Open edX DevStack 使用教程
1. 项目介绍
Open edX DevStack 是一个用于快速启动和开发 Open edX 服务的工具。它提供了一系列脚本和配置文件,帮助开发者快速搭建一个完整的 Open edX 开发环境。DevStack 主要用于开发和扩展 Open edX 服务,支持从源代码快速部署 Open edX 云环境。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,确保你的系统满足以下要求:
- 操作系统:Linux(推荐 Ubuntu)
 - Docker 和 Docker Compose 已安装
 - Git 已安装
 
2.2 克隆项目
首先,克隆 DevStack 项目到本地:
git clone https://github.com/openedx/devstack.git
cd devstack
2.3 启动 DevStack
使用以下命令启动 DevStack:
make dev.up
这个命令会启动所有必要的容器,并配置 Open edX 环境。
2.4 访问 Open edX
启动完成后,你可以通过以下地址访问 Open edX:
- LMS(学习管理系统): http://localhost:18000
 - Studio(课程创作工具): http://localhost:18010
 
3. 应用案例和最佳实践
3.1 开发新功能
DevStack 是开发新功能和扩展 Open edX 服务的理想工具。开发者可以在本地环境中快速测试和调试代码,而无需担心影响生产环境。
3.2 测试和调试
DevStack 提供了一个完整的 Open edX 环境,开发者可以在此环境中进行各种测试和调试工作。例如,测试新开发的插件或模块,调试已有的功能等。
3.3 学习 Open edX
对于新接触 Open edX 的开发者,DevStack 提供了一个快速入门的环境。通过在本地搭建 Open edX 环境,开发者可以更好地理解 Open edX 的架构和功能。
4. 典型生态项目
4.1 Tutor
Tutor 是另一个用于部署和管理 Open edX 的工具,它提供了更简单的部署方式和更丰富的功能。对于生产环境的部署,推荐使用 Tutor。
4.2 Open edX Platform
Open edX Platform 是 Open edX 的核心项目,包含了 LMS 和 Studio 等核心组件。DevStack 是基于 Open edX Platform 构建的,因此开发者可以通过 DevStack 深入了解 Open edX Platform 的内部机制。
4.3 Open edX Mobile
Open edX Mobile 是 Open edX 的移动端应用,支持在移动设备上访问 Open edX 课程。开发者可以通过 DevStack 搭建的本地环境,测试和开发 Open edX Mobile 的功能。
通过以上内容,你可以快速上手 Open edX DevStack,并开始开发和扩展 Open edX 服务。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00