本文为您介绍海量文件服务OceanFS产品相关规格,带您更快了解产品能力。 存储类型 OceanFS容量型是基于“HDD+SSD”的文件存储，数据节点和元数据节点独立部署，提供纠删码数据冗余机制，保障数据可靠性和服务高可用，故障迁移无感知。是一款高性能、高性价比的文件存储产品，适用于企业办公、中小规模高性能计算、备份、日志存储等通用场景，不适用于对数据库、Kafka等对时延敏感的业务。 性能规格 参数 容量型 最大带宽 读：5GB/s 写：2GB/s 说明 读和写无法同时达到上述最大值，读写混合带宽最大5GB/s。 多台云主机可达到上述最大带宽，测试时建议使用多台云主机。 带宽大小与容量相关，但是由于有缓存，所以容量和性能的比例不容易体现。 最大IOPS 读：50000 写：10000 说明 IOPS大小与容量非线性相关。容量越大，性能越好，取决于实际压力情况。 最大OPS 读：3000 写：1000 时延 最低单路4K随机读写时延：10ms 说明 时延是指低负载情况下的最低延迟，非稳定时延。时延与容量无关。 单文件系统容量范围 按配置容量计费：100GB~4PB 按实际使用量计费：0~4PB 说明 单用户单地域默认容量配额为500TB，如需申请500TB以上文件系统，需要通过工单申请配额。

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

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。

本文主要介绍云日志服务的售前常见问题。 什么是云日志服务？ 云日志服务是天翼云打造的一款云原生日志观测分析平台产品，可为应用的海量日志数据提供大规模、低成本、集中式的平台化服务，具备一站式的日志采集、加工、查询分析、可视化、告警、投递消费等能力，全面满足应用研发、运维、服务监控与业务分析等应用场景。 云日志服务包含什么功能? 日志采集：支持从云主机、容器应用、微服务应用以及其他组件中采集日志。采集规则支持动态配置，提供单行/多行全文、正则、分隔符、JSON等日志结构化解析方式。 日志检索：对于采集到的日志数据，支持模糊查询、全文查询、字段查询、时间范围、上下文查询。 统计分析：支持各类统计分析场景。 数据加工：支持对日志数据进行加工，包括数据的规整、脱敏和过滤。 日志转储：支持日志数据投递转储至对象存储。 日志告警：支持对一个或多个日志单元设置自定义告警规则，告警规则将按照设定的周期执行监控任务。 如何开始使用云日志服务？ 在使用云日志服务前，您需要完成天翼云账号注册并实名认证。完成实名认证后，打开产品详情页，点击【立即开通】，按照指引开通云日志服务。详情请查看快速入门。

步骤二：微调DeepSeek模型 1. 启动LLaMAFactory服务 在完成云主机开通后，即可通过ssh连接到到云主机命令行。模型及LLaMAFactory服务均已放置在/root目录下，且已完成配套环境安装，可直接运行。 plaintext 进入目录 cd /root/LLaMAFactory 启动webui服务 (也可通过nohup放到后台启动) llamafactorycli webui 在成功启动LLaMAFactory服务后，您将可以通过 访问到相关页面。 plaintext 访问服务 2. 配置基础大模型和微调方法 在成功进入LLaMAFactory页面后，您首先需要按照如图的内容进行页面语言，模型名称和模型路径的设置。 注意 模型预置在/root/DeepSeekR1DistillQwen7B目录下。 3. 配置微调数据集 在Train页面内，您需要配置用于微调训练的数据集。镜像内预置了alpaca格式的天翼云示例数据，您也可参考示例数据修改/root/LLaMAFactory/data/目录下的alpacazhctyun.json(微调数据集)和datasetinfo.json(数据集信息)两个文件，改用您自己的私有数据。 镜像内置两份数据集，单条内容示例如下： data/alpacazhctyun.json(天翼云文档数据集) plaintext { "instruction": "天翼云的通用型弹性云主机有哪些规格？", "input": "", "output": " 用户询问通用型云主机规格，首先需要明确通用型的定位是平衡计算和内存资源。根据产品文档，通用型以s7系列为代表，应当列举不同后缀规格及其配置差异，最后补充适用场景说明。 n通用型弹性云主机有多个规格，例如s7.small、s7.medium、s7.large、s7.xlarge等，每种规格提供不同的vCPU和内存配置，适合多种业务场景。" } data/alpacaenmedcalcbenchmax2k.json(医学计算数据集MedCalcBench) plaintext { "instruction": "A 16yearold female adolescent was referred to our hospital with severe hypertension (systolic pressure 178 mmHg), which was first detected 7 months prior to presentation during a routine annual physical ...", "input": "What is the patient's Creatinine Clearance using the CockroftGault Equation in terms of mL/min? You should use the patient's adjusted body weight in kg instead of the patient's actual body weight if the patient is ...", "output": " The formula for computing CockcroftGault is given by CrCl ((140 age) adjusted weight (gendercoefficient)) / (serum creatinine 72), where the gendercoefficient is 1 if male, and 0.85 if female..." } 4. 配置相关训练参数 在Train页面内，还有大量可修改的微调训练参数。如果您对他们还不够了解，可暂时不进行修改。其中，训练轮数与样本量级关联性较大，如果您的微调数据量很少，则可能需要设置较大的训练轮数，才能有效果。 5. 启动微调训练 点击最下方的开始按钮，即可基于上面选择的基础模型和微调数据集，启动模型微调训练。页面下方会显示实时的训练进度，训练日志和loss变化情况。 如果您的训练样本较多，单张A10显卡的24G显存很容易因为无法承载，而导致报错"CUDA out of memory"。此时，您需要将云主机变配到显存更大的机型规格，并开启DeepSpeed stage3进行模型参数分片，如下图所示。 同时，您还需要修改默认DeepSpeed配置中的部分参数，以保证训练正常进行。修改/root/LLaMAFactory/cache/dsz3config.json中的如下内容： plaintext "zerooptimization": { "stage": 3, "overlapcomm": true, "contiguousgradients": true, "subgroupsize": 1e9, "reducebucketsize": "auto", "stage3prefetchbucketsize": "auto", "stage3parampersistencethreshold": "auto", "stage3maxliveparameters": 1e4, //降低该参数以减少显存占用 "stage3maxreusedistance": 1e4, //降低该参数以减少显存占用 "stage3gather16bitweightsonmodelsave": true }

