UnraidAPI 项目启动和配置教程
2025-05-19 08:02:05作者:胡易黎Nicole
1. 项目目录结构及介绍
UnraidAPI 项目采用 Node.js 进行开发,其目录结构如下:
.github/:存放 GitHub 仓库的配置文件,如 issue 模板等。.idea/:包含项目的一些配置信息,通常由 IDE 生成。.nuxt/:Nuxt.js 的配置文件和缓存目录。api/:存放与 Unraid 服务器交互的 API 代码。assets/:存放静态资源,如图片、样式表等。components/:存放 Vue 组件。layouts/:存放页面布局组件。middleware/:存放中间件代码,用于处理请求。mqtt/:存放与 MQTT 服务交互的代码。pages/:存放 Vue 页面组件。plugins/:存放 Vue 插件。server/:存放服务器端代码。static/:存放静态文件,如图片、字体等。store/:存放 Vuex 状态管理相关的代码。test/:存放测试代码。utils/:存放工具函数和库。.DS_Store:MacOS 系统生成的文件夹,用于存储桌面图标位置等。.babelrc:Babel 配置文件,用于转换 JavaScript 代码。.dockerignore:Docker 忽略文件,用于指定构建镜像时需要排除的文件。.eslintrc.js:ESLint 配置文件,用于代码风格检查。.gitignore:Git 忽略文件,用于指定不需要提交到仓库的文件。.gitlab-ci.yml:GitLab CI/CD 配置文件。Dockerfile:Docker 构建文件,用于构建项目镜像。DockerfilePI:针对 Raspberry Pi 的 Docker 构建文件。LICENSE:项目许可证文件。README.md:项目说明文件。config.json:项目配置文件。jest.config.js:Jest 测试配置文件。nuxt.config.js:Nuxt.js 配置文件。package-lock.json:npm 依赖锁文件。package.json:npm 项目配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件为 server/index.js,其基本内容如下:
const express = require('express');
const app = express();
const port = process.env.PORT || 3000;
app.get('/', (req, res) => {
res.send('Hello World!');
});
app.listen(port, () => {
console.log(`Server running at http://localhost:${port}`);
});
该文件使用了 Express 框架创建了一个简单的 HTTP 服务器,监听在 3000 端口。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件为 config.json,其内容如下:
{
"unraid": {
"host": "localhost",
"port": 80,
"ssl": false,
"token": ""
},
"mqtt": {
"host": "localhost",
"port": 1883,
"topic": "unraid"
}
}
该文件定义了与 Unraid 服务器和 MQTT 服务交互所需的配置参数,包括 Unraid 服务器的地址、端口、SSL 设置和认证令牌,以及 MQTT 服务器的地址、端口和主题。
在启动项目前,请确保根据实际情况修改这些配置参数。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
315
2.74 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
246
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
Ascend Extension for PyTorch
Python
155
178
暂无简介
Dart
606
136
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
240
85
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
238
310