Rancher Desktop 使用教程
1. 项目介绍
Rancher Desktop 是一个开源项目,旨在为开发者提供在桌面环境中运行 Kubernetes 和容器管理的能力。它基于 Electron 构建,支持 macOS、Windows 和 Linux 操作系统。Rancher Desktop 集成了多种工具,如 docker、nerdctl、kubectl 和 helm,使用户能够轻松地在本地环境中进行容器和 Kubernetes 的开发和测试。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Rancher Desktop
2.1.1 macOS
- 下载适用于 macOS 的安装包:
curl -LO https://github.com/rancher-sandbox/rancher-desktop/releases/latest/download/RancherDesktop-mac.dmg - 安装:
hdiutil attach RancherDesktop-mac.dmg cp -R /Volumes/Rancher\ Desktop/Rancher\ Desktop.app /Applications/ hdiutil detach /Volumes/Rancher\ Desktop
2.1.2 Windows
- 下载适用于 Windows 的安装包:
curl -LO https://github.com/rancher-sandbox/rancher-desktop/releases/latest/download/RancherDesktop-win.exe - 运行安装包并按照提示完成安装。
2.1.3 Linux
- 添加 Rancher Desktop 的 APT 仓库:
curl -s https://download.opensuse.org/repositories/isv:/Rancher:/stable/deb/Release.key | gpg --dearmor | sudo dd status=none of=/usr/share/keyrings/isv-rancher-stable-archive-keyring.gpg echo 'deb [signed-by=/usr/share/keyrings/isv-rancher-stable-archive-keyring.gpg] https://download.opensuse.org/repositories/isv:/Rancher:/stable/deb/ /' | sudo dd status=none of=/etc/apt/sources.list.d/isv-rancher-stable.list sudo apt update - 安装 Rancher Desktop:
sudo apt install rancher-desktop
2.2 启动 Rancher Desktop
安装完成后,启动 Rancher Desktop 应用程序。首次启动时,Rancher Desktop 会自动配置 Kubernetes 和容器运行时环境。
2.3 使用 Rancher Desktop
2.3.1 创建和管理容器
使用 nerdctl 或 docker CLI 创建和管理容器:
nerdctl run -d --name my-nginx -p 8080:80 nginx
2.3.2 管理 Kubernetes 资源
使用 kubectl 管理 Kubernetes 资源:
kubectl create deployment my-app --image=nginx
kubectl expose deployment my-app --port=80 --type=LoadBalancer
3. 应用案例和最佳实践
3.1 本地开发环境
Rancher Desktop 非常适合作为本地开发环境,开发者可以在本地运行 Kubernetes 集群,进行应用程序的开发和测试。通过 Rancher Desktop,开发者可以快速迭代和调试应用程序,而无需依赖远程 Kubernetes 集群。
3.2 持续集成和持续交付 (CI/CD)
在 CI/CD 流程中,Rancher Desktop 可以作为本地测试环境,确保代码在推送到生产环境之前经过充分的测试。通过在本地运行 Kubernetes 集群,开发者可以模拟生产环境,确保应用程序在不同环境中的行为一致。
3.3 教育和培训
Rancher Desktop 也是一个理想的教育和培训工具,帮助初学者快速上手 Kubernetes 和容器技术。通过在本地环境中运行 Kubernetes,学生可以直观地理解 Kubernetes 的工作原理,并进行实际操作。
4. 典型生态项目
4.1 Helm
Helm 是 Kubernetes 的包管理工具,Rancher Desktop 集成了 Helm,使用户能够轻松地管理和部署 Helm charts。
4.2 Istio
Istio 是一个服务网格,Rancher Desktop 支持 Istio 的安装和配置,使用户能够在本地环境中体验服务网格的功能。
4.3 Prometheus
Prometheus 是一个开源的监控和报警工具,Rancher Desktop 支持 Prometheus 的集成,使用户能够在本地环境中监控 Kubernetes 集群的性能和健康状况。
通过 Rancher Desktop,开发者可以轻松地在本地环境中集成和测试这些生态项目,确保应用程序在生产环境中的稳定性和可靠性。
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