Heroku Buildpack for Elixir 使用教程
项目介绍
Heroku Buildpack for Elixir 是一个用于在 Heroku 平台上部署 Elixir 应用的构建包。它提供了简单配置、预构建的 Elixir 二进制文件、Erlang 配置、Hex 和 rebar 支持等功能。该构建包还支持缓存 Hex 包、Mix 依赖和下载,以及通过钩子进行编译过程的自定义。
项目快速启动
1. 克隆项目
首先,克隆 Heroku Buildpack for Elixir 项目到本地:
git clone https://github.com/HashNuke/heroku-buildpack-elixir.git
cd heroku-buildpack-elixir
2. 设置 Heroku 应用
创建一个新的 Heroku 应用并设置构建包:
heroku create your-app-name
heroku buildpacks:set https://github.com/HashNuke/heroku-buildpack-elixir.git -a your-app-name
3. 配置 elixir_buildpack.config
在项目根目录下创建 elixir_buildpack.config 文件,并根据需要配置 Elixir 和 Erlang 版本:
# Elixir 版本
elixir_version=1.12.3
# Erlang 版本
erlang_version=24.0
4. 部署应用
将代码推送到 Heroku:
git add .
git commit -m "Initial commit"
git push heroku master
应用案例和最佳实践
应用案例
Heroku Buildpack for Elixir 广泛应用于部署 Elixir 和 Phoenix 框架的应用。例如,一个简单的 Phoenix 应用可以通过以下步骤部署到 Heroku:
-
创建一个新的 Phoenix 应用:
mix phx.new my_app cd my_app -
添加
elixir_buildpack.config文件并配置 Elixir 和 Erlang 版本。 -
创建 Heroku 应用并设置构建包:
heroku create my-app heroku buildpacks:set https://github.com/HashNuke/heroku-buildpack-elixir.git -a my-app -
部署应用:
git add . git commit -m "Deploy Phoenix app" git push heroku master
最佳实践
- 版本管理:确保 Elixir 和 Erlang 版本兼容,并在
elixir_buildpack.config文件中明确指定版本。 - 依赖管理:使用 Hex 和 Mix 管理依赖,并利用构建包的缓存功能加快部署速度。
- 编译钩子:通过
hook_pre_compile、hook_compile和hook_post_compile配置自定义编译过程。
典型生态项目
1. Phoenix 框架
Phoenix 是一个基于 Elixir 的高性能 Web 框架,广泛用于构建实时应用。Heroku Buildpack for Elixir 与 Phoenix 框架完美集成,支持快速部署和扩展。
2. Distillery
Distillery 是一个 Elixir 应用的发布管理工具,可以与 Heroku Buildpack for Elixir 结合使用,实现更高效的部署和发布流程。
3. ExUnit
ExUnit 是 Elixir 的单元测试框架,通过 Heroku Buildpack for Elixir 可以轻松集成测试流程,确保应用质量。
通过以上教程,您可以快速上手并部署 Elixir 应用到 Heroku 平台,同时了解相关的最佳实践和生态项目。
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