Ruote 项目技术文档
2024-12-23 17:33:49作者:秋泉律Samson
1. 安装指南
1.1 环境准备
在安装 Ruote 之前,请确保您的系统已经安装了 Ruby 环境。Ruote 是一个基于 Ruby 的工作流引擎,因此需要 Ruby 运行时支持。
1.2 安装依赖
Ruote 依赖于以下几个 gem 包:
yajl-rubyrufus-scheduler(版本 2.0.24)ruote
您可以通过以下命令安装这些依赖:
gem install yajl-ruby
gem install rufus-scheduler -v 2.0.24
gem install ruote
或者,您可以使用 Gemfile 来管理依赖,参考如下 Gemfile 示例:
source 'https://rubygems.org'
gem 'yajl-ruby'
gem 'rufus-scheduler', '2.0.24'
gem 'ruote'
然后运行 bundle install 来安装所有依赖。
2. 项目的使用说明
2.1 初始化引擎
首先,您需要初始化 Ruote 引擎。以下是一个简单的示例代码:
require 'rubygems'
require 'ruote'
require 'ruote/storage/fs_storage'
# 准备引擎
engine = Ruote::Engine.new(
Ruote::Worker.new(
Ruote::FsStorage.new('ruote_work')))
2.2 注册参与者
参与者是工作流中的关键组件,负责处理工作项。您可以通过以下方式注册参与者:
# 注册参与者
engine.register_participant :alpha do |workitem|
workitem.fields['message'] = { 'text' => 'hello !', 'author' => 'Alice' }
end
engine.register_participant :bravo do |workitem|
puts "I received a message from #{workitem.fields['message']['author']}"
end
2.3 定义工作流
工作流定义描述了工作项的流转方式。以下是一个简单的工作流定义示例:
# 定义工作流
pdef = Ruote.process_definition :name => 'test' do
sequence do
participant :alpha
participant :bravo
end
end
2.4 启动工作流
定义好工作流后,您可以通过以下代码启动工作流实例:
# 启动工作流实例
wfid = engine.launch(pdef)
# 等待工作流实例结束
engine.wait_for(wfid)
3. 项目API使用文档
3.1 Ruote::Engine
Ruote::Engine 是 Ruote 的核心类,负责管理工作流的执行。
new(worker):初始化引擎,传入一个Worker实例。register_participant(name, &block):注册一个参与者,name是参与者的名称,block是处理工作项的代码块。launch(process_definition):启动一个工作流实例,传入工作流定义。wait_for(wfid):等待指定的工作流实例结束。
3.2 Ruote::Worker
Ruote::Worker 负责执行工作流中的任务。
new(storage):初始化 Worker,传入一个存储实例。
3.3 Ruote::FsStorage
Ruote::FsStorage 是 Ruote 的文件系统存储实现。
new(path):初始化存储,传入存储路径。
4. 项目安装方式
Ruote 可以通过 RubyGems 安装,具体步骤如下:
- 打开终端或命令行工具。
- 运行以下命令安装 Ruote 及其依赖:
gem install yajl-ruby
gem install rufus-scheduler -v 2.0.24
gem install ruote
- 安装完成后,您可以在 Ruby 项目中通过
require 'ruote'引入 Ruote。
通过以上文档,您应该能够顺利安装、使用 Ruote 项目,并了解其 API 的基本使用方法。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0197
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0126
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python06
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
766
5.01 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
863
1.96 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
722
894
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
1.35 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
458
453
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.08 K
1.11 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.02 K
265
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
152
250
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1.01 K
627
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
357
425