本章节介绍云容器集群节点磁盘填充故障演练。 背景介绍 失控的日志文件、未经清理的临时数据或异常进程持续写入，都可能导致云容器引擎（CCE）节点的磁盘空间被耗尽。这种情况会直接导致Pod无法写入新数据、服务功能异常，甚至因 ephemeralstorage 压力过大而被kubelet驱逐。本演练模拟磁盘空间被占满的场景，帮助您检验系统的磁盘空间监控告警、日志轮转机制以及应用在无可用存储空间时的处理逻辑。 基本原理 通过dd命令将数据写入文件。 故障注入 1、纳管实例资源 1. 导航至 故障演练 > 目标应用 > 应用资源页面。 2. 在资源类型页签中选择云容器引擎，然后单击添加资源。 3. 在弹出的对话框中，勾选目标云容器引擎实例，单击确定。 4. 在应用资源 页面的云容器引擎 列表中，找到您的目标集群，单击其操作列的节点列表。 5. 在弹出的对话框中，单击添加节点。 6. 勾选您希望进行故障演练的一个或多个节点 ，然后单击确定。 注意 当您首次对 CCE 集群执行演练时，系统会自动在该集群中安装演练探针（以 Deployment 和 DaemonSet 形式部署）。 您也可以提前在 故障演练 > 目标应用 > 探针管理 > 云容器引擎 界面查看探针的基本信息，并手动执行安装或更新操作。

部署架构 通过应用模板快速创建模型服务，将 OpenWebUI 和 Ollama 以函数的形式部署在 FAAS 平台。 OpenWebUI 通过 Http 触发器供用户访问，提供聊天问答等交互。 OpenWebUI 和 Ollama 直接通过 Ollama API 进行交互。 NAS文件服务管理大模型相关文件供 Ollama 调用，同时也可存储知识库。 操作步骤 下面将详细介绍如何从零到一部署构建DeepSeek大模型的智能问答应用。 注意 您需要请交提官网工单申请加入FAAS平台的GPU函数白名单，方可体验后续流程。 1、创建虚拟私有云（VPC） 1. 依次进入天翼云“控制中心>网络控制台>虚拟私有云”，点击右上方“创建虚拟私有云”。 2. 在创建页面“VPC基本信息”部分，地域选择华东 华东1，VPC名称、子网等根据实际需求填写。 3. 点击下一步确认配置并创建。 2、创建弹性文件服务（SFS） 创建弹性文件服务SFS Turbo实例，用于存储大模型相关文件，以及私有知识库。 1. 依次进入天翼云“控制中心>存储控制台>文件存储>文件系统列表”，点击右上方“创建SFS Turbo实例”。 2. 在创建页面，地域选择华东 华东1 ，网络选择我们上一步创建的虚拟私有云实例，协议类型选择NFS，其余字段可以根据实际需求填写。 3. 点击下一步确认配置并创建。

