Glimmer VM 开源项目教程
1. 项目介绍
Glimmer VM 是一个灵活且低级别的渲染管道,用于从 Handlebars 模板构建“实时”DOM,并且可以在数据更改时廉价地更新 DOM。Glimmer VM 是 TypeScript 编写的,目前仍在快速发展中。它是 Ember.js 框架的核心组件之一,但也支持在独立应用中使用。
2. 项目快速启动
安装 Node.js
确保你已经安装了 Node.js。如果没有安装,可以从 Node.js 官网 下载并安装。
克隆项目
首先,克隆 Glimmer VM 项目到本地:
git clone https://github.com/glimmerjs/glimmer-vm.git
cd glimmer-vm
安装依赖
安装项目所需的依赖:
npm install
构建项目
运行以下命令来构建 Glimmer VM:
npm run build
构建完成后,生成的文件将位于 dist/ 目录中。
运行测试
你可以通过以下命令运行测试:
npm test
或者在浏览器中运行测试:
npm start
然后访问 http://localhost:7357/tests/ 查看测试结果。
3. 应用案例和最佳实践
在 Ember.js 中使用 Glimmer VM
Glimmer VM 是 Ember.js 的核心组件之一,提供了高性能的 DOM 渲染能力。以下是如何在 Ember.js 项目中使用 Glimmer VM:
-
安装 Glimmer 组件和追踪包:
npm install --dev @glimmer/component @glimmer/tracking -
生成一个 Glimmer 组件:
ember generate my-component -gc -
参考 Ember Octane Guides 了解更多使用细节。
独立 Glimmer 应用
Glimmer VM 也可以在独立的应用中使用,尽管目前仍处于实验阶段:
-
安装 Ember 构建工具:
npm install -g ember-cli -
创建一个新的 Glimmer 应用:
ember new my-app -b @glimmerx/blueprint -
启动开发服务器:
cd my-app/ npm run start
4. 典型生态项目
Ember.js
Ember.js 是一个全栈框架,广泛使用 Glimmer VM 作为其核心渲染引擎。Ember.js 提供了丰富的工具和生态系统,适合构建复杂的单页应用。
GlimmerX
GlimmerX 是一个实验性的项目,旨在将 Glimmer 组件与现代前端工具链(如 Vite 和 Rollup)结合,提供更轻量级的开发体验。
Glimmer Guides
Glimmer Guides 提供了关于如何使用 Glimmer 组件的详细文档和教程,适合开发者深入了解 Glimmer 的工作原理和最佳实践。
通过以上步骤,你可以快速上手 Glimmer VM,并在不同的应用场景中充分利用其强大的渲染能力。
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