Singularity 开源项目教程
1. 项目介绍
Singularity 是一个开源的调度系统,主要用于管理大规模的分布式任务。它由 HubSpot 公司开发,旨在简化任务调度和资源管理的复杂性。Singularity 支持多种任务类型,包括批处理任务、长时间运行的服务和一次性任务。它提供了灵活的 API 和 Web 界面,方便用户进行任务的创建、监控和管理。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的系统已经安装了以下软件:
- Java 8 或更高版本
- Maven 3.x
- Docker(可选,用于容器化部署)
2.2 下载项目
首先,从 GitHub 仓库下载 Singularity 项目:
git clone https://github.com/HubSpot/Singularity.git
cd Singularity
2.3 构建项目
使用 Maven 构建项目:
mvn clean install
2.4 启动 Singularity
构建完成后,您可以通过以下命令启动 Singularity:
java -jar target/SingularityService-*-shaded.jar server singularity.yaml
2.5 访问 Web 界面
启动成功后,您可以通过浏览器访问 Singularity 的 Web 界面:
http://localhost:7099
3. 应用案例和最佳实践
3.1 批处理任务调度
Singularity 非常适合用于调度批处理任务。例如,您可以使用 Singularity 来调度每天的数据备份任务。以下是一个简单的任务配置示例:
{
"id": "backup-task",
"command": "bash /path/to/backup.sh",
"schedule": "0 2 * * *"
}
3.2 长时间运行的服务
对于需要长时间运行的服务,Singularity 提供了强大的支持。您可以配置服务在启动时自动注册到服务发现系统,并在服务失败时自动重启。
{
"id": "long-running-service",
"command": "java -jar /path/to/service.jar",
"service": true
}
3.3 最佳实践
- 任务隔离:使用 Docker 容器来隔离任务,确保任务之间的环境不会相互影响。
- 资源管理:合理配置任务的资源需求,避免资源争用导致任务失败。
- 监控和报警:配置监控和报警系统,及时发现并处理任务失败或资源不足的情况。
4. 典型生态项目
4.1 Mesos
Singularity 可以与 Apache Mesos 集成,利用 Mesos 的资源管理能力来调度任务。Mesos 提供了强大的资源隔离和动态分配功能,适合大规模分布式任务调度。
4.2 Marathon
Marathon 是一个用于长时间运行服务的调度器,可以与 Singularity 结合使用。Marathon 提供了服务发现、健康检查和自动扩展等功能,适合需要高可用性的服务。
4.3 Chronos
Chronos 是一个基于 Mesos 的分布式调度器,适合调度批处理任务。Singularity 可以与 Chronos 结合使用,提供更强大的任务调度和管理能力。
通过以上模块的介绍,您应该能够快速上手并使用 Singularity 进行任务调度和管理。希望本教程对您有所帮助!
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