、退订、续订、节点扩容。 创建节点过程中会使用域名方式从OBS下载软件包，需要能够使用云上内网DNS解析OBS域名，否则会导致创建不成功。为此，节点所在子网需要配置为内网DNS地址，从而使得节点使用内网DNS。在创建子网时DNS默认配置为内网DNS，如果您修改过子网的DNS，请务必确保子网下的DNS服务器可以解析OBS服务域名，否则需要将DNS改成内网DNS。 集群一旦创建以后，不支持变更以下项： 变更集群类型。 变更集群的控制节点数量。 变更控制节点可用区。 变更集群的网络配置，如所在的虚拟私有云VPC、子网、容器网段、服务网段、IPv6、kubeproxy代理（转发）模式。 变更网络模型，例如“容器隧道网络”更换为“VPC网络”。 资源池限制 资源池类型 已加载资源池 L1 资源池 华北2、华南2、西南1、西南2 L2 资源池 上海15、杭州7、武汉41、西安7、长沙42、沈阳8、芜湖4 配额限制 集群类型 租户限制集群数量 单集群管理节点数量 单节点最大Pod数 例外申请方式 专有版集群 5 1000 默认110，可订购时配置自定义Kubelet参数 通过工单咨询 智算版集群 5 1000 默认110，可订购时配置自定义Kubelet参数 通过工单咨询 托管版单实例集群 2 10 默认110，可订购时配置自定义Kubelet参数 通过工单咨询 托管版高可用集群 2 几个档次可选：50/200/1000/2000 默认110，可订购时配置自定义Kubelet参数 通过工单咨询 说明 1. 智算版容器集群依赖底座弹性裸金属资源，如：昇腾910B，需IaaS智算资源支持，申请资源需提交咨询工单或联系对应产品经理。 2. 智算版容器集群目前已经适配了昇腾910B、800I A2，NVIDIA H800、L40S等，适配详情可提交咨询工单或联系对应产品经理。

本节介绍了天翼云电脑（公众版）支持在天翼云电脑移动客户端进行退订操作。 天翼云电脑（公众版）是支持退订的。 1. 登录“天翼云电脑”安卓移动客户端； 2. 选择“云电脑”列表查看需要退订的云电脑； 3. 点击“管理”进入管理页面，选择“退订“； 4. 点击“确认退订”后即退订成功（退订后所有数据将不会保留）。 说明 1、在天翼云电脑（安卓）App、天翼云App、天翼云官网进行订购的云电脑公众版支持在天翼云电脑移动客户端进行产品变更操作管理。 2、在营业厅订购云电脑公众版产品的用户请到营业厅咨询产品变更流程。