本文介绍云日志服务查询和分析相关限制。 日志查询 限制项 说明 备注 日志采集到搜索时延 从日志产生到日志在控制台能被搜索到的时间间隔小于2分钟（非阻塞情况下）。 不涉及。 关键词个数 关键词，即单次查询时布尔逻辑符外的条件个数。每次查询最多30个。 不涉及。 操作并发数 您在1个天翼云账号下支持的最大查询操作并发数为20个。 如您有更大的使用需求，请提交工单申请。 返回结果 通过控制台查询：默认最多返回100条查询结果。 不涉及。 返回结果 通过API查询：默认最多返回5000条查询结果。 不涉及。 字段值大小 单个字段值最大为2KB，超出部分不参与快速分析，但是可以通过关键词查询。 不涉及。 查询结果排序 默认按照秒级时间从最新开始展示。 不涉及。 模糊查询 在查询语句单个词长度小于255字符 星号（）或问号（?）不能用在词的开头。 long数据类型和double数据类型不支持使用星号（）或问号（?）进行模糊查询 不涉及。 搜索时间范围 单次搜索，时间跨度默认不超过30天。 不涉及 表1 日志查询限制 日志分析 限制项 说明 备注 操作并发数 您在1个天翼云账号下支持的最大查询操作并发数为20个。 如您有更大的使用需求，请提交工单申请。 返回结果 通过控制台查询：默认最多返回100条查询结果；最大返回100MB的数据 不涉及。 字段值大小 单个字段值最大为2KB，超出部分不参与分析 不涉及。 分析时间范围 单次分析，时间跨度默认不超过30天。 不涉及 分析数据量 单次搜索分析最大支持扫描400MB日志数据（不包含缓存数据），超过部分截断，标记为搜索分析结果不精确。 不涉及 表2 日志分析限制注意 云日志服务为海量数据分析而优化，并非为实时事务处理设计。因此，我们不建议将其用于需要毫秒级响应、强一致性事务的核心业务场景，如交易、订单或库存管理。

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。

数据源 具体的数据类型 扫描限制 关系型数据库 MySQL、SqlServer、PostgreSQL类型。 采样扫描前500行数据。扫描指标QPS为300次/秒。 云搜索服务 大数据资产 对象存储服务 支持200+文件类型。 大于200MB以上的文件不会对其进行扫描；同时如果OBS桶的文件进行了加密，则无法对其扫描。 数据仓库服务 弹性云主机 搭建的Mysql、SqlServer、PostgreSQL、Oracle数据库及ElasticSearch实例。 数据湖探索 大数据资产

存储 服务 说明 相关文档 云硬盘 云硬盘（CTEVS，Elastic Volume Service）是一种可弹性扩展的块存储设备，可以为弹性云主机和弹性裸金属服务器提供高性能、高可靠的块存储服务。天翼云硬盘规格丰富，满足不同场景的业务需求，适用于文件系统、数据库、开发测试等场景 云硬盘产品定义 弹性文件服务 弹性文件服务（CTSFS，Scalable File Service）提供按需扩展的高性能文件存储（NAS），可为云上多个弹性云主机提供共享访问，具备高可用性和高数据持久性，为海量的小文件、低延迟高IOPS型应用提供有力支持 弹性文件服务产品定义 对象存储 对象存储（简称ZOS，Zettabyte Object Storge）是天翼云为客户提供的一种海量、弹性、高可靠、高性价比的存储产品，是专门针对云计算、大数据和非结构化数据的海量存储形态，通过S3协议和标准的服务接口，提供非结构化数据（图片、音视频、文本等格式文件）的无限存储服务 对象存储产品定义 其他 服务 说明 相关文档 云日志服务 云日志服务是天翼云打造的一款云原生日志观测分析平台产品，可为应用的海量日志数据提供大规模、低成本、集中式的平台化服务，具备一站式的日志采集、加工、查询分析、可视化、告警等能力，全面满足应用研发、运维、服务监控与业务分析等应用场景 云日志服务产品定义 弹性伸缩 弹性伸缩服务（CTAS，Auto Scaling）是根据用户的业务需求，通过策略自动调整其弹性计算资源的一种管理服务。该服务能够根据预设规则自动调整伸缩组内的云主机数量，在业务需求上升时自动增加云主机实例，业务需求下降时自动减少云主机实例，降低人为反复调整资源以应对业务变化和高峰压力的工作量，帮助用户节约资源和人力成本 弹性伸缩服务产品定义

