Popub 使用指南
2024-09-11 11:48:18作者:滑思眉Philip
Popub 是一个旨在简化本地服务发布的Fedora项目,允许开发者轻松地将运行在localhost的服务发布到远程服务器上,以实现便捷的访问和调试。这个项目分为客户端(popub-local)和服务器端(popub-relay),确保了从本地到云端的无缝对接。
1. 项目介绍
Popub 项目为那些需要在外部访问本地开发环境的开发者提供了便利。它通过一组命令行工具,使得服务能够被临时地“弹出”到线上服务器,方便进行测试或演示。这大大简化了开发与部署流程,尤其适用于团队协作和快速迭代的项目环境。
2. 快速启动
要快速启动Popub,你需要先安装它。以下是基于Linux环境的基本步骤:
安装Popub
首先,确保你的系统中已安装Git和Go环境。然后,通过以下命令克隆项目并构建:
git clone https://github.com/m13253/popub.git
cd popub
make install
如果你是Fedora用户,也可以通过包管理器直接安装相关源码包。
运行示例
客户端配置和服务发布
假设你有一个本地运行的Web服务,例如,在端口8080上。你可以使用popub-local命令将其发布出去:
popub-local --service=http://localhost:8080 --relay-server=your.relay.server.addr
服务器端设置
在服务器端,你需要先运行popub-relay来作为代理服务:
popub-relay --listen-address=:8000
确保替换your.relay.server.addr为你实际的Relay服务器地址。
3. 应用案例和最佳实践
Popub特别适合于以下几个场景:
- 开发阶段的即时分享:无需复杂的网络配置,即可让同事访问你的在研功能。
- 多环境测试:快速部署多个版本的服务进行对比测试。
- 持续集成/持续部署(CI/CD):作为CI/CD流程的一部分,便于自动化测试时访问内部服务。
最佳实践中,建议对服务器端采用高可用性配置,并严格控制接入权限,保证安全性。
4. 典型生态项目
虽然Popub本身是独立的,但它可以很好地与其他DevOps工具如Docker、Kubernetes配合使用,增强本地开发与云环境之间的桥梁作用。例如,结合Docker容器化本地开发环境,再通过Popub发布服务,能够实现更加灵活的开发和部署模式。
通过以上步骤,你已经掌握了Popub的基本使用方法,可以开始利用它提高你的开发效率了。记得查看项目GitHub页面获取最新信息和技术支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212