Open Liberty 项目教程
1. 项目介绍
Open Liberty 是一个轻量级的开源框架,专为构建快速、高效的云原生 Java 微服务而设计。它具有快速启动、低内存占用和动态加载特性,支持最新的 MicroProfile 和 Java EE 版本。Open Liberty 的核心理念是高度可组合性,允许开发者根据需求灵活添加或移除功能,从而实现零迁移,让开发者专注于业务逻辑而非底层 API 的变化。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:
- Java 8 或更高版本
- Maven 3.5 或更高版本
- Git
2.2 克隆项目
首先,克隆 Open Liberty 的示例项目到本地:
git clone https://github.com/OpenLiberty/sample-getting-started.git
cd sample-getting-started
2.3 构建和运行项目
使用 Maven 构建并运行项目:
mvn clean package liberty:run
项目启动后,打开浏览器访问 http://localhost:9080/,即可查看示例应用。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 云原生微服务
Open Liberty 非常适合构建云原生微服务应用。其轻量级和快速启动的特性使得它在 Kubernetes 等容器环境中表现出色。通过使用 Open Liberty,开发者可以轻松地将传统 Java EE 应用迁移到云原生架构中。
3.2 实时应用
Open Liberty 支持实时应用开发,特别是在需要快速响应和高并发的场景中。其动态加载和热部署功能使得开发者可以在不停机的情况下更新应用,极大地提高了开发效率和用户体验。
3.3 最佳实践
- 模块化开发:利用 Open Liberty 的高度可组合性,将应用拆分为多个模块,每个模块负责特定的功能,便于维护和扩展。
- 自动化测试:使用 Open Liberty 提供的测试工具,确保每个模块的功能和性能都符合预期。
- 持续集成/持续部署(CI/CD):结合 Jenkins 或 GitLab CI 等工具,实现自动化构建、测试和部署流程。
4. 典型生态项目
4.1 MicroProfile
MicroProfile 是一个开源项目,旨在优化 Java EE 以适应微服务架构。Open Liberty 是 MicroProfile 的官方实现之一,提供了丰富的 API 支持,如健康检查、配置管理、容错机制等。
4.2 Kubernetes
Open Liberty 与 Kubernetes 紧密集成,支持在 Kubernetes 集群中部署和管理微服务。通过使用 Open Liberty Operator,开发者可以更方便地管理 Kubernetes 上的 Liberty 应用。
4.3 Istio
Istio 是一个服务网格,提供流量管理、安全性和可观察性等功能。Open Liberty 可以与 Istio 无缝集成,提供更强大的服务治理能力。
通过以上模块的介绍,相信你已经对 Open Liberty 有了初步的了解。接下来,你可以根据实际需求深入学习和应用 Open Liberty,构建高效、稳定的云原生 Java 应用。
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