Attune 项目安装与配置指南
1. 项目基础介绍
Attune 是一个用于安全发布和托管 Linux 软件包的工具。它支持自托管软件包仓库或使用其托管的云基础设施。Attune 的设计注重安全性,它的命令行界面 (CLI) 可以在本地对仓库索引进行签名,这样用户可以拥有自己的签名密钥,而不需要暴露它们。此外,Attune 支持增量仓库索引重建,使得添加和删除软件包变得非常快速。目前,Attune 支持 APT (Debian 和 Ubuntu) 仓库的发布,更多类型的仓库支持即将推出。
该项目主要使用以下编程语言:
- Rust
- Go
- PLpgSQL
2. 关键技术和框架
- Docker: 用于容器化应用,简化部署流程。
- GnuPG (gpg): 用于加密和签名软件包,确保软件发布的安全性。
- Rust/Go: 主要的后端开发语言,用于构建 Attune 的核心功能。
- PLpgSQL: 可能用于数据库相关的操作。
3. 安装和配置准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统中已经安装了以下工具:
- Docker
- GnuPG (gpg)
安装步骤
-
克隆仓库:首先,您需要从 GitHub 克隆 Attune 仓库到本地。
git clone git@github.com:attunehq/attune.git && cd attune -
配置环境变量:接下来,复制
.env.example文件为.env,并根据您的部署需求修改这些值,特别是ATTUNE_SECRET。cp .env.example .env -
启动控制平面和服务:使用 Docker Compose 启动 Attune 的控制平面和相关服务。
docker compose up -d -
安装 Attune CLI:从 GitHub Releases 下载 Attune CLI 并安装。
-
创建一个仓库:使用 Attune CLI 创建一个新的仓库。
attune repo create -u 'http://localhost:9000/debian' -d bookworm -
准备一个
.deb软件包:您可以从网上下载一个示例软件包,比如https://cdn.teleport.dev/teleport_17.4.4_arm64.deb。 -
将软件包添加到仓库:将准备好的
.deb软件包添加到您创建的仓库中。attune repo pkg -r 1 add -c stable/v17 /path/to/your/teleport_17.4.4_arm64.deb -
生成 GPG 密钥(如果需要):使用以下命令生成一个 GPG 密钥。
gpg --generate-key -
获取密钥 ID:列出您的秘密密钥,找到您想要用于签名的密钥 ID。
gpg --list-secret-keys -
导出签名密钥:导出您的签名密钥,替换
$KEYID为您的密钥 ID。gpg --armor --export-secret-keys --output demo-key.asc $KEYID -
签名并部署仓库:使用您的签名密钥签名并部署仓库。
attune repo -r 1 sync -k demo-key.asc
恭喜!您已经完成了 Attune 的安装和配置。如需更多详细设置和配置选项,请参考用户指南。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00