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2026年05月

2026年04月

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    阿里云渠道商：阿里云NAS如何实现数据的高可用性？

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    阿里云渠道商：云文件存储 NAS是什么？

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    阿里云渠道商：为什么阿里云服务器价格更具竞争力？

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  • 提交了问题 2026-05-23

    阿里云部署Hermes Agent如何接入钉钉？

  • 回答了问题 2026-05-23

    阿里云部署Hermes Agent如何接入钉钉？

    本文由翼龙云yilongcloud撰写。 前期准备如下： 阿里云服务器选购（避坑关键）登录阿里云轻量应用服务器控制台，选择Hermes Agent 官方镜像，配置遵循 “黄金标准”：实例规格：2 核 4GB 及以上（2 核 2GB 易卡顿崩溃）磁盘：10GB 以上 SSD，保障记忆数据存储地域：国内选华东 1（杭州）、华北 2（北京），延迟更低带宽：5Mbps 起步，满足钉钉消息并发交互 绑定百炼大模型 APIHermes Agent 需依托大模型实现 AI 能力，阿里云百炼（通义千问）是最优适配选择：1.进入服务器 “应用详情” 页，点击 “配置 Hermes”→“初始化配置百炼 API Key”2.登录阿里云百炼控制台，创建 API Key（推荐 Coding Plan 套餐，固定月费、额度内无限调用）3.填入 API Key 并选择对应地域，完成模型绑定 钉钉开放平台创建应用获取钉钉接入凭证，是打通 Hermes 与钉钉的核心前提：1.登录钉钉开放平台，进入 “应用开发”→“企业内部开发”→“创建应用”2.填写应用名称（如 “Hermes 智能助手”）、图标，选择 “开发模式” 为 “开发应用”3.进入 “应用能力”→“机器人”，开启机器人配置，设置名称与头像4.在 “凭证与基础信息” 中，记录AppKey、AppSecret、RobotCode（后续配置必备） 钉钉配置如下： 配置 Hermes 网关（零代码操作）1.进入阿里云服务器的 Hermes WebUI，找到 “消息网关”→“钉钉配置”2.开启钉钉通道，填入此前获取的 AppKey、AppSecret3.设置消息接收地址保存配置，重启 Hermes 服务使设置生效钉钉应用发布与权限配置1.返回钉钉开放平台，进入 “权限管理”，添加核心权限：oqyapi_get_member_list：获取成员信息oqyapi_manage_agent：管理应用o群聊消息权限：确保机器人可接收群消息2.完成权限配置后，点击 “发布应用”，选择企业内可见范围3.在钉钉工作台搜索应用名称，添加到常用应用，完成接入测试验证：一键发送消息1.在钉钉群聊中 @Hermes 机器人，发送测试指令（如 “你好”“查询今日日程”）2.若机器人实时回复，且指令执行正常，即接入成功3.支持自定义指令模板、设置自动回复规则，适配企业个性化需求
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  • 提交了问题 2026-05-22

    如何优化阿里云灵骏智算AI训练成本？

  • 回答了问题 2026-05-22

    如何优化阿里云灵骏智算AI训练成本？

    本文由翼龙云yilongcloud撰写。优化AI训练成本三个技巧如下： 合理选择计费模式对于长期项目（如超过1个月），建议选择包年包月，可以节省大量成本。对于短期或实验性项目，按量付费更为合适，避免资源闲置浪费。 优化训练任务，提高资源利用率使用分布式训练框架（如阿里云PAI）可以有效提高GPU利用率，缩短训练时间，从而降低总成本。调整训练参数，例如合理设置batch size，避免因内存不足导致训练中断或效率低下。使用预训练模型进行迁移学习，减少训练时间和计算量。 监控与自动伸缩利用阿里云监控服务，实时跟踪算力使用情况，及时发现资源浪费。对于按量付费模式，可以设置自动伸缩策略，根据负载动态调整资源，避免不必要的费用。 下面以使用阿里云灵骏智算进行模型训练为例：步骤1：登录阿里云控制台，进入灵骏智算产品页面步骤2：根据训练需求，选择实例规格（如GPU型号、数量）和计费方式（包年包月或按量付费）。步骤3：配置训练环境，建议使用阿里云提供的深度学习镜像，快速部署。步骤4：上传训练数据，启动训练任务。在训练过程中，通过控制台监控资源使用情况。步骤5：训练完成后，及时释放资源，避免继续计费。
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  • 提交了问题 2026-05-21

