plutarch-plutus 的安装和配置教程
1. 项目基础介绍和主要编程语言
plutarch-plutus 是一个开源项目,该项目为 Plutus 提供了一个丰富的库,Plutus 是一个用于智能合约的编程语言,它运行在 Cardano 区块链上。plutarch-plutus 主要使用 Haskell 编程语言开发,Haskell 是一种纯函数式编程语言,以其强大的类型系统和惰性求值特性而闻名。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目的关键技术是 Plutus 编程语言本身,它允许开发者在 Cardano 区块链上编写和部署智能合约。plutarch-plutus 提供了对 Plutus 的扩展,使得开发者可以更容易地构建复杂的智能合约。此外,它可能还使用了一些 Haskell 的特定库和工具,比如 GHC(Glasgow Haskell Compiler)作为编译器,以及各种 Haskell 的包管理工具。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装 plutarch-plutus 之前,您需要在您的系统中安装以下软件:
- GHC(Glasgow Haskell Compiler):Haskell 的编译器,通常用于编译 Haskell 代码。
- Cabal:Haskell 的包管理器,用于管理和安装 Haskell 库。
- Stack:一个用来构建 Haskell 项目的工具,它可以简化依赖管理和构建过程。
安装步骤
-
安装 GHC 和 Cabal: 首先,您需要从 Haskell 官方网站下载并安装 GHC 和 Cabal。确保安装过程中选择了正确的版本,以兼容
plutarch-plutus。 -
安装 Stack: 您可以从 Stack 的官方网站下载安装脚本,并按照说明进行安装。
-
克隆项目仓库: 打开命令行工具,使用以下命令克隆项目仓库:
git clone https://github.com/Plutonomicon/plutarch-plutus.git这将下载项目的最新版本到您的本地机器。
-
进入项目目录: 克隆完成后,使用以下命令进入项目目录:
cd plutarch-plutus -
构建项目: 在项目目录中,使用 Stack 来构建项目。首先,初始化 Stack 配置文件:
stack setup然后,构建项目:
stack build -
安装项目依赖: 在构建完成后,您需要安装项目依赖:
stack install -
运行测试(可选): 如果您想验证安装的正确性,可以运行项目的测试套件:
stack test
完成上述步骤后,plutarch-plutus 应该已经成功安装并配置好了。您可以开始使用它来开发您的 Plutus 智能合约项目。
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