Magallanes 技术文档
1. 安装指南
1.1 使用 Composer 安装
Magallanes 是一个基于 PHP 的部署工具,可以通过 Composer 进行安装。首先,确保你已经安装了 Composer。然后,在你的项目根目录下,打开 composer.json 文件,并添加以下依赖项:
{
"require-dev": {
"andres-montanez/magallanes": "^5.0"
}
}
保存文件后,运行以下命令来安装 Magallanes:
composer install
1.2 验证安装
安装完成后,你可以通过以下命令验证 Magallanes 是否安装成功:
vendor/bin/mage version
如果安装成功,你应该会看到 Magallanes 的版本信息。
2. 项目的使用说明
2.1 基本使用
Magallanes 是一个非常简单易用的部署工具。你可以通过命令行来执行部署任务。以下是一个基本的部署命令示例:
vendor/bin/mage deploy production
这个命令会将你的代码部署到生产环境。
2.2 自定义任务
Magallanes 允许你定义自定义任务,以便在部署过程中执行特定的操作。你可以在项目的根目录下创建一个 mage.yml 文件,并在其中定义你的任务。例如:
tasks:
pre-deploy:
- name: composer:install
post-deploy:
- name: cache:clear
在这个例子中,composer:install 任务会在部署开始前执行,而 cache:clear 任务会在部署完成后执行。
3. 项目 API 使用文档
3.1 内置任务
Magallanes 提供了一些内置任务,可以直接在部署过程中使用。以下是一些常用的内置任务:
composer:install: 安装 Composer 依赖。cache:clear: 清除缓存。git:checkout: 从 Git 仓库检出代码。
3.2 自定义任务 API
你可以通过编写自定义任务来扩展 Magallanes 的功能。自定义任务需要继承 Magallanes\Task\AbstractTask 类,并实现 execute 方法。例如:
namespace YourNamespace\Task;
use Magallanes\Task\AbstractTask;
class CustomTask extends AbstractTask
{
public function execute()
{
// 自定义任务逻辑
}
}
然后在 mage.yml 文件中注册你的自定义任务:
tasks:
custom:
- name: yournamespace:customtask
4. 项目安装方式
4.1 通过 Composer 安装
如前所述,Magallanes 可以通过 Composer 进行安装。这是最常用的安装方式,适用于大多数 PHP 项目。
4.2 手动安装
如果你不想使用 Composer,也可以手动下载 Magallanes 的源代码,并将其放置在你的项目目录中。然后,你需要手动配置环境变量和路径,以便能够从命令行调用 Magallanes。
4.3 使用 Docker
Magallanes 也可以通过 Docker 进行安装和使用。你可以创建一个包含 Magallanes 的 Docker 镜像,并在容器中运行部署任务。
FROM php:8.0-cli
RUN curl -sS https://getcomposer.org/installer | php -- --install-dir=/usr/local/bin --filename=composer
RUN composer require andres-montanez/magallanes
然后,你可以通过以下命令运行 Magallanes:
docker run -v $(pwd):/app your-magallanes-image vendor/bin/mage deploy production
通过以上步骤,你可以轻松地安装和使用 Magallanes 进行 PHP 项目的部署。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue08- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00