Facette 项目技术文档
1. 安装指南
Facette 是一个开源的 Web 应用程序,用于显示来自各种数据源(如 collectd、Graphite、InfluxDB 或 KairosDB)的时间序列数据。以下是 Facette 的安装指南。
1.1 构建与安装
请参考 INSTALL.md 文件中的详细构建说明和安装步骤。该文件包含了从源代码构建 Facette 的完整指南,包括依赖项的安装、编译过程以及最终的安装步骤。
1.2 依赖项
在开始安装之前,确保系统中已安装以下依赖项:
- Go 编程语言环境
- 其他必要的系统工具和库
1.3 安装步骤
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/facette/facette.git cd facette -
按照
INSTALL.md文件中的说明进行构建和安装。
2. 项目使用说明
Facette 的主要功能是可视化时间序列数据。用户可以通过 Web 界面查看来自不同数据源的图表。以下是 Facette 的基本使用说明。
2.1 启动 Facette
安装完成后,可以通过以下命令启动 Facette:
facette
默认情况下,Facette 会在 http://localhost:12003 上运行。用户可以通过浏览器访问该地址,进入 Facette 的 Web 界面。
2.2 配置数据源
Facette 支持多种数据源,如 collectd、Graphite、InfluxDB 和 KairosDB。用户需要在 Facette 的配置文件中指定数据源的连接信息。配置文件通常位于 /etc/facette/facette.json。
2.3 创建图表
在 Facette 的 Web 界面中,用户可以创建新的图表,选择数据源和时间序列数据,并进行可视化展示。Facette 提供了丰富的图表类型和配置选项,用户可以根据需求自定义图表。
3. 项目 API 使用文档
Facette 提供了 RESTful API,允许用户通过编程方式与 Facette 进行交互。以下是 Facette API 的基本使用说明。
3.1 API 端点
Facette 的 API 端点通常位于 http://localhost:12003/api/。以下是一些常用的 API 端点:
GET /api/providers:获取所有数据源的列表。GET /api/collections:获取所有图表集合的列表。POST /api/collections:创建新的图表集合。
3.2 示例请求
以下是一个获取所有数据源列表的示例请求:
curl -X GET http://localhost:12003/api/providers
3.3 响应格式
Facette API 的响应格式为 JSON。例如,获取数据源列表的响应可能如下:
[
{
"name": "collectd",
"type": "collectd"
},
{
"name": "graphite",
"type": "graphite"
}
]
4. 项目安装方式
Facette 可以通过多种方式进行安装,以下是几种常见的安装方式。
4.1 从源代码安装
如前所述,用户可以通过克隆 GitHub 仓库并按照 INSTALL.md 文件中的说明进行安装。
4.2 使用包管理器安装
某些操作系统可能提供了 Facette 的包管理器安装方式。例如,在 Debian 或 Ubuntu 系统中,可以使用 apt-get 命令进行安装:
sudo apt-get install facette
4.3 使用 Docker 安装
Facette 也提供了 Docker 镜像,用户可以通过 Docker 快速部署 Facette:
docker pull facette/facette
docker run -p 12003:12003 facette/facette
通过以上步骤,用户可以顺利安装并使用 Facette 项目,进行时间序列数据的可视化展示。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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