本章节主要介绍向量检索的使用场景。 随着大规模图像检索、视频搜索、推荐等场景的数据规模越来越大，对高维空间向量检索的时延和准确率提出了更高的要求。云搜索服务针对大规模的向量检索场景提供了具体的解决方案，基于自研的向量搜索引擎，结合Elasticsearch的插件机制，高效集成了向量检索能力。 原理 向量检索从本质上讲，其思维框架和传统的检索方法没有区别。为了提升向量检索的性能，通常需要解决以下两个问题： 减少候选向量集 和传统的文本检索类似，向量检索也需要某种索引结构来避免在全量的数据上做匹配，传统文本检索是通过倒排索引来过滤掉无关文档，而向量检索是通过对向量建立索引结构来绕过不相关的向量，减小需要考察的范围。 降低单个向量计算的复杂度 向量检索支持漏斗模型，先对所有向量进行量化和近似计算，筛选出一定量接近检索目标的数据集，然后基于筛选的数据集进行精细的计算和排序。本方法不需要对所有向量都进行复杂的计算，可以有效提高检索效率。 向量检索即在一个给定的向量数据集中，按照某种度量方式，检索出与查询向量相近的K个向量（KNearest Neighbor，KNN），但由于KNN计算量过大，通常只关注近似近邻（Approximate Nearest Neighbor，ANN）问题。

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。

云专线(CDA)提供用户本地数据中心与天翼云VPC之间的连接服务。云专线产品在充分利用中国电信云网融合优势的同时,依托现有的IT基础设施,灵活搭建云上云下高速、低时延、稳定安全的专属连接通道。

资产模块 服务策略 作用范围 备注 OBS OBS Adminstrator 全局 用于配置OBS日志，获取OBS对象列表，下载OBS对象等 OBS EVS ReadOnlyAccess 区域 用于获取云硬盘列表 OBS OBS Adminstrator 全局 用于获取OBS服务投递日志 数据库 ECS ReadOnlyAccess 区域 用于获取自建数据库ECS列表 数据库 RDS ReadOnlyAccess 区域 用于获取RDS数据库列表及数据库列表相关信息 数据库 DWS ReadOnlyAccess 区域 用于获取DWS列表 数据库 VPC FullAccess 区域 用于打通网络，VPC的端口创建，安全组规则创建等 数据库 KMS CMKFullAccess 区域 用于使用KMS加密脱敏的场景 大数据 ECS ReadOnlyAccess 区域 用于获取自建大数据ECS列表 大数据 CSS ReadOnlyAccess 区域 用于获取CSS数据集群列表及数据索引等相关信息 大数据 DLI Service User 区域 用于获取DLI队列及数据库 大数据 VPC FullAccess 区域 用于打通网络，VPC的端口创建，安全组规则创建等 大数据 KMS CMKFullAccess 区域 用于使用KMS加密脱敏的场景 数据安全总览 Tenant Guest 区域 用于获取用户涉及数据存储处理等相关云服务的列表等 数据安全总览 OBS Adminstrator 全局 用于配置OBS日志，获取OBS对象列表，下载OBS对象等 数据安全总览 EVS ReadOnlyAccess 区域 用于云硬盘列表获取 数据安全总览 OBS Adminstrator 全局 用于OBS服务投递日志

Web应用防火墙（边缘云版）依托天翼云云安全节点形成云安全边缘网络，区别于传统WAF需要在源站前端部署，Web应用防火墙（边缘云版）把安全能力赋能在所有边缘节点，利用分布式节点部署使计算能力更强，有效降低源站计算压力，提升了用户访问质量的同时保护了源站数据的安全。本节介绍了Web应用防火墙（边缘云版）产品的优势。 自主可控的安全防护能力 基于 AI+ 规则双引擎的 Web 攻击识别，构建一体化应用业务安全防护。 业务流量识别与分析，自定义规则匹配用户业务，避免误拦截、漏拦截。 支持Bot流量管理和智能CC防护。 弹性扩容无惧突发风险 分布式集群防护，单点故障自动转移，确保网站的高可用性。 动态调整边缘节点，无缝扩展QPS 防护能力，可达亿级别防护规模。 利用大平台优势，基于全网、全行业流量的攻击数据，结合机器学习算法，构建一套智能防护体系。 便捷的运营与管理 零部署、零运维，支持多云、混合云环境，一键CNAME接入，云端安全专家配置策略。 集中监控和分散维护相结合，NOC 工程师7×24小时集中监控，网络工程师 7×24 小时在线支持，节点现场服务工程师进行服务保障。 支持一键开启IPv6功能，无缝处理IPv4和IPv6流量。 提供可视化报表、态势感知大屏，深入分析安全隐患，清晰把控全局。 敏感的威胁情报感知 0day漏洞快速修复，天翼云安全团队724小时监测，主动发现新型攻击并24小时内响应，帮助用户抵御最新威胁。

