ACK Distro快速入门及使用指南
项目介绍
ACK Distro 是基于阿里巴巴容器服务 Kubernetes(ACK)构建的 Kubernetes 发行版,旨在为异构的IaaS环境提供生产级别的 Kubernetes 部署方案。此项目免费提供完整的内容与社区支持,其内部组件经过阿里云ACK严格验证与安全性检查,确保了行业领先的安全性和可靠性。ACK Distro作为一个独立的发行版,支持通过阿里巴巴的开源应用交付工具 Sealer 快速简便地部署到私有环境或边缘设备等,让用户能够以灵活的方式管理和扩展集群。它兼容多种硬件架构(包括x86和ARM),并自带高性能网络插件 Hybridnet,保证跨基础架构的顺畅运行。
项目快速启动
要迅速开始使用 ACK Distro,您需首先下载 Sealer 工具:
ARCH=amd64 # 或者 arm64,根据您的系统选择
wget http://ack-a-aecp.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/ack-distro/sealer/sealer-0.9.4-beta2-linux-$ARCH.tar.gz -O sealer-latest-linux-$ARCH.tar.gz && \
tar -xvf sealer-latest-linux-$ARCH.tar.gz -C /usr/bin
接下来,使用 Sealer 运行 ACK Distro,提供相应的参数来部署一个集群:
sealer run ack-agility-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/ecp_builder/ackdistro:v1-22-15-ack-10 -m $MASTER_IP1[$MASTER_IP2 $MASTER_IP3] [ -n $WORKER_IP1 ]
-p password
kubectl get cs
请注意替换 $MASTER_IP1, $MASTER_IP2, $MASTER_IP3 和 $WORKER_IP1 为实际的IP地址,并设置密码。
应用案例和最佳实践
ACK Distro适用于多种场景,尤其是那些需要在自有数据中心、其他云服务提供商或者个人PC上灵活部署和管理Kubernetes集群的企业。最佳实践中,建议采用Sealer进行一键式部署,利用其模板能力自动化配置复杂环境。此外,在生产环境中实施滚动更新策略和细粒度资源管理,结合Hybridnet网络插件实现高效的多集群互连和内网通信优化。
典型生态项目
ACK Distro并非孤立存在,它紧密集成阿里巴巴云生态系统。比如,可以与CNStack社区版搭配使用来增强运维能力(目前处于规划阶段)。此外,通过与云原生本地存储解决方案的配合,如Open-Local,支持动态卷供给和扩缩容,增强了本地存储的灵活性和效率。对于需要深度定制或对接其他阿里云服务的应用场景,ACK Distro提供了良好的兼容性和延展性,确保了与云服务的无缝协作。
以上内容为简要指南,具体操作细节和高级功能请参考官方文档和社区论坛,持续跟进最新版本的特性与改进。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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