云搜索服务是一款全托管的在线分布式搜索服务，可为用户提供结构化、非结构化数据的多条件检索、统计、报表服务，兼容开源组件原生接口。可助力企业搭建在线分布式搜索、日志统计报表、语义搜索功能。 机型映射表 机型名称 映射云主机名称 通用型 esearch4c16g s7.xlarge.4 通用型 esearch8c16g s7.2xlarge.2 通用型 esearch8c32g s7.2xlarge.4 通用型 esearch16c32g s7.4xlarge.2 通用型 esearch16c64g s7.4xlarge.4 通用型 esearch32c64g s7.8xlarge.2 通用型 esearch32c128g s7.8xlarge.4 计算型 esearch4c16g c7.xlarge.4 计算型 esearch8c16g c7.2xlarge.2 计算型 esearch8c32g c7.2xlarge.4 计算型 esearch16c32g c7.4xlarge.2 计算型 esearch16c64g c7.4xlarge.4 计算型 esearch32c64g c7.8xlarge.2 计算型 esearch32c128g c7.8xlarge.4 计算型 esearch64c128g c7.16xlarge.2 内存型 esearch4c32g m7.xlarge.8 内存型 esearch8c64g m7.2xlarge.8 内存型 esearch16c128g m7.4xlarge.8 通用增强型 esearcheis4c8g s8.xlarge.2 通用增强型 esearcheis4c16g s8.xlarge.4 通用增强型 esearcheis8c16g s8.2xlarge.2 通用增强型 esearcheis8c32g s8.2xlarge.4 通用增强型 esearcheis16c32g s8.4xlarge.2 通用增强型 esearcheis16c64g s8.4xlarge.4 通用增强型 esearcheis32c64g s8.8xlarge.2 计算增强型 esearcheic4c8g c8.xlarge.2 计算增强型 esearcheic4c16g c8.xlarge.4 计算增强型 esearcheic8c16g c8.2xlarge.2 计算增强型 esearcheic8c32g c8.2xlarge.4 计算增强型 esearcheic16c32g c8.4xlarge.2 计算增强型 esearcheic16c64g c8.4xlarge.4 计算增强型 esearcheic32c64g c8.8xlarge.2 内存增强型 esearcheim4c32g m8.xlarge.8 内存增强型 esearcheim8c64g m8.2xlarge.8 海光通用型 esearchh1s4c8g hs1.xlarge.2 海光通用型 esearchh1s4c16g hs1.xlarge.4 海光通用型 esearchh1s8c16g hs1.2xlarge.2 海光通用型 esearchh1s8c32g hs1.2xlarge.4 海光通用型 esearchh1s16c32g hs1.4xlarge.2 海光通用型 esearchh1s16c64g hs1.4xlarge.4 海光计算型 esearchh1c4c8g hc1.xlarge.2 海光计算型 esearchh1c4c16g hc1.xlarge.4 海光计算型 esearchh1c8c16g hc1.2xlarge.2 海光计算型 esearchh1c8c32g hc1.2xlarge.4 海光计算型 esearchh1c16c32g hc1.4xlarge.2 海光计算型 