本章节主要介绍OBS数据迁移到云搜索服务。 操作场景 CDM支持在云上各服务之间相互迁移数据，本章节介绍如何通过CDM将数据从OBS迁移到云搜索服务中，流程如下： 1.创建CDM集群 2.创建云搜索服务连接 3.创建OBS连接 4.创建迁移作业 前提条件 已获取OBS的访问域名、端口，以及AK、SK。 已经开通了云搜索服务，且获取云搜索服务集群的IP地址和端口。 创建CDM集群 参考创建CDM集群，创建CDM集群。 关键配置如下： CDM集群的规格，按待迁移的数据量选择，一般选择cdm.medium即可，满足大部分迁移场景。 CDM集群的VPC必须和云搜索服务集群所在VPC一致，且推荐子网、安全组也与云搜索服务一致。 如果安全控制原因不能使用相同子网和安全组，那么需要确保安全组规则能允许CDM访问云搜索服务集群。 创建云搜索服务连接 1.单击CDM集群后的“作业管理”，进入作业管理界面，再选择“连接管理 > 新建连接”，进入选择连接器类型的界面。 2.连接器类型选择“云搜索服务”后单击“下一步”，配置云搜索服务连接参数。 名称：用户自定义连接名称，例如“csslink”。 Elasticsearch服务器列表：配置为云搜索服务集群（支持5.X以上版本）的连接地址、端口，格式为“ip:port”，多个地址之间使用分号（；）分隔，例如192.168.0.1:9200;192.168.0.2:9200。 用户名、密码：配置为访问云搜索服务集群的用户，需要拥有数据库的读写权限。 3.单击“保存”回到连接管理界面。

本节介绍了怎样在本地主机和Windows弹性云主机之间互传数据的方法。 方法一：安装传输工具 在本地主机和Windows弹性云主机上分别安装QQ.exe等工具进行数据传输。 方法二：本地磁盘映射 使用远程桌面连接mstsc方式进行数据传输。该方式不支持断点续传，可能存在传输中断的情况，因此不建议上传大文件。文件较大时，建议使用部署FTP服务等方式进行数据互传。 1. 登录本地主机。 2. 使用快捷键“Win+R”打开“运行”窗口。 3. 在“打开”栏，输入“mstsc”，打开远程桌面连接。 图 远程桌面连接 4. 单击左下角的，展开选项菜单。 5. 选择“本地资源”页签，并单击“本地设备和资源”栏的“详细信息”。 图 本地资源 6. 勾选“驱动器”和“其他支持的即插即用（PnP）设备”，并单击“确定”，将本地主机上的所有磁盘映射到Windows弹性云主机。 如果只需要映射部分本地主机上的磁盘到Windows弹性云主机，请展开“驱动器”，勾选待映射的磁盘设备。 图 本地设备和资源 7. 再次打开远程桌面连接窗口，并在“计算机”栏输入Windows弹性云主机的弹性IP地址。 图 远程桌面连接Windows弹性云主机 8. 单击“连接”。 9. 登录Windows弹性云主机。 10. 查看Windows弹性云主机的磁盘信息，如果有显示本地主机的磁盘设备，则表示您的本地主机与Windows弹性云主机之间可以互传数据了，如下图所示。 图 查看磁盘设备

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。

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（专业版）从主机安全（Host Security Service，HSS）、Web应用防火墙（Web Application Firewall，WAF）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。 与弹性云服务器的关系 态势感知（专业版）为弹性云服务器（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。

本节介绍天翼云手机在订购方面的常见问题。 云手机的订购方式有哪些？ 天翼云手机支持三种订购方式： （1）营业厅内订购：请前往当地的电信营业厅咨询天翼云手机产品订购相关内容。 （2）应用内订购：天翼云手机App内提供“订购云手机”服务。 （3）天翼云网门户订购：可在天翼云网门户“天翼云手机”产品详情页前往控制台进行订购。 云手机需要购买带宽？ 云手机（政企版）支持单独购买带宽，具体带宽大小以购买为准。订购带宽可参考上网带宽。 云手机到期前有提醒吗？ 我们在您的云手机到期前提醒三次，分别为前7天、前3天，前一天和到期当天，以短信和邮件形式进行通知。 退订云手机前有哪些限制条件？ 关于产品退订规则说明，请参考退订规则 退订云手机后，退款如何返还？ 系统提示退订申请已提交，3个工作日内进行审核，审核结果将以短信告知，退订成功过后，现金支付部分将实时返还至您的现金帐户中，拓展券支付部分不予退还。 云手机政企版都有哪些资源池上线售卖？ 天翼云手机政企版提供多个资源池供您选择，您可以在创建云手机界面切换不同资源池，但各资源池的实际剩余资源情况可能会有所变化，请以实际情况为准。

