Colmena 项目教程
2024-09-16 00:09:56作者:裘晴惠Vivianne
1. 项目介绍
Colmena 是一个简单、无状态的 NixOS 部署工具,模仿了 NixOps 和 morph,使用 Rust 编写。它是一个围绕 Nix 命令(如 nix-instantiate 和 nix-copy-closure)的薄包装器,并支持并行部署。Colmena 现在支持 100% 的 flakes。
2. 项目快速启动
安装 Colmena
Colmena 从 Nixpkgs 21.11 开始包含在内。使用以下命令进入一个包含 colmena 命令的 shell 环境:
nix-shell -p colmena
安装最新开发版本
要安装最新的开发版本到您的用户配置文件中,可以使用以下命令:
nix-env -if https://github.com/zhaofengli/colmena/tarball/main
或者,如果您有一个本地克隆的仓库:
nix-env -if default.nix
使用 Flakes 的教程
要使用 Nix Flakes,请在您的 flake.nix 中创建 outputs.colmena。以下是一个简短的示例:
{
inputs = {
nixpkgs.url = "github:NixOS/nixpkgs/nixos-unstable";
};
outputs = { nixpkgs, ... }: {
colmena = {
meta = {
nixpkgs = import nixpkgs { system = "x86_64-linux"; };
};
host-a = { name, nodes, pkgs, ... }: {
boot.isContainer = true;
time.timeZone = nodes.host-b.config.time.timeZone;
};
host-b = {
deployment = {
targetHost = "somehost.tld";
targetPort = 1234;
targetUser = "luser";
};
boot.isContainer = true;
time.timeZone = "America/Los_Angeles";
};
};
};
}
构建和部署
在包含 flake.nix 的目录中运行以下命令来构建配置:
colmena build
或者使用以下命令来构建并部署到所有节点:
colmena apply
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
Colmena 可以用于在多个 NixOS 节点上进行并行部署。例如,您可以使用 Colmena 来管理一个包含多个服务器的集群,确保所有服务器都使用相同的配置进行部署。
最佳实践
- 使用 Flakes:建议使用 Nix Flakes 来管理您的 Colmena 配置,这样可以更好地隔离依赖关系并简化配置管理。
- 并行部署:利用 Colmena 的并行部署功能,可以显著加快大规模集群的部署速度。
- 版本控制:将您的 Colmena 配置文件和 NixOS 配置文件放在版本控制系统中,以便跟踪更改并回滚到之前的版本。
4. 典型生态项目
NixOS
NixOS 是一个基于 Nix 包管理器的 Linux 发行版,提供了强大的配置管理和可靠的系统更新。Colmena 是 NixOS 生态系统中的一个重要工具,用于简化 NixOS 节点的部署和管理。
NixOps
NixOps 是 NixOS 的官方部署工具,支持通过网络部署 NixOS 系统。Colmena 在某些方面类似于 NixOps,但更加轻量级和无状态。
Morph
Morph 是另一个 NixOS 部署工具,类似于 NixOps 和 Colmena。它提供了灵活的配置管理和部署功能,适合需要高度定制化的场景。
通过结合使用这些工具,您可以构建一个强大且灵活的 NixOS 部署和管理系统。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660