Substrate 项目启动与配置教程
2025-04-26 13:06:58作者:薛曦旖Francesca
1. 项目目录结构及介绍
Substrate 是一个用于构建去中心化应用(DApps)的框架,其目录结构如下:
Cargo.toml:这是 Rust 项目的配置文件,包含了项目的依赖、构建配置等信息。src:源代码目录,包含了所有 Rust 代码。lib.rs:库文件,定义了 Substrate 节点的核心逻辑。bin:包含了项目的可执行二进制文件。
node:节点相关的配置和模块。genesis.rs:创世纪配置文件,定义了链的初始状态。service.rs:节点服务配置,定义了节点如何启动和运行。
runtime:包含了运行时逻辑,比如智能合约执行环境、存储和共识机制等。tests:测试代码目录,用于测试项目的各个组件。scripts:脚本目录,可能包含了项目初始化、构建等脚本。README.md:项目说明文件,包含了项目描述、安装和使用指南。
2. 项目的启动文件介绍
在 Substrate 项目中,主要的启动文件是位于 src/bin 目录下的可执行文件。通常情况下,会有一个名为 substrate-node 的二进制文件,这是启动节点的主要入口。
启动节点的命令通常如下所示:
./target/release/substrate-node
这条命令会启动 Substrate 节点,默认情况下会连接到本地网络。如果需要指定配置文件或参数,可以在命令后添加相应的参数。
3. 项目的配置文件介绍
Substrate 的配置文件通常位于项目根目录下的 node 目录中。以下是一些主要的配置文件:
chain_spec.rs:链配置文件,定义了链的特定参数,如创世纪信息、经济模型、共识机制等。node_keypair:节点密钥文件,用于节点身份验证和网络通信。node_template.toml:节点模板配置文件,提供了启动节点时的一些默认配置。
配置文件可以通过命令行参数进行修改,例如:
./target/release/substrate-node --chain=local
这条命令指定了使用本地链配置文件启动节点。
在配置文件中,你可以定义节点的多种设置,包括但不限于:
- 监听地址和端口
- 连接的对等节点
- 账本数据库的存放位置
- 日志级别
- 经济模型参数,如手续费、货币供应变化率等
- 共识机制相关参数
正确配置这些文件是确保节点能够顺利启动和运行的关键。
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
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
408
3.15 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
674
160
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++
664
321
🎉 (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
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
263
326
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868