场景描述 科学计算属于大规模并行计算场景，需要计算资源完全独享且具备灵活的管理配置能力，避免受到其他用户的影响。同时科学计算的数据也属于企业政务的涉密数据，需要物理独享环境，确保数据安全。 产品优势 资源安全隔离—专属云资源物理隔离，企业重要应用与其他系统物理隔离，确保数据高保密要求 多种类型服务器—专属云提供通用型、通用计算增强型、内存增强型等多种类型服务器，可自由组合搭配，同时还支持物理机服务，满足大规模计算的灵活需求 专属云分布式存储搭配专属云（存储独享型）产品，提供专属分布式存储服务，满足高性能需求 场景四 对资源使用灵活性要求高的行业 场景描述 对于需要灵活使用资源的业务场景，例如互联网行业。用户可通过管理控制台随时创建、删除资源，还可利用镜像服务及备份服务快速创建还原环境，同时，通过资源浏览功能，用户能够一目了然资源使用情况。 产品优势 资源灵活组合—根据行业特点和业务要求灵活定制所需专属行业云 物理资源独享—独享物理机的所有资源，包括CPU、内存，保证性能的绝对稳定，保证实例间互访的稳定性

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。

类型 弹性云主机 应用云主机 应用云主机优势 应用场景 覆盖全量应用： 网站和应用程序托管 企业应用和业务系统 数据分析和大数据处理 游戏服务器和多媒体应用 图形渲染及高性能应用 适用于较轻量的应用： 开发和测试环境 小型网站和博客 个人项目和学习 云图、网盘等 适用于轻量型负载业务 计费方式 包年包月、按需计费 用户需分别选择实例类型规格，云盘类型规格，并单独购买弹性公网IP 包年包月 提供基础型、进阶型、随心购的资源套餐。 购买简单，价格更优惠 管理方式 以弹性云主机服务控制台为中心，提供对于实例的管理及操作功能，用户还可分别前往云硬盘、网络、安全、备份等产品控制台对其余配套资源及服务进行管理和操作。 集成了计算、存储、网络资源控制台管理界面，实现一站式管理服务，用户通过应用云主机服务控制台，可完成对多方资源的管理及操作。 操作流程及方式更简单。

本章节主要介绍翼MapReduce的安全增强特性。 翼MR作为一个海量数据管理和分析的平台，具备高安全性。翼MR主要从以下几个方面保障用户的数据和业务运行安全。 网络隔离 整个系统部署在公有云上的虚拟私有云中，提供隔离的网络环境，保证集群的业务、管理的安全性。结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能，为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。 资源隔离 翼MR服务支持资源专属区内部署，专属区内物理资源隔离，用户可以在专属区内灵活地组合计算存储资源，包括专属计算资源+共享存储资源、共享计算资源+专属存储资源、专属计算资源+专属存储资源。 主机安全 翼MR支持与公有云安全服务集成，支持漏洞扫描、安全防护、应用防火墙、堡垒机、网页防篡改等。针对操作系统和端口部分，提供如下安全措施： 操作系统内核安全加固 更新操作系统最新补丁 操作系统权限控制 操作系统端口管理 操作系统协议与端口防攻击 应用安全 通过如下措施保证大数据业务正常运行： 身份鉴别和认证 Web应用安全 访问控制 审计安全 密码安全 数据安全 针对海量用户数据，提供如下措施保障客户数据的机密性、完整性和可用性。 容灾：翼MR支持将数据备份到OBS（对象存储服务）中，支持跨区域的高可靠性。 备份：翼MR支持针对DBService、NameNode、LDAP的元数据备份和对HDFS、HBase的业务数据备份。

本文为您详细介绍天翼云云搜索服务的优势和特点。 天翼云云搜索服务具备以下特点和显著优势： 高效易用 升级搜索组件内核，吞吐性能提升30%，可将数据经由可视化平台进行分析展示。 无忧运维 全托管服务，开箱即用，主要操作一键可达，专业团队贴身看护。 高安全性 云搜索服务主要从以下几个方面保障数据和业务运行安全： 网络隔离 整个服务部署于用户公有云上专享的虚拟私有云中，提供安全隔离的网络环境，保证用户大数据集群的业务、管理的安全性。通过结合虚拟私有云的子网划分、路由控制、安全组等功能，可以为用户提供高安全、高可靠的网络隔离环境。 管理平面和用户服务分开部署，控制台用于管理用户订购的云搜索服务。 主机安全 通过VPC及安全组专有网络来确保主机的安全。针对云主机，天翼云也提供如下安全措施： 操作系统内核安全加固 更新操作系统最新补丁 操作系统权限控制 操作系统端口管理 操作系统协议与端口防攻击 云主机监控 防DDoS攻击 定期备份数据 增加登录密码强度 数据安全 数据安全在云搜索服务中，通过多副本机制保证用户的数据安全。 支持用户认证与细粒度级别鉴权。 云搜索数据存储在天翼云云硬盘产品中，云硬盘采用三副本冗余机制，定期备份，保证上层服务数据的高容灾性。

