【亲测免费】 Git LFS 使用教程
1. 项目介绍
Git LFS(Large File Storage)是一个用于管理 Git 仓库中大文件的命令行扩展和规范。它允许开发者将大文件(如图片、视频、大型二进制文件等)存储在 Git LFS 服务器上,而不是直接存储在 Git 仓库中,从而避免 Git 仓库变得臃肿。Git LFS 客户端是用 Go 语言编写的,支持 macOS、Windows、Linux 和 FreeBSD 等操作系统。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Git LFS
2.1.1 在 Linux 上安装
在 Linux 上,可以通过包管理器安装 Git LFS。例如,使用 apt 或 yum:
# 使用 apt 安装
sudo apt-get update
sudo apt-get install git-lfs
# 使用 yum 安装
sudo yum install git-lfs
2.1.2 在 macOS 上安装
在 macOS 上,可以通过 Homebrew 安装 Git LFS:
brew install git-lfs
2.1.3 在 Windows 上安装
在 Windows 上,可以通过 Chocolatey 安装 Git LFS:
choco install git-lfs
2.2 初始化 Git LFS
安装完成后,需要在每个 Git 仓库中初始化 Git LFS:
git lfs install
2.3 跟踪大文件
使用 git lfs track 命令来指定需要由 Git LFS 管理的大文件类型。例如,跟踪所有 .psd 文件:
git lfs track "*.psd"
2.4 提交并推送
跟踪文件后,需要将 .gitattributes 文件提交到仓库中:
git add .gitattributes
git commit -m "Track PSD files using Git LFS"
git push origin main
3. 应用案例和最佳实践
3.1 案例:游戏开发
在游戏开发中,通常会涉及到大量的纹理、模型和音频文件。使用 Git LFS 可以有效地管理这些大文件,避免 Git 仓库变得过于庞大。
3.2 最佳实践
- 定期清理 LFS 缓存:定期清理本地 LFS 缓存可以释放磁盘空间。
- 使用
.gitattributes文件:合理使用.gitattributes文件来管理需要由 Git LFS 跟踪的文件类型。 - 监控 LFS 使用情况:使用
git lfs ls-files命令来监控当前仓库中由 Git LFS 管理的文件。
4. 典型生态项目
4.1 GitHub
GitHub 是 Git LFS 的主要支持平台之一。在 GitHub 上,你可以轻松地使用 Git LFS 来管理大文件,并享受 GitHub 提供的各种功能。
4.2 GitLab
GitLab 也支持 Git LFS,并且提供了与 GitHub 类似的功能。你可以在 GitLab 上使用 Git LFS 来管理大文件,并与其他开发者协作。
4.3 Bitbucket
Bitbucket 同样支持 Git LFS,并提供了与 GitHub 和 GitLab 类似的功能。你可以在 Bitbucket 上使用 Git LFS 来管理大文件,并与其他开发者协作。
通过以上步骤,你可以轻松地在项目中集成 Git LFS,并有效地管理大文件。
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
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00