Phusion Passenger在Ubuntu 24.04上的安装指南
随着Ubuntu 24.04(Noble Numbat)的发布,许多开发者都在关注Phusion Passenger这个流行的应用服务器和Web服务器集成工具何时能够提供官方支持。本文将详细介绍Phusion Passenger在Ubuntu 24.04上的安装情况以及相关技术细节。
Phusion Passenger是一个高性能的Web应用服务器,支持Ruby、Python、Node.js等多种语言框架。它能够与Apache、Nginx等主流Web服务器无缝集成,提供进程管理、负载均衡等高级功能。
在Ubuntu 24.04发布初期,开发者们发现官方APT仓库中提供的Passenger版本是6.0.17,这个版本存在一些已知问题,特别是HTTP头处理方面的缺陷。这些问题在6.0.19版本中已经得到修复,因此许多开发者都在等待更新版本的发布。
经过开发团队的持续努力,Phusion Passenger 6.0.23版本已经正式发布,并提供了对Ubuntu 24.04的完整支持。这个新版本不仅修复了之前版本的问题,还包含了许多性能优化和稳定性改进。
对于希望在Ubuntu 24.04上安装最新版Phusion Passenger的开发者,现在可以通过官方APT仓库直接安装。安装过程与之前版本类似,只需添加官方仓库源并执行安装命令即可。需要注意的是,由于这是新发布的版本,建议在部署到生产环境前进行充分的测试。
对于已经使用Ubuntu 24.04自带旧版本Passenger的用户,建议升级到6.0.23版本以获得更好的稳定性和性能。升级过程通常是无缝的,但同样建议在测试环境中验证后再应用到生产环境。
Phusion Passenger团队对此次版本更新的延迟表示歉意,并解释说这是由于需要先更新holy-build-box项目才能继续发布工作。这种严谨的开发态度也体现了团队对产品质量的重视。
总的来说,Phusion Passenger现在已经完全支持Ubuntu 24.04,开发者可以放心地在最新版的Ubuntu系统上部署他们的Web应用了。
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