esearchh1c16c64g hc1.4xlarge.4 海光计算型 esearchh1c32c64g hc1.8xlarge.2 海光内存型 esearchh1m4c32g hm1.xlarge.8 海光内存型 esearchh1m8c64g hm1.2xlarge.8 海光4计算型 esearchh3c4c8g hc3.xlarge.2 海光4计算型 esearchh3c4c16g hc3.xlarge.4 海光4计算型 esearchh3c8c16g hc3.2xlarge.2 海光4计算型 esearchh3c8c32g hc3.2xlarge.4 海光4计算型 esearchh3c16c32g hc3.4xlarge.2 海光4计算型 esearchh3c16c64g hc3.4xlarge.4 海光4计算型 esearchh3c32c64g hc3.8xlarge.2 海光4计算型 esearchh3c32c128g hc3.8xlarge.4 海光4计算型 esearchh3c64c128g hc3.16xlarge.2 海光4内存型 esearchh3m4c32g hm3.xlarge.8 海光4内存型 esearchh3m8c64g hm3.2xlarge.8 海光4内存型 esearchh3m16c128g hm3.4xlarge.8 鲲鹏通用型 esearchk1s4c8g ks1.xlarge.2 鲲鹏通用型 esearchk1s4c16g ks1.xlarge.4 鲲鹏通用型 esearchk1s8c16g ks1.2xlarge.2 鲲鹏通用型 esearchk1s8c32g ks1.2xlarge.4 鲲鹏通用型 esearchk1s16c32g ks1.4xlarge.2 鲲鹏通用型 esearchk1s16c64g ks1.4xlarge.4 鲲鹏计算型 esearchk1c4c8g kc1.xlarge.2 鲲鹏计算型 esearchk1c4c16g kc1.xlarge.4 鲲鹏计算型 esearchk1c8c16g kc1.2xlarge.2 鲲鹏计算型 esearchk1c8c32g kc1.2xlarge.4 鲲鹏计算型 esearchk1c16c32g kc1.4xlarge.2 鲲鹏计算型 esearchk1c16c64g kc1.4xlarge.4 鲲鹏计算型 esearchk1c32c64g kc1.8xlarge.2 鲲鹏内存型 esearchk1m4c32g km1.xlarge.8 鲲鹏内存型 esearchk1m8c64g km1.2xlarge.8 飞腾通用型 esearchf1s4c8g fs1.xlarge.2 飞腾通用型 esearchf1s4c16g fs1.xlarge.4 飞腾通用型 esearchf1s8c16g fs1.2xlarge.2 飞腾通用型 esearchf1s8c32g fs1.2xlarge.4 飞腾通用型 esearchf1s16c32g fs1.4xlarge.2 飞腾通用型 esearchf1s16c64g fs1.4xlarge.4 飞腾计算型 esearchf1c4c8g fc1.xlarge.2 飞腾计算型 esearchf1c4c16g fc1.xlarge.4 飞腾计算型 esearchf1c8c16g fc1.2xlarge.2 飞腾计算型 esearchf1c8c32g fc1.2xlarge.4 飞腾计算型 esearchf1c16c32g fc1.4xlarge.2 飞腾计算型 esearchf1c16c64g fc1.4xlarge.4 飞腾内存型 esearchf1m4c32g fm1.xlarge.8 飞腾内存型 esearchf1m8c64g fm1.2xlarge.8

