Apache Edgent 示例项目指南
2024-09-02 14:42:09作者:宗隆裙
Apache Edgent 是一个已退役的流处理框架,专注于边缘计算。尽管该项目已进入退休状态,但其提供的示例仍具有一定的参考价值。本指南基于其示例仓库 https://github.com/apache/incubator-retired-edgent-samples.git,帮助您理解和使用这些示例。
1. 目录结构及介绍
Edgent 示例项目遵循一定的组织结构,以方便开发者快速定位和学习。典型的目录结构大致如下:
incubator-edgent-samples/
├── README.md // 项目的主要说明文档。
├── topology // 包含了多个子目录,每个子目录对应一个或一组示例应用。
│ ├── run-sample.sh // 脚本文件,用于运行特定示例。
├── ... // 可能还有其他组件、工具或额外的样例目录。
└── pom.xml // Maven 项目的主POM文件,定义了构建和依赖关系。
- topology 目录是最核心的部分,它包含了各种示例应用程序的实现,每种示例可能都是一个独立的Maven项目,展现了不同的流处理场景。
- pom.xml 文件是Maven项目的心脏,负责管理依赖、构建步骤等。
2. 项目启动文件介绍
启动Edgent示例主要是通过脚本或者Maven命令完成。以“HelloEdgent”示例为例,启动流程如下:
cd incubator-edgent-samples/topology
./run-sample.sh HelloEdgent
- run-sample.sh 是一个bash脚本,简化了运行特定示例的流程。在执行这个脚本时,它会依据项目配置自动编译并运行指定的示例程序,打印出“hello”消息。
3. 项目的配置文件介绍
Apache Edgent示例通常将配置分散于代码内部或者使用特定的属性文件来定制行为。由于Edgent的特性,很多配置是通过编程方式直接嵌入到应用中。然而,对于依赖外部配置的情况,配置文件可能会位于相关示例的根目录下,或是通过环境变量和系统属性传递给应用程序。
例如,在某些高级示例中,可能会看到.properties或 YAML 格式的配置文件来设定连接参数、数据源细节等。但是,值得注意的是,基础示例如“HelloEdgent”可能不直接展示外部配置文件的使用,其配置多集成于Java代码内。
小结
Apache Edgent的示例项目提供了一个学习流处理和边缘计算实践的良好起点。虽然具体配置文件的使用因示例而异,了解如何从README.md和topology目录下的示例开始是非常关键的。对于复杂的应用开发,深入阅读各示例中的源码和注释,理解其中的配置机制和流处理逻辑,会非常有助于实践。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0198
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0129
MiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlashMiMo-V2.5-Pro-FP4-DFlash 是驱动 MiMo-V2.5-Pro-UltraSpeed 的底层模型: FP4 量化骨干网络:对 MoE 专家采用 MXFP4 量化,同时保持模型其他部分的更高精度,在几乎无损质量的前提下,显著减小模型体积并降低内存带宽压力。 BF16 DFlash 草稿生成器:用于块扩散推测解码,每次前向传播可生成一整个块的 tokens,并让骨干网络一步完成验证。 两者协同作用,既降低了每参数的位宽,又减少了骨干网络前向传播的次数,而这两者正是万亿参数模型解码过程中的两大主要成本来源。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
AstrBot✨ 易上手的多平台 LLM 聊天机器人及开发框架 ✨ 平台支持 QQ、QQ频道、Telegram、微信、企微、飞书 | OpenAI、DeepSeek、Gemini、硅基流动、月之暗面、Ollama、OneAPI、Dify 等。附带 WebUI。Python08
handy-ollama动手学Ollama,CPU玩转大模型部署,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/Jupyter Notebook07
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
767
5.02 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
865
1.96 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
692
1.36 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
728
903
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
460
455
deepin linux kernel
C
32
16
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++
1.09 K
1.12 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.02 K
265
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.92 K
198
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
1.01 K
631