Unleash 开源项目教程
2024-08-07 11:10:50作者:郁楠烈Hubert
1. 项目目录结构及介绍
以下是Unleash项目的基本目录结构及其功能简介:
.
├── README.md # 项目的主要介绍文件
├── USERS.md # 用户列表和案例
├── app.json # 应用配置文件
├── biome.json # 不清楚具体用途,可能是项目环境设置
├── cliff.toml # 可能是构建或自动化脚本配置
├── docker-compose.yml # Docker 集成配置
├── package.json # Node.js 项目的依赖管理
├── renovate.json # 自动化版本升级配置
├── tsconfig.json # TypeScript 编译配置
└── yarn.lock # Yarn 的锁定文件,确保依赖包一致性
README.md: 项目的主要介绍,包括项目概述、安装指南等。USERS.md: 列出使用该项目的公司和用户,可能还有联系方式。app.json和biome.json: 这些文件看起来是用来描述项目或配置环境的,但具体内容需要查看项目文档以获得详细解释。cliff.toml: 很可能是用于构建或者自动化任务的配置文件。docker-compose.yml: Docker Compose 文件,用于定义和运行多容器的应用。package.json: 包含项目依赖和开发依赖,以及npm命令。renovate.json: 自动更新依赖项的配置文件。tsconfig.json: TypeScript 项目的编译选项配置。yarn.lock: 使用Yarn作为包管理器时,锁定所有依赖版本的文件。
2. 项目启动文件介绍
在Unleash项目中,启动文件通常是通过docker-compose.yml来实现的。该文件使用Docker Compose来启动Unleash服务。要启动项目,需执行以下命令:
git clone git@github.com:Unleash/unleash.git
cd unleash
docker-compose up -d
这将从GitHub克隆项目到本地,进入项目目录并使用Docker Compose后台启动服务。Unleash将在localhost:4242上运行,你可以在这个URL登录(默认用户名:admin,密码:unleash4all)。
如果你想直接运行源代码,可以参考项目文档中的Node.js方法。
3. 项目配置文件介绍
Unleash的配置文件通常位于环境变量中,这些环境变量可以通过不同的方式设置,例如在运行Docker容器时通过--env标志传递。主要的配置选项包括:
UNLEASH_DB_URL: 数据库连接URL,用于存储feature toggle数据。UNLEASH_USER: 默认管理员用户名。UNLEASH_PASSWORD: 默认管理员密码。UNLEASH_HOST: 服务器监听地址,默认为0.0.0.0。UNLEASH_PORT: 服务器监听端口,默认为4242。
除了这些基本配置,更复杂的设置(如SSL证书、日志级别、邮件通知等)可以在启动服务时通过环境变量设置。详细的配置选项应参照项目文档。
以上就是Unleash开源项目的基础教程。若想深入了解,建议阅读项目官方文档和GitHub仓库中的其他资源。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210