EXTXKEY标签，增加加密算法、秘钥URI地址以及鉴权参数信息。客户端播放器收到被改写的M3U8文件后，基于 EXTXKEY标签识别到对应TS文件为加密文件，此时会携带鉴权参数向秘钥URI地址发起请求，获取到秘钥内容后，基于加密算法和获取的秘钥解密TS数据内容并实现视频播放，最终通过HLS加密实现内容版权保护。 HLS标准加密改写 上传加速 天翼云全站加速提供的上传加速服务，提供了一种针对用户上行传输全程加速的整体加速方案。使用本方案后，用户上传的内容将自动适配到最近的节点，节点接收到终端数据后，天翼云全站加速通过自研技术将用户上传的内容快速上传到源站。 []( websocket加速 天翼云全站加速产品支持对websocket协议和http/https协议同时加速，即同一个域名可以既有http/https协议，又有websocket加速，您无需拆分域名，使用全站加速产品就可以实现对域名下http/https协议的应用和websocket协议的应用同时加速。全站加速节点会自动识别客户端与全站加速边缘节点通信使用的协议，自动切换协议。通常情况下，websocket协议的应用多为动态业务，对实时性要求很高，全站加速的动态探测选路能力可以为websocket应用选择最快的回源路径，提升websocket业务的访问效果。 []( QUIC协议 天翼云全站加速产品开放使用的是七层协议的QUIC，主要应用在客户端与全站加速平台边缘节点的交互，主要适用于弱网环境下的传输优化。 []( 云备源 云备源服务可帮助客户实现定期将网站内容从主源自动同步至备源，如主源发生宕机，则全站加速可无缝切换至云备源，实现网站业务高可用。 []( 高性能网络 高性能网络是全站加速产品的一项跨境能力进阶型增值服务，当普通国际网无法满足客户跨境传输需求时，通过开通高性能网络，利用其单独直连性、轻负载、高稳定性的特性，能帮助客户实现全链路低延时，低丢包率，高稳定性的跨境加速效果。 高性能网络 业务告警 天翼云全站加速平台支持自动化业务指标监控和告警功能，客户可以依据实际业务监控/告警需要，设置相关的监控与告警规则。 []( 防攻击处理预案说明 天翼云全站加速默认不提供防攻击服务。当某个客户的域名遭受攻击（例如CC攻击），而出现带宽或QPS异常大幅上涨触发平台稳定性红线时，全站系统有权将对应客户的域名切入专用隔离资源池以隔离异常业务，避免影响其他正常用户的加速服务。在攻击较严重的情况下，同账户下的其他域名也会切入隔离资源池。 []( 数据分析 用量分析 全站加速控制台的【数据分析】【用量分析】模块可以展示客户的带宽流量、回源统计、请求数、命中率、状态码、PV/UV、地区运营商等指标。 []( 数据分析 热门分析 全站加速控制台的【数据分析】【热门分析】支持三个月内、最长时间跨度为一个月的热门数据统计，包括TOP 100 URL、TOP 100 回源URL、热门Referer、热门域名、TOP客户端IP统计，可根据访问次数优先和流量优先两种维度的排列。并支持数据下载导出，表格内容与页面一致。 []( 数据分析 用户分析 全站加速控制台的【数据分析】【用户分析】可展示用户的区域分布、运营商分布情况。并展示每个区域/运营商的带宽、流量、访问次数。 []( 刷新预取 刷新 刷新功能是指提交URL刷新、目录刷新、正则刷新请求后，全站加速节点的缓存内容将会被强制置过期，当您向全站加速节点请求资源时，全站加速会直接回源站获取对应的资源返回给您，并将其缓存。刷新功能会降低缓存命中率。 []( 刷新预取 预取 预取功能是指提交URL预取请求后，源站将会主动将对应的资源缓存到全站加速节点，当您首次请求时，就能直接从全站加速节点缓存中获取到最新的资源，全站加速节点无需再回源站获取。预取功能会提高缓存命中率。 []( 日志下载 全站加速控制台的日志下载模块提供六个月内的日志下载。 []( 诊断工具 通过诊断工具可查询指定IP是否为天翼云CDN节点IP以及对应归属地。 诊断工具 计费详情 客户已完成订购的全站加速服务包括按量计费和资源包两种方式，资源使用情况、有效期及状态等信息均可在客户控制台的【计费详情】页面进行统一汇总与展示。同时，该页面支持完成服务订购、退订、计费方式变更、加速区域变更、资源增配或减配等一站式操作。 计费详情 用户自定义脚本UDFScript 客户不仅可通过自助控制台实现域名标准化配置，还可结合用户自定义脚本实现更为灵活的CDN可编程化，快速实现标准化配置无法满足的个性化需求。 []( BosonFaaS边缘函数 边缘函数可以让企业研发人员将自定义的JavaScript代码秒级一键部署到天翼云边缘节点上，就近生成千人千面的个性化响应结果。研发人员只需要关注业务逻辑，剩下机器资源的扩容、运维、调度，都由边缘函数自动完成。 []( 权限管理 介绍天翼云全站加速的权限管理配置平台及具体操作方法。 []( API文档 全站加速控制台的API文档可供用户查看API的功能及详细的入参、回参。 API

