Rspack 开源项目教程
Rspack 是一个高性能的基于 Rust 的 JavaScript 打包器,它提供了与webpack生态系统强大的兼容性,允许无缝替换webpack,并以闪电般的构建速度脱颖而出。以下是关于如何理解和操作Rspack的核心组成部分的指南。
1. 项目目录结构及介绍
Rspack 的仓库具有典型的开源项目布局,虽然具体实现细节可能会随版本更新而变化,但其核心组件保持相对稳定。以下是关键部分的概览:
-
Cargo.toml: Rust项目的主配置文件,定义了库和二进制依赖关系以及元数据。 -
src: 包含Rspack的主要源代码,如主程序和各种模块。 -
examples(可能存在的): 提供了一系列示例项目,帮助理解如何应用Rspack。 -
docs或readme.md: 文档和快速入门指南,包括本教程中涵盖的信息。 -
.gitignore: 指定了Git应忽略的文件或目录类型。 -
license: 许可证文件,表明项目遵循MIT许可协议。 -
配置相关的文件 (如webpack兼容的配置示例),通常在示范如何设置项目时提供,但它们不在仓库根目录显式列出,而是通过文档指导用户自定义。
2. 项目的启动文件介绍
对于开发者来说,启动Rspack通常不直接涉及仓库中的特定“启动文件”,因为Rspack作为一个命令行工具被安装后,通过NPM或者Yarn等包管理工具调用。不过,项目初始化和运行命令大致如下:
-
安装Rspack:通常通过npm全局安装,命令如下:
npm install -g rspack -
使用Rspack启动项目(假设已有Rspack配置):
rspack serve
这将会启动开发服务器,如果有默认的或自定义的rspack.config.js(或相应的配置文件),则依据该配置进行编译和热模块替换(HMR)。
3. 项目的配置文件介绍
Rspack 配置文件 (rspack.config.js)
Rspack高度灵活,支持通过一个JavaScript文件来定制配置。这个文件并不直接存在于仓库中,而需要用户在自己的项目中创建。基本的配置可能如下所示:
module.exports = {
entry: './src/index.js', // 入口文件路径
module: {
rules: [ // 规则配置,可以添加对应的加载器配置
{
test: /\.jsx?$/,
loader: 'rspack-loader',
exclude: /node_modules/,
},
// 可以加入更多规则处理CSS、图片等资源
],
},
output: {
filename: '[name].bundle.js', // 输出文件名
path: path.resolve(__dirname, 'dist'), // 输出目录
},
resolve: {
extensions: ['.jsx', '.js'], // 自动解析的扩展名
},
};
请注意,Rspack努力保持与webpack配置的高兼容性,因此很多webpack的配置选项可以直接应用于Rspack,尽管某些特性可能有所不同或更优化以适应Rust的性能优势。
以上就是Rspack项目的基本结构、启动方法和配置文件简介。实际使用时,请参考最新的官方文档和GitHub仓库的说明,以获取最精确的指引和功能更新。
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