推荐:Ansible-elixir-stack - 简易Elixir和Phoenix部署利器
在现代Web开发中,Elixir语言和Phoenix框架以其高效的并发能力和简洁的语法赢得了开发者们的喜爱。然而,如何将这些项目顺利部署到服务器上,对于初学者和经验丰富的开发者来说,都是一项挑战。为此,我们向您推荐一款开源工具——Ansible-elixir-stack,一个一键式部署Elixir和Phoenix应用到服务器上的解决方案。
项目介绍
Ansible-elixir-stack是一个基于Ansible的角色,设计目标是简化Elixir和Phoenix应用程序的部署过程。通过一条命令即可完成环境配置和应用部署,无需深入理解Ansible的复杂细节。此外,它还内置了Postgres支持,以及hot code-reloading功能,使得代码更新无缝进行。
项目技术分析
该项目的核心特性在于其1-command部署机制,这得益于强大的自动化工具Ansible。Ansible使用简单且易于扩展,能自动处理服务器配置、应用部署和服务管理等任务。此外,它还整合了exrm,一个用于Elixir的应用打包和发布工具,让热更新成为可能。通过monit进行监控和自动重启,确保你的应用始终稳定运行。
应用场景
无论是在个人项目、小型初创企业,还是大型企业的生产环境中,Ansible-elixir-stack都能提供高效且可靠的部署方案。特别是在资源有限的情况下,如在低成本的云服务器上,你可以轻松部署多个爱好项目,并为每个项目绑定自定义域名。
项目特点
- 1步快速部署:只需一行命令,就能完成服务器准备和应用部署。
- Postgres集成:内置对Postgres数据库的支持,满足大部分Web应用需求。
- 自动创建安全文件:自动为你生成
prod.secret.exs文件,保护你的应用配置信息。 - 多应用共享服务器:在低成本服务器上部署多个应用,充分利用资源。
- 热代码更新:利用exrm实现无中断服务的代码更新。
- 无需Ansible经验:尽管基于Ansible角色,但使用时不需要深入Ansible知识。
安装与使用
只需几个简单的步骤,你就可以开始使用Ansible-elixir-stack:
- 安装Ansible
- 通过Ansible Galaxy安装此角色
- 在你的项目目录下执行预设脚本
- 使用playbooks进行首次设置和后续更新
详细步骤参见项目文档。
总的来说,Ansible-elixir-stack将Elixir和Phoenix应用的部署工作变得极其简单,极大地提升了开发者的效率。无论是新手还是老手,都应该尝试一下这个强大的工具,享受一键部署的便捷体验。立即加入,让您的项目飞起来!
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