本节介绍在使用天天翼云电脑同步工具的常见问题。 天翼云电脑同步工具支持哪些操作系统？ 天翼云电脑同步工具支持文件增量同步吗？ 天翼云电脑同步工具支持数据压缩吗？ 天翼云电脑同步工具支持批量同步吗？ 天翼云电脑同步工具支持一对多同步吗？ 天翼云电脑同步工具支持专线环境下使用吗？ 天翼云电脑同步工具支持自动同步吗？ 天翼云电脑同步工具提示“无法连接服务器”，如何处理？ 天翼云电脑同步工具提示“文件同步失败”，如何处理？ 天翼云电脑同步工具提示“未更新同步服务补丁”，如何处理？ 天翼云电脑同步工具的传输速率是如何计算的？ 天翼云电脑同步工具支持哪些操作系统？ 天翼云电脑同步工具支持的操作系统包括：Windows 7、Ubuntu 18.04、Centos 7.6、MacOS 10.14、统信V20、麒麟V10、中科方德5.0，以及对应的更高版本操作系统，请下载所使用操作系统对应的安装程序。

本节介绍了使用云电脑（公众版）过程中涉及的基本概念，方便您查询和了解相关概念。 云电脑升级/降级 升级/降级已购买的云电脑，如从2核4G内存升级至4核8G内存。 续订 延长云电脑及数据盘订购的可使用时长。 数据盘扩容 增加云电脑的已购数据盘容量，如从100GB扩容至2000GB。 移动终端 移动终端是指在移动设备上安装云电脑的客户端，使用户能通过该设备接入云电脑，该移动设备即称为移动终端。目前云电脑（公众版）支持移动终端包含了：iOS手机、iPad、安卓手机、安卓pad。 电脑终端 电脑终端是指在PC设备上安装云电脑的客户端，使用户能通过该设备接入云电脑，该PC设备即称电脑终端。目前云电脑（公众版）支持电脑终端包含了：Windows、Mac、安卓瘦终端。 触屏式 用户通过手指触碰显示屏，就能实现对移动端的云电脑进行操作。 鼠标式 用户通过在显示屏上移动鼠标指针，实现对移动端的云电脑进行操作。 虚拟键盘 可以在移动端的云电脑内进行文字输入、表格修改等其他操作的键盘。 组合键 将普通键盘的常用快捷键，以按钮的形式展现在移动端的云电脑内进行操作。

在协同使用资源的场景下，如果您需要根据实际的职责权限情况配置用户使用权限，可使用统一身份认证（Identity and Access Management，简称IAM）服务，创建多个IAM用户并为其授予不同的权限，实现不同IAM子用户可以分权管理不同的资源，从而提高管理效率，降低信息泄露风险。通过IAM可实现精细化权限管理、安全访问、批量管理用户权限、委托其他帐号管理资源等功能。您可以创建并为IAM用户或用户组在全局授权或企业项目授权中添加一组权限策略后，即可让其有权限访问指定资源。 IAM是天翼云提供的免费基础服务，您只需为购买资源进行付费。 身份管理 访问控制IAM中的身份包括IAM用户、IAM用户组。 IAM用户有确定的登录密码和访问密钥，IAM用户组则用于分类职责相同的IAM用户，IAM用户和IAM用户组均可以被赋予一组权限策略。在需要协同使用资源的场景中，避免直接共享天翼云账号的密码等信息，限制不同IAM子用户的信息可见范围，可为IAM子用户和IAM用户组按需授权，即使不慎泄露机密信息，也不会危及天翼云账号下的所有资源。 权限管理 统一身份认证IAM通过权限策略描述授权的具体内容，权限策略包括固定的基本元素“Action”“Effect”等。为IAM用户、IAM用户组在全局授权或企业项目授权中添加一组权限策略后，即可让其有权限访问指定资源。 权限策略分为系统策略和自定义策略: 系统策略：预置的系统策略，您只能使用不能修改。云服务器ECS相关的系统策略包含如下： Admin：弹性伸缩服务的管理者权限，包含弹性伸缩所有控制权限（不含订单类权限）。 Viewer:弹性伸缩服务的观察者权限，包含弹性伸缩服务的列表页与详情页面权限。 自定义策略：您按需自行创建和维护的权限策略。

