Apache Sling 分布式内容整合测试(Distribution Integration Tests)教程
1. 项目目录结构及介绍
在 sling-org-apache-sling-distribution-it 项目中,主要的目录结构如下:
-
src
包含源代码和资源文件,测试相关的实现都在这个目录下。-
main
- java: 存放Java源代码,用于实现测试逻辑。
- resources: 存放资源文件,如配置文件等。
-
test
- java: 测试相关的Java源代码。
- resources: 测试所需的资源文件。
-
-
target: Maven构建后的目标文件夹,包括编译后的类文件以及打包后的JAR。
2. 项目的启动文件介绍
该项目的启动是通过Maven插件进行的,使用了sling-maven-plugin来运行Sling Launchpad。在Maven构建过程中,会启动两个实例,一个作为作者模式(author),另一个作为发布模式(publish)。相关配置通常在Maven命令行参数或者POM.xml文件中指定,例如:
$[project build directory]/author -p $JAREXEC_SERVER_PORT$ -Dsling.run.modes=author
$[project build directory]/publish -p $JAREXEC_SERVER_PORT$ -Dsling.run.modes=publish
这里-p指定了服务器端口号,-Dsling.run.modes定义了运行模式。
3. 项目的配置文件介绍
项目中的配置文件主要用于设置Sling分布代理和包导出器。例如,org.apache.sling.distribution.agent.impl.SyncDistributionAgentFactory 和 org.apache.sling.distribution.packaging.impl.exporter.AgentDistributionPackageExporterFactory 类的配置,用于定义不同数据同步队列(如dc2queue和dc3queue)以及它们对应的代理目标和队列名称。
配置可能存在于src/main/resources或src/test/resources目录下的配置文件中,也可能以系统属性的形式传递给Sling实例。这些配置会影响如何在不同的Sling实例之间进行内容的导入和导出。
例如,以下配置创建了一个名为“interdcsync”的同步分布代理,它将内容导出到其他数据中心的特定队列:
org.apache.sling.distribution.agent.impl.SyncDistributionAgentFactory-interdcsync.name="interdcsync"
org.apache.sling.distribution.agent.impl.SyncDistributionAgentFactory-interdcsync.packageExporter.endpoints=["http://localhost:5502/libs/sling/distribution/services/exporters/dc1queue"]
请注意,实际的配置可能会因具体需求而有所不同,上述只是一个基本示例。
通过了解这些核心部分,你可以开始配置并运行Apache Sling Distribution Integration Tests,以测试在分布式环境中内容的分布和同步功能。记得根据项目实际情况调整上述配置和启动参数。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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