    如何让阿里云普通云服务器（无显卡）秒变 AI 算力机器，低成本跑大模型推理？

  • 回答了问题 2026-05-21

    如何让阿里云普通云服务器（无显卡）秒变 AI 算力机器，低成本跑大模型推理？

    本文由翼龙云yilongcloud撰写；可以借助阿里云 EAIS 弹性加速实例，搭配普通非 GPU ECS 组合部署，即可快速实现无显卡服务器变身 AI 算力主机，高效完成各类大模型推理业务。 实例准备创建非 GPU 的 ECS 实例（推荐 Ubuntu 系统）创建 EAIS 实例（选择所需规格）控制台一键绑定 ECS 与 EAIS 环境配置安装 EAIS 工具包（验证 GPU 挂载状态）配置 CUDA 基础环境安装 EAIS 专用 PyTorch 依赖包（适配 libtorch） 模型推理下载官方测试套件（含 ResNet/BERT 示例）编译 C++ 推理程序（CMake 自动化构建）执行模型推理（具体指令参数可参考资料）：图像分类推理NLP模型推理 性能验证专用性能测试工具输出时延数据对比 EAIS 与传统 GPU 实例结果 相比直接购买GPU实例，EAIS的弹性绑定、按需启停特性，能有效避免算力闲置，大幅降低部署和使用成本，同时无需改造现有ECS架构，环境搭建、程序编译全程简单易懂，无论是初次使用EAIS的开发者，还是有高效推理需求的中小团队、企业，都能快速上手。
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  • 提交了问题 2026-05-20

    单阿里云 EAIS和多阿里云 EAIS如何绑定 ECS 实例？

  • 回答了问题 2026-05-20

    单阿里云 EAIS和多阿里云 EAIS如何绑定 ECS 实例？

    本文由翼龙云yilongcloud撰写。 绑定前必须满足的核心条件操作前请务必确认以下前提，避免绑定失败：1.EAIS 状态正常：实例状态需为「可绑定」且未被占用2.ECS 无绑定冲突：1.单实例绑定：目标 ECS 未绑定任何 EAIS2.多实例绑定：ECS 可绑定多个 EAIS（无数量限制） 场景一：单 EAIS 绑定 ECS适用场景：单业务 AI 推理 / 轻量模型训练操作流程：1.登录EAIS 控制台2.选择与 ECS相同地域（关键！）3.在实例列表找到目标 EAIS，点击「绑定」4.选择要绑定的 ECS 实例5.等待状态从「绑定中」→「已绑定」（约 15 秒）绑定后启动 EAIS 即可在 ECS 使用加速能力，开箱即用 场景二：多 EAIS 绑定同一 ECS（算力弹性扩容方案）适用场景：高并发推理 / 多模型并行 / 业务隔离操作流程：步骤一：批量绑定1.在 EAIS 控制台选中多个 EAIS 实例2.点击「绑定」选择同一台 ECS3.确认所有实例状态变为「已绑定」步骤二：启动加速器提示：通过控制台或API创建的EAIS必须手动启动 在实例列表勾选已绑定的EAIS点击「启动」按钮（此时开始计费）远程登录ECS后，通过EAIS实例ID指定运行业务
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  • 提交了问题 2026-05-19

    如何用阿里云 EAIS 部署 AI 推理服务？

  • 回答了问题 2026-05-19

    如何用阿里云 EAIS 部署 AI 推理服务？

    本文由翼龙云yilongcloud撰写。 准备基础环境创建普通 ECS（非 GPU 机型）系统推荐：Ubuntu 18.04关键要求：必须配置专有网络 VPC 绑定 EAIS 实例控制台操作：选择与ECS同地域/同VPC/同可用区eaisctl create --instance-type eais.gn6i --vpc-id vpc-xxx注意：1 个 EAIS 仅支持绑定 1 台 ECS激活 GPU 算力控制台启动 EAIS → 状态变为 “使用中” 即生效部署推理环境安装基础环境pip install --upgrade pippip install tensorflow==2.6.0 eais-accelerator# 上传模型文件至ECSscp model.tar.gz user@ecs-ip:/home/运行与监控直接执行原有推理代码（支持 BERT/ResNet/ 自定义大模型）实时监控：eais_smi # 查看GPU利用率/实例状态
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  • 提交了问题 2026-05-18