若您需要伸缩组中的部分实例暂时停止承担业务流量且不被移出伸缩组，您可以使用弹性伸缩提供的实例备用功能。您可以对伸缩组中的一个或多个实例设置实例备用，实例备用能在保证实例不被移出伸缩组的同时对实例进行关机、重启等操作。 应用场景： 对于伸缩组内管理的实例，用户无法控制其生命周期。而伸缩组对实例的非健康状态的释放操作，也阻碍了用户对伸缩组中的实例进行停机、重启等操作，使得用户无法充分利用云主机服务提供一些功能，如重置密码、重装系统、切换操作系统等。 通过将伸缩组中的实例转入备用状态，实例的生命周期控制权将移至用户手中，方便用户对实例进行停机等相关操作，极大的增强了用户对伸缩组中实例的管理能力，适用于多种业务场景下的需求。 需要对弹性伸缩弹出的实例进行切换操作系统、重启等变更操作的场景，用户通过将目标实例转入备用状态，用户可进行云主机服务所支持的全部操作，操作完成后，再将实例移出备用状态，实例将进入伸缩组中的正常运行状态。 例如，您可以随时为伸缩组更换伸缩配置，伸缩组后续启动的任何实例都将使用此配置。不过，伸缩组不会更新已经正在运行的实例。您可以终止这些实例并让伸缩组替换这些实例，也可以将其转入备用状态，更新实例上的软件，然后将实例重新置于运行状态（即移出备用状态）。 用户通过伸缩组配置负载均衡的方式来管理业务机器，当伸缩组中的某台实例出现业务问题，用户可以通过转入备用操作对这台实例的承载的流量进行分流，进行一系列离线排查验证（登录，排查，重启等）操作后，在确认该实例已经正常后，再移出备用状态，重新处理业务流量。

本小节介绍开启容器防护。 开启容器节点防护时，您需为指定的节点（主机）分配一个配额，关闭容器安全防护或删除节点（主机）后，该配额可分配给其他的节点（主机）使用。 检测周期 企业主机安全每日凌晨进行全量检测。 若您在检测周期前开启防护，您需要等到次日凌晨检测后才能看到检测结果。 前提条件 “企业主机安全 > 资产管理 > 容器管理”页面“容器节点管理”中“Agent状态”为“在线”。 已在云容器引擎成功创建节点。 节点的“防护状态”为“未防护”。 操作步骤 1、登录管理控制台。 2、 在弹窗界面单击“体验新版”，切换至企业主机安全页面。 注意 切换至新版后，在总览页左上角单击“返回旧版”，可切换至企业主机安全（旧版）。 3、 在左侧导航树中，选择“资产管理 > 容器管理”，进入“容器节点管理”页面。 容器节点管理 4、在“节点列表”中单击目标服务器“操作”列的“开启防护”，为需要开启防护的节点开启防护。 5、您可以根据自己的实际场景选择“包年/包月”或者“按需计费”，开启节点防护。 包年/ 包月 在“您确定要对以下集群开启防护吗？”对话框中，“计费模式”选择“包年/包月”，阅读并确认“《容器安全服务免责声明》”。 “防护配额”分配方式： 随机分配：下拉框选择“随机选择配额”，系统优先为主机分发服务剩余时间较长的配额。 指定分配：下拉框选择具体配额ID，您可以为主机分配指定的配额。 按需计费 在“您确定要对以下集群开启防护吗？”对话框中，“计费模式”选择“按需计费”，阅读并确认“《容器安全服务免责声明》”。 6、在弹出的提示框中，阅读“《容器安全服务免责声明》”后，并勾选“我已阅读并同意《容器安全服务免责声明》”。 7、单击“确定”，开启节点防护，目标服务器“容器防护状态”变更为“防护中”，说明该节点已开启防护。 注意 一个容器安全配额防护一个集群节点。

