OpenShift Origin Web Console 项目教程
1. 项目介绍
OpenShift Origin Web Console 是 OpenShift 应用程序平台的 Web 控制台。它为用户提供了一个图形化的界面来管理和监控 OpenShift 集群中的应用程序和服务。Web Console 是基于 AngularJS 和 Hawt.io 构建的,提供了丰富的功能,如项目管理、资源监控、构建和部署管理等。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,确保你已经安装了以下工具:
- Node.js 和 npm
- grunt-cli 和 bower
2.2 安装依赖
首先,克隆项目仓库:
git clone https://github.com/openshift/origin-web-console.git
cd origin-web-console
然后,安装开发依赖:
npm install -g grunt-cli bower
hack/install-deps.sh
2.3 启动 Web Console
启动 Web Console 并开始监视资产变化:
grunt serve
这将在你的默认浏览器中打开 https://localhost:9000/。
2.4 修改和编译代码
你可以修改代码,例如在 origin-web-console/app/views/browse/secret.html 中进行更改。然后,编译代码:
grunt build
编译后的文件将位于 dist/ 目录下。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 项目管理
通过 Web Console,你可以轻松创建和管理项目。每个项目可以包含多个应用程序和服务,你可以通过控制台查看项目的资源使用情况、构建状态和部署历史。
3.2 资源监控
Web Console 提供了实时的资源监控功能,包括 CPU、内存和存储的使用情况。你可以通过这些数据来优化你的应用程序和服务。
3.3 构建和部署管理
你可以通过 Web Console 管理应用程序的构建和部署。控制台提供了直观的界面来配置构建策略、触发构建和查看构建日志。
4. 典型生态项目
4.1 OpenShift Origin
OpenShift Origin 是 OpenShift 的核心代码库,包含了除了前端以外的所有内容。Web Console 是 OpenShift Origin 的一部分,提供了用户友好的界面来管理 OpenShift 集群。
4.2 OpenShift Origin Web Console Server
OpenShift Origin Web Console Server 是 Web Console 的后端服务,负责处理前端请求并与 OpenShift 集群进行交互。它运行在 OpenShift 集群中,并通过 OpenShift 主节点代理请求。
4.3 OpenShift Origin Web Catalog
OpenShift Origin Web Catalog 是 Web Console 的依赖库之一,提供了应用程序和服务的目录管理功能。通过 Web Catalog,用户可以浏览和选择可用的应用程序模板和服务。
通过这些生态项目,OpenShift 提供了一个完整的平台,帮助开发者更高效地构建、部署和管理应用程序。
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