    阿里云 EAIS 和传统 GPU 服务器有什么差异呢？

  • 回答了问题 2026-05-18

    阿里云 EAIS 和传统 GPU 服务器有什么差异呢？

    本文由翼龙云yilongcloud撰写。传统 GPU 云服务器（如 GN 系列）采用 CPU / 内存 / GPU 强绑定的整卡模式：规格固定导致资源浪费：'GPU 闲、CPU 满' 或 'CPU 剩、GPU 不够'流量波动时整卡长期闲置，成本居高不下中小团队被迫为整卡 GPU 买单，门槛高EAIS 通过架构重构实现革命性突破：前端 ECS（CPU / 内存） + 后端弹性加速池（GPU/NPU）通过高速虚拟通道无缝连接（性能损耗 ECS 负责业务逻辑，EAIS 专注 AI 推理加速支持自由组合、秒级弹性绑定 / 解绑 多维核心对比如下：
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  • 提交了问题 2026-05-15

    新手如何创建阿里云ECS智算实例？

  • 回答了问题 2026-05-15

    新手如何创建阿里云ECS智算实例？

    本文由翼龙云yilongcloud撰写，创建步骤如下：步骤 1：登录阿里云国际站账号无国际上云门槛的或有不懂的可寻我们上云和解决问题。步骤 2：进入 ECS 控制台 → 发起实例创建步骤 3：核心配置选择（新手直接照抄）步骤 4：确认订单 → 选择按量付费（避免包月浪费） → 启动实例（30 秒完成）步骤 5：记录公网 IP → 远程连接初始化 → 完成！ 零基础按需选型
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  • 提交了问题 2026-05-14

    阿里云如何部署OpenClaw+OpenViking长记忆？

  • 回答了问题 2026-05-14

    阿里云如何部署OpenClaw+OpenViking长记忆？

    本文由翼龙云yilongcloud撰写。云端部署OpenClaw后用API 密钥替换命令关联配置百炼API。OpenViking 实战场景（典型问题解决方案） 场景 1：技能调用经验沉淀痛点复现原生框架调用技能时频繁报错（参数格式错误 / 鉴权缺失），每次对话需重新调试操作流程 安装销售数据查询模块clawhub install sales-db-query# 2. 首次调用（触发错误生成经验）openclaw chat '调用sales-db-query模块，获取2025年10月全国销售数据，参数：{sale_date:202510, region:全国}'执行效果首次报错：返回 '400 - 日期格式需 YYYY-MM-DD；403 - 缺失鉴权凭证'OpenViking 自动生成 'sales-db-query 避坑指南'，记录正确参数格式及鉴权要求二次调用自动应用记忆，无需手动修正即成功执行 场景 2：长程对话目标维持痛点复现原生框架在百轮对话后丢失初始目标，导致输出偏离方向验证流程 设定持久化目标openclaw chat '核心任务：输出ToB销售工具优化方案，聚焦3项指标：系统稳定性、记忆沉淀力、错误率降低。后续分析需紧扣此目标'插入干扰对话openclaw chat '生成今日工作计划'openclaw chat '编写Python冒泡排序示例'openclaw chat '分析2026年AI工具趋势'百轮后要求输出方案openclaw chat '基于初始目标，生成优化方案框架'执行效果OpenViking 自动回溯初始目标，方案严格围绕 ToB 需求与 3 项指标构建，任务完成率从 35.65% 提升至 51.23% 场景 3：跨会话凭证复用操作流程会话1：存储云凭证openclaw chat '记录OSS访问密钥：AccessKeyId=xxx，AccessKeySecret=xxx，后续OSS操作自动使用'# 重启服务openclaw gateway restart# 会话2：跨会话调用openclaw chat '使用OSS工具，上传~/Documents/report.pdf至test-bucket存储桶'执行效果自动检索跨会话凭证直接完成上传，解决原生框架 '会话隔离致记忆丢失' 问题OpenViking 扩展的诞生，从根本上攻克了 OpenClaw 长效记忆的瓶颈。通过 '虚拟存储 + 分层供给 + 向量检索' 的创新架构，实现 '任务成功率提升 43%+ 资源开销降低 91%' 的双重突破。无论是技能经验沉淀、长程目标维持还是跨场景凭证复用，都能轻松应对，极大拓展了 OpenClaw 在持续化场景中的应用价值。
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  • 提交了问题 2026-05-13