后端配置 支持定义多个策略后端，即满足一定条件后转发给指定的API后端服务，用以满足不同的调用场景。例如为了区分普通调用与特殊调用，可以定义一个“策略后端”，通过调用方的源IP地址，为特殊调用方分配专用的后端服务。 除了定义一个默认的API后端服务，一个API共可以定义5个策略后端。 步骤 1 定义默认后端。 添加策略后端前必须定义一个默认后端，当不满足任何一个策略后端的API请求，都将转发到默认的API后端。 在“后端配置”页面，选择API后端服务类型。 后端服务类型有HTTP&HTTPS和Mock，具体参数描述见下表。 说明 在后端服务还不具备的场景下，可以使用Mock模式，将预期结果固定返回给API调用方，方便调用方进行调试验证。 表 HTTP&HTTPS类型定义后端服务 信息项 描述 负载通道 是否使用负载通道访问后端服务。如果选择“使用”，您需要提前创建负载通道。 URL URL地址由请求方法、请求协议、负载通道/后端服务地址和路径组成。 l 请求方法 GET、POST、DELETE、PUT、PATCH、HEAD、OPTIONS、ANY，其中ANY表示该API支持任意请求方法。 l 请求协议 HTTP或HTTPS，传输重要或敏感数据时推荐使用HTTPS。 说明 API网关支持WebSocket数据传输，请求协议中的HTTP相当于WebSocket的ws，HTTPS相当于WebSocket的wss。 定义的后端服务协议须与用户的后端业务协议保持一致。 l 负载通道（可选） 仅在使用负载通道时，需要设置 。选择已创建的负载通道名称。 说明 负载通道中，云服务器的安全组必须允许100.125.0.0/16网段访问，否则将导致健康检查失败及业务不通。 l 后端服务地址（可选） 仅在不使用负载通道时，需要设置 。 填写后端服务的访问地址，格式：“主机:端口”。主机为后端服务的访问IP地址/域名，未指定端口时，HTTP协议默认使用80端口，HTTPS协议默认使用443端口。 如果后端服务地址中需要携带环境变量，则使用“

本节介绍云服务基线简介。 态势感知提供云服务基线检查功能。支持检测云服务关键配置项，通过执行扫描任务，检查云服务基线配置风险状态，分类呈现云服务配置检测结果，告警提示存在安全隐患的配置，并提供相应配置加固建议和帮助指导。 约束与限制 SA基础版暂不支持使用云服务基线检查功能。为及时了解云服务配置状态，以及确保云服务的配置的合理性，建议您使用专业版。

天翼云电脑电脑端登录连接云电脑 使用的流程如下： 1. 打开“天翼云电脑”大屏客户端（ Windows、Mac、安卓瘦终端、Web客户端），可查看到登录页面； 2. 可通过输入账号、密码或通过扫码登录方式登录云电脑； 3. 登录后可查看到账号下所属的云电脑列表； 4. 选择其中一台云电脑，点击“进入”，即可以开始连接云电脑； 5. 进入后，即可连接使用云电脑。

本章节主要介绍翼MapReduce的资源监控操作。 集群中部分服务提供服务级别的资源监控项，默认显示12小时的监控数据。用户可单击自定义时间区间，缺省时间区间包括：12小时、1天、1周、1月。单击可导出相应报表信息，无数据的监控项无法导出报表。支持资源监控的服务及监控项如下表所示。 登录FusionInsight Manager以后，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务”后，选择待操作的服务，单击“资源”，进入资源监控页面。 服务资源监控 服务 监控指标 说明 HDFS 资源使用（按租户） l 按租户统计HDFS的资源使用情况。 l 可选择按“容量”或“文件对象数”观察。 HDFS 资源使用（按用户） l 按用户统计HDFS的资源使用情况。 l 可选择按“已使用容量”或“文件对象数”观察。 HDFS 资源使用（按目录） l 按目录统计HDFS的资源使用情况。 l 可选择按“已使用容量”或“文件对象数”观察。 l 单击配置空间监控，可以指定HDFS文件系统目录进行监控。 HDFS 资源使用（按副本） l 按副本数统计HDFS的资源使用情况。 l 可选择按“已使用容量”或“文件数”观察。 HDFS 资源使用（按文件大小） l 按文件大小统计HDFS的资源使用情况。 l 可选择按“已使用容量”或“文件数”观察。 HDFS 回收站（按用户） l 按用户统计HDFS回收站的使用情况。 l 可选择按“回收站容量”或“文件对象数”观察。 HDFS 操作数 l 统计HDFS中操作数。 HDFS 自动balance l 统计HDFS自动balancer的执行速度以及本次balancer当前迁移的总容量大小。 HDFS NameNode RPC连接数（按用户） l 按用户统计连接到NameNode的Client RPC请求中，各个用户的连接数。 HDFS 慢DataNode节点 集群中数据传输或处理慢的DataNode节点。 HDFS 慢磁盘 集群中DataNode节点上数据处理慢的磁盘。 HBase 表级别操作请求次数 所有RegionServer上的所有表中put、delete、get、scan、increment、append操作请求次数。 HBase RegionServer级别操作请求次数 RegionServer中put、delete、get、scan、increment、append操作请求次数以及所有操作请求次数。 HBase 服务级别操作请求次数 RegionServer上所有Region中put、delete、get、scan、increment、append操作请求次数。 HBase RegionServer级别HFile数 所有RegionServer中HFile数。 Hive HiveServer2BackgroundPool线程数（按IP） 周期内统计并显示Top用户的HiveServer2BackgroundPool线程数。 Hive HiveServer2HandlerPool线程数（按IP） 周期内统计并显示Top用户的HiveServer2HandlerPool数监控。 Hive MetaStore使用数（按IP） Hive周期内统计并显示Top用户的MetaStore使用数。 Hive Hive的Job数 Hive周期内统计并显示用户相关的Job数目。 Hive Split阶段访问的文件数 统计Hive周期内Split阶段访问底层文件存储系统（默认：HDFS）的文件数。 Hive Hive基本操作时间 Hive周期内统计底层创建目录（mkdirTime）、创建文件（touchTime）、写文件（writeFileTime）、重命名文件（renameTime）、移动文件（moveTime）、删除文件（deleteFileTime）、删除目录（deleteCatalogTime）所用的时间。 Hive 表分区个数 Hive所有表分区个数监控，返回值的格式为：数据库