本文向您介绍如何使用大模型学习机微调自己的图像生成模型。 前提条件 大模型学习机预装了Llama 27bchat模型与stablediffuisonbasev2.1模型, 以及配套的开源服务框架textgenerationwebui与stablediffuisonwebui,使您不需单独进行下载模型与配置环境。 云主机开通与如何登录网页页面参见部署文档。 一、模型微调简介 由于基础大模型参数量极多，训练需要的资源量极大，因此基于基础大模型进行微调的技术应运而生。针对StableDiffusion进行微调的技术主流的有4种，分别是： 1. Textual Inversion：不改变原模型结构与参数，只增加新的关键词并训练新的输入embedding。生成的新模型很小，大约几十KB。由于没有影响原模型的结构与参数，因此调整能力有限。 2. Hypernetwork：在原模型的crossattention网络结构中插入一层新网络，与原模型结构串行执行。由于新网络会平均作用在整个模型上，因此更适宜训练绘画风格。模型大小约几十MB。 3. LoRA：在原模型的crossattention网络结构中插入多个小网络结构，与原模型结构并行执行。实践证明这种结构的效果要优于Hypernetwork，因此LoRA是当前最主流的微调方案。模型大小约几十MB。 4. Dreambooth：对整个原模型的参数进行微调，训练成本高，生成的模型相当于一个新的基础大模型。模型大小约几GB。 已有LoRA模型如何加载可参考图像生成模型使用最佳实践。 本文以Textual Inversion方式为例，介绍通过私有数据微调模型并进行图像生成的流程。如果您有微调新的LoRA模型的需求，本文也给出了相关插件的安装说明。

查看漏斗图 1. 登录管理控制台，选择“管理与部署 > 云日志服务 LTS”，进入“日志管理”页面。 2. 在日志管理页面中，选择目标日志组和日志流，进入日志流详情页面。 3. 选择“日志分析”。 4. 输入查询和分析语句，设置查询和分析的时间范围，单击“查询”。 5. 单击图标，使用漏斗图展示查询数据。在通用配置下方，参考下表配置参数。 参数 说明 系列名称 漏斗图的名称。 数值列 选择数值字段，某个字段对应的数值越大，在越上面。 隐藏图例 开启后，可以隐藏漏斗图上方的字段名显示。

Dify介绍 Dify 是一站式大模型应用开发平台。它能便捷接入各类数据并管理，支持模型微调与多模型调用。通过可视化界面和低代码工具，用户无需深厚技术背景，就能快速搭建如聊天机器人、智能客服等应用。可用于客户服务、内容创作等场景，具有降低开发门槛、提升效率、灵活可扩展等优势，助力企业高效落地大模型应用。 前置说明 1. 该文档为应用托管控制台通过应用市场体验Dify+DeepSeekR1模型搭建私有知识库的说明，通过应用托管控制台，打开应用市场，创建对应的Dify应用，使用 Dify构建本地知识库。 2. 本产品中的模型由第三方主体提供，尽管云公司已尽最大努力进行识别和维护，但仍无法保证模型的可用性。请客户按照该产品的服务协议使用该产品，做好甄别工作，并对自行选择的服务承担相应责任。 使用前准备 1. 天翼云账号注册：使用应用托管平台须具备天翼云官网账号。已有天翼云账号的直接登录即可，如无天翼云账号需先注册，注册流程可参考：注册账号。 2. 使用前提：如需使用服务请先完成实名认证，请参考账号中心实名认证。如需使用按需服务，请确认账号余额≥100 元。

