Ngneat Nx-Serverless 开源项目指南
欢迎来到 Ngneat 的 Nx-Serverless 开源项目教程,这个项目是构建Node.js服务器无服务应用的终极单体仓库起点。它特别强调了TypeScript的支持、DynamoDB单一表设计以及一系列提升开发效率的功能。让我们一步步深入探索。
1. 项目的目录结构及介绍
Ngneat的Nx-Serverless采用了现代化的单体仓库风格布局,确保代码组织高效且易于维护:
目录结构概览
├── stacks/ # 每个Serverless配置或模板及其相关文件的栈
│ ├── [stack-name]/
│ ├── service.yml # Serverless配置文件
│ └── ... # 其他可能的服务相关文件
├── libs/ # 共享库,用于存放可跨栈复用的代码逻辑
├── tools/ # 工具脚本或辅助工具
├── README.md # 项目主说明文件
├── jest.config.js # 测试配置文件
├── tsconfig.base.json # TypeScript基础配置
├── workspace.json # Nx工作空间配置,核心配置文件
└── ...
- stacks: 包含所有Serverless服务的配置和服务定义。
- libs: 存放共享的业务逻辑或组件,提高代码复用率。
- tools: 可能包含辅助开发的脚本和工具。
- workspace.json: Nx工作区的核心配置,定义了工作区的结构、目标和依赖等。
- tsconfig.base.json: TypeScript的基础配置文件,确保整个项目有一致的编译设置。
2. 项目的启动文件介绍
在 Ngneat Nx-Serverless 中,并没有一个传统意义上的单一“启动文件”。相反,通过NX的工作流命令来管理不同的任务,如服务的部署、测试和本地运行。例如,要启动服务进行本地开发,通常会使用以下命令:
npx nx serve <STACK_NAME> --stage local
这里的 <STACK_NAME> 是你在 stacks 目录下的服务名称,而 --stage local 表示使用本地环境配置。
3. 项目的配置文件介绍
主要配置文件:workspace.json
workspace.json 控制着整个项目的工作流程和架构。它包含了项目的各个部分如何相互作用的信息,比如项目中所有的库和应用程序的定义、构建和执行的目标、以及每个目标对应的命令配置。示例配置片段可能包括:
{
"projects": {
"your-service": { /* 项目或库的具体配置 */ },
"shared-lib": { /* 共享库的配置 */ }
},
"targets": {
"serve": {
"executor": "@nrwl/serverless:serve",
"options": {
"configuration": "dev", /* 或者其他阶段 */
"project": "your-service"
}
}
// 更多目标...
}
}
TypeScript配置:tsconfig.base.json
tsconfig.base.json 提供了整个项目共用的TypeScript编译选项,确保一致的编码标准和兼容性。这包括源码目录、编译目标、类型检查设定等关键配置项。
Serverless配置:service.yml
在每个服务的栈下(stacks/*),你会找到特定于服务的service.yml文件。这个YAML文件是Serverless Framework的核心配置,描述了服务的资源定义、部署策略、事件触发器等。
总结来说,Ngneat's Nx-Serverless项目通过精心设计的目录结构、智能化的配置管理,以及高效的命令行操作,为开发者提供了一个高度组织化的无服务器应用程序开发平台。掌握这些核心点将使您能够更有效地利用此框架进行开发。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
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Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
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