active_storage_dashboard 的安装和配置教程
2025-05-17 04:12:40作者:胡易黎Nicole
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
active_storage_dashboard 是一个开源项目,它提供了一个用于监控和检查 Rails 应用程序中 Active Storage 数据的优雅、现代的仪表盘。该项目使用 Ruby 作为主要的后端编程语言,同时使用了 HTML 来构建用户界面。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目使用了以下关键技术和框架:
- Ruby on Rails:后端框架,用于构建 Web 应用程序。
- Active Storage:Rails 内置的文件上传和存储功能。
- HTML/CSS/JavaScript:前端技术栈,用于构建用户界面。
- MIT License:开源协议,允许用户自由使用、修改和分享代码。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您已经满足以下要求:
- Ruby 和 Rails 环境已经安装并配置好。
- 您的机器上有一个可以使用的数据库,如 PostgreSQL、MySQL 或 SQLite。
- 您已经安装了 Node.js 和 Yarn,用于管理前端依赖。
安装步骤
步骤 1:创建新的 Rails 项目
首先,创建一个新的 Rails 项目,如果您还没有一个项目的话:
rails new myapp --skip-active-storage
cd myapp
这里我们使用了 --skip-active-storage 选项来跳过内置的 Active Storage 安装,因为我们将会使用 active_storage_dashboard。
步骤 2:添加 active_storage_dashboard 依赖
在您的项目 Gemfile 中添加以下行:
gem 'active_storage_dashboard'
然后执行以下命令来安装 gem:
bundle install
步骤 3:配置路由
打开 config/routes.rb 文件,并添加以下路由:
# config/routes.rb
Rails.application.routes.draw do
# 确保挂载路径不包含任何特殊字符
# 使用简单路径,如 '/active-storage-dashboard' 或 '/storage-dashboard'
# 这对于正确的 URL 生成至关重要
mount ActiveStorageDashboard::Engine, at: '/active-storage-dashboard'
end
步骤 4:配置 Active Storage
如果您还没有配置 Active Storage,您需要添加相应的配置到 config/storage.yml 文件中。以下是 PostgreSQL 的示例配置:
# config/storage.yml
amazon:
service: S3
access_key_id: <%= ENV['AWS_ACCESS_KEY_ID'] %>
secret_access_key: <%= ENV['AWS_SECRET_ACCESS_KEY'] %>
bucket: <%= ENV['AWS_BUCKET'] %>
region: <%= ENV['AWS_REGION'] %>
# 默认配置
local:
service: Disk
root: <%= Rails.root.join('storage') %>
记得设置相应的环境变量。
步骤 5:启动 Rails 服务器
安装和配置完成后,您可以启动 Rails 服务器:
rails server
现在,您可以在浏览器中访问 /active-storage-dashboard 来查看仪表盘。
注意事项
- 在生产环境中使用该仪表盘之前,请考虑添加认证机制,以保护您的数据安全。
- 根据您的具体需求,您可能需要调整数据库和存储配置。
以上就是 active_storage_dashboard 的安装和配置教程,祝您使用愉快!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
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++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
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
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
492
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
346
147