    阿里云百炼怎么进行高效调参？

  • 回答了问题 2026-05-13

    阿里云百炼怎么进行高效调参？

    本文由翼龙云yilongcloud撰写；将解析在阿里云百炼平台上进行大模型训练的高效调参方法提升性能。 准备工作在开始训练之前，您需要准备以下几项：数据集：确保您已准备好高质量的训练数据，并上传至阿里云对象存储OSS。计算资源：根据模型大小选择合适的计算资源（如GPU规格和数量），百炼平台提供多种规格的GPU实例供您选择。模型选择：百炼平台支持多种预训练模型，您可以根据任务需求选择合适的基础模型。 创建训练任务登录阿里云百炼控制台，进入“模型训练”模块，点击“创建训练任务”： 任务名称：为训练任务命名，便于识别。 数据集配置：选择已上传的OSS数据集路径。 模型配置：选择基础模型，百炼提供了多种预训练模型（如GPT系列、通义千问等）。 资源规格：根据模型大小选择GPU资源。 关键参数调整技巧高效的参数调整是提升模型性能的关键。以下是一些核心参数的调优建议：学习率（Learning Rate）： 学习率过大可能导致模型震荡，过小则收敛缓慢。建议使用学习率预热（Warmup）和衰减（Decay）策略。例如：初始学习率设置为5e5，预热步数为1000步，然后采用线性衰减。 批次大小（Batch Size）： 在GPU显存允许的情况下，适当增大Batch Size可以提高训练速度，但过大会导致梯度更新不够频繁，影响模型收敛。建议：根据显存情况逐步尝试（如8、16、32等），并观察训练损失的变化。 训练轮数（Epochs）： 训练轮数不足会导致欠拟合，过多则可能导致过拟合。建议根据数据集大小和任务复杂度设置。 通常，对于大规模数据集，13个Epoch即可；小规模数据集可能需要10个Epoch以上。 优化器选择（Optimizer）： 百炼平台支持多种优化器，如Adam、AdamW等。对于大多数NLP任务，AdamW是一个不错的选择，它加入了权重衰减（Weight Decay）以避免过拟合。 梯度裁剪（Gradient Clipping）： 训练大模型时，梯度爆炸是一个常见问题。设置梯度裁剪（如1.0）可以有效避免。 监控与调整在训练过程中，您可以实时监控训练损失、验证损失等指标。百炼平台提供了可视化工具，帮助您分析模型训练状态。如果发现损失不下降或波动较大，可尝试以下调整：降低学习率、减小Batch Size、增加训练数据量、调整模型结构
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  • 提交了问题 2026-05-12

    如何使用阿里云DAS进行安全基线检查并处理高危项？

  • 回答了问题 2026-05-12

    如何使用阿里云DAS进行安全基线检查并处理高危项？

    本文由翼龙云yilongcloud撰写；安全基线检查步骤如下：步骤1：登录阿里云控制台首先，您需要登录阿里云控制台。步骤2：进入DAS服务在控制台首页，通过搜索框或产品列表找到“数据库自治服务（DAS）”，点击进入。步骤3：选择目标数据库实例 在DAS控制台，您可以看到您所有的数据库实例。选择您需要进行安全检查的实例。 步骤4：执行安全基线检查在实例详情页面，找到“安全基线检查”功能，点击“立即检查”。系统将自动开始检查，检查过程可能需要几分钟，请耐心等待。步骤5：查看检查报告检查完成后，您可以在页面上看到检查报告。报告会列出所有检查项，包括通过项和风险项，并按照风险等级（高危、中危、低危）进行分类。 处理高危项步骤如下：在检查报告中，高危项需要优先处理。例如，如果发现存在“允许root用户远程登录”的高危项，您可以按照以下步骤处理： 在报告中点击该项的“查看详情”，了解风险描述和修复建议。根据修复建议，在数据库中进行相应的配置修改。例如，禁止root用户远程登录，并创建具有必要权限的普通用户进行远程管理。修改完成后，您可以重新执行安全基线检查，确认高危项是否已修复。
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