对比维度 云硬盘EVS 弹性文件服务SFS 对象存储OBS 极速文件存储SFS Turbo 概念 云硬盘（Elastic Volume Service）可以为云主机提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务，可满足不同场景的业务需求，适用于分布式文件系统、开发测试、数据仓库以及高性能计算等场景。 SFS为用户提供一个完全托管的共享文件存储，能够弹性伸缩至PB规模，具备高可用性和持久性，为海量数据、高带宽型应用提供有力支持。适用于多种应用场景，包括HPC、媒体处理、文件共享、内容管理和Web服务等。 对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。适合企业备份/归档、视频点播、视频监控等多种数据存储场景。 SFS Turbo为用户提供一个完全托管的共享文件存储，能够弹性伸缩至320TB规模，具备高可用性和持久性，为海量的小文件、低延迟高IOPS型应用提供有力支持。适用于多种应用场景，包括高性能网站、日志存储、压缩解压、DevOps、企业办公、容器应用等。 存储数据的逻辑 存放的是二进制数据，无法直接存放文件，如果需要存放文件，需要先格式化文件系统后使用。 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据。 存放的是文件，会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。 访问方式 只能在ECS/BMS中挂载使用，不能被操作系统应用直接访问，需要格式化成文件系统进行访问。 在ECS/BMS中通过网络协议挂载使用。需要指定网络地址进行访问，也可以将网络地址映射为本地目录后进行访问。 可以通过互联网或专线访问。需要指定桶地址进行访问，使用的是HTTP和HTTPS等传输协议。 提供标准的文件访问协议NFS（仅支持NFSv3），用户可以将现有应用和工具与SFS Turbo无缝集成。 静态数据卷 支持 支持 支持 支持 动态数据卷 支持 支持 支持 不支持 主要特点 非共享存储，每个云盘只能在单个节点挂载。 共享存储，可提供高性能、高吞吐存储服务。 共享存储，用户态文件系统。 高性能、高带宽、共享存储。 应用场景 HPC高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。说明高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探等。 HPC高性能计算、媒体处理、内容管理和Web服务、大数据和分析应用程序等。说明高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染等。 大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序、智能视频监控、备份归档、企业云盘（网盘）等。 高性能网站、日志存储、DevOps、企业办公等。 容量 TB级别 PB级别 EB级别 TB级别 时延 1~2ms 3~20ms 10ms 1~2ms IOPS/TPS 单盘33K 2K 千万级 100K 带宽 MB/s级别 GB/s级别 TB/s级别 GB/s级别

本节主要介绍产品定义。 GeminiDB Influx接口是一款基于计算存储分离架构，兼容InfluxDB生态的云原生NoSQL时序数据库。在云计算平台高性能、高可用、高可靠、高安全、可弹性伸缩的基础上，提供了一键部署、快速备份恢复、计算存储独立扩容、监控告警等服务能力。广泛应用于资源监控、业务监控分析、物联网设备实时监控、工业生产监控、生产质量评估和故障回溯等。提供大并发的时序数据读写，压缩存储和类SQL查询，并且支持多维聚合计算和数据可视化分析能力。 GeminiDB Influx接口具有高写入、灵活弹性、高压缩率和高查询的特点。 高写入性能 数据按“时间Range + 时间线Hash”两层打散，分布式并行写入,且最高每天处理万亿级时间点写入。 灵活弹性 计算独立按需扩展、扩容不迁移数据，分钟级完成集群节点扩缩容。 高压缩率 列式存储布局和专用压缩算法，相比开源版本压缩率可以提升5~10倍左右。 高查询性能 多节点多线程并行查询，可高效处理高并发大数据量分析任务。 典型应用 IoT传感器时序数据分析 物联网应用，规模和可靠性至关重要。GeminiDB Influx接口提供了高吞吐量和并发性，您可以通过快速的响应时间来支持大量的连接。因此非常适合要求苛刻的物联网应用。 优势 ： 超强写入：小批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的4.5倍，大批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的3.3倍。 弹性扩展：基于计算存储分离的分布式架构，分钟级计算节点扩容，应对业务高峰期。

1. insert into select内存错误 优化查询：优化SELECT语句中的过滤条件、聚合操作和排序，以减少查询结果集的大小。 分批处理：将大型数据集拆分为较小的批次进行处理，使用LIMIT和OFFSET子句限制每次查询的数据量。 增加集群资源：增加云数据库ClickHouse集群的计算和内存资源，以满足更大的查询和插入操作需求。 使用临时表：将SELECT查询结果存储在临时表中，然后再将临时表数据插入目标表，以减少内存占用。 使用合适的数据类型：选择适合数据量和精度的数据类型，避免使用过大的数据类型导致内存消耗过高。 2. 耗费资源多的查询类型 复杂查询逻辑：查询中包含复杂的聚合操作、多层嵌套的子查询、大量的JOIN操作或递归查询，这些操作可能需要更多的计算和内存资源。 数据量过大：查询处理的数据量过大，导致CPU和内存资源被大量使用。可以考虑优化查询条件、增加集群资源或采取分批处理的方式来减少每次查询的数据量。 不合适的数据类型：选择不合适的数据类型可能导致内存消耗过高。确保选择适当的数据类型，避免使用过大的数据类型。 未优化的查询计划：云数据库ClickHouse的查询优化器可能选择了不合适的查询计划，导致资源利用率低下。可以尝试使用EXPLAIN语句分析查询计划，并根据分析结果进行优化。 内存设置不当：可能是由于云数据库ClickHouse实例的内存设置不合理，导致内存不足以处理查询。可以调整内存相关的配置参数，如maxmemoryusage、maxmemoryusageforallqueries等。