本节介绍了云电脑（公众版）支持在”天翼云电脑“移动客户端进行数据盘扩容。 天翼云电脑（公众版）的数据盘为：16元/100GB/月，0.53元/100GB/日。 （注意：扩容数据盘会根据云电脑的有效时长进行费用的计算） 1. 登录“天翼云电脑”安卓移动客户端； 2. 选择“云电脑”列表查看需要扩容的云电脑； 3. 点击“管理”进入管理页面，选择“扩容“； 4. 选择新增数据盘或对已有数据盘进行扩大容量并提交订单； 5. 确认订单并完成支付，支付成功后扩容即生效。 说明 1、在天翼云电脑（安卓）App、天翼云App、天翼云官网进行订购的云电脑公众版支持在天翼云电脑移动客户端进行产品变更操作管理。 2、在营业厅订购云电脑公众版产品的用户请到营业厅咨询产品变更流程。

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

文本介绍以登录连接天翼云电脑客户端为例，帮助您快速上手使用天翼云电脑（政企版）。 天翼AI云电脑客户端支持Windows，MacOS 10.14，Android7.0，iOS10、Ubuntu18，UOS V20，Kylin V10等以上系统版本，用户可前往下载相应的客户端进行登录使用：客户端下载 Web客户端支持Chrome70+、Firefox72+、edge、UOS 5.2.1200+、奇安信1.0.1365+等浏览器接入 ，用户可前往Web客户端进行登录使用：Web客户端 注意 如需体验Linux系统的天翼AI云电脑客户端，请发送邮件至clouddesktop@chinatelecom.cn进行申请。 以下是客户端的登录流程，帮助您快速上手使用天翼AI云电脑（政企版）。 天翼AI云电脑移动端登录连接AI云电脑 使用的流程如下： 1. 打开“天翼AI云电脑”移动客户端，可查看到登录页面； 2. 可通过输入账号、密码或通过免密登录方式登录AI云电脑； 3. 登录后点击底部菜单栏“AI云电脑”，即可查看到账号下所属的AI云电脑列表； 4. 选择其中一台AI云电脑，点击“进入”，即可以开始连接AI云电脑； 5. 进入后，即可连接使用AI云电脑。