Juggernaut 技术文档
1. 安装指南
安装 Node.js
使用 Homebrew 包管理系统的用户,可以使用以下命令安装 Node.js:
brew install node
或者按照 Node.js 构建指南 进行安装。
安装 Redis
如果使用 Homebrew 包管理系统,可以使用以下命令安装 Redis:
brew install redis
或者按照 Redis 构建指南 进行安装。
安装 Juggernaut
Juggernaut 通过 npm 分发。如果尚未安装 npm,需要先安装。
npm install -g juggernaut
安装 Juggernaut 客户端宝石(可选)
如果计划将 Juggernaut 与 Ruby 一起使用,则需要安装宝石。
gem install juggernaut
2. 项目使用说明
Juggernaut 允许服务器和客户端浏览器之间实现实时连接。您可以使用 Web 应用程序将数据推送到客户端,实现多人游戏、聊天、团队协作等功能。
在开始使用之前,需要确保已安装 Node.js、Redis 和 Ruby(可选)。
运行 Juggernaut
启动 Redis:
redis-server
启动 Juggernaut:
juggernaut
启动后,访问 http://localhost:8080 查看效果。
基本使用
Juggernaut 的所有操作都在频道上下文中完成。JavaScript 客户端可以订阅频道,服务器可以向频道发布消息。
首先,在 HTML 中引入 Juggernaut 的 application.js 文件:
<script src="http://localhost:8080/application.js" type="text/javascript" charset="utf-8"></script>
然后创建 Juggernaut 实例并订阅频道:
<script type="text/javascript" charset="utf-8">
var jug = new Juggernaut;
jug.subscribe("channel1", function(data){
console.log("收到数据:" + data);
});
</script>
在服务器端,使用 Ruby 发布消息到频道:
require "juggernaut"
Juggernaut.publish("channel1", "一些数据")
您应该在打开的浏览器窗口中看到接收到的数据。
3. 项目 API 使用文档
Juggernaut API 主要包括两个方法:publish 和 subscribe。
publish:用于服务器端向频道发送消息。subscribe:用于客户端订阅特定频道。
从 Python 使用 Juggernaut
不需要使用 Ruby 与 Juggernaut 通信。以下是使用 Python 和 redis-py 库的示例:
import redis
import json
msg = {
"channels": ["channel1"],
"data": "foo"
}
r = redis.Redis()
r.publish("juggernaut", json.dumps(msg))
从 Node.js 使用 Juggernaut
与 Python 示例类似,可以使用 Node.js 的 Redis 适配器:
var redis = require("redis");
var msg = {
"channels": ["channel1"],
"data": "foo"
};
var client = redis.createClient();
client.publish("juggernaut", JSON.stringify(msg));
4. 项目安装方式
请参考上述“安装指南”部分。
以上就是关于 Juggernaut 项目的详细技术文档。按照以上指南,您可以顺利安装并使用 Juggernaut 实现实时数据通信功能。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00