深入解析 Ruby on Rails 核心开发虚拟机:安装、配置与实战指南
在开源世界的瑰宝中,Ruby on Rails 一直以其高效、简洁的开发理念吸引着无数开发者的目光。而为了能让开发者更便捷地参与到 Rails 核心开发中来,一个专为 Rails 核心开发打造的虚拟机——rails-dev-box 应运而生。本文将详细介绍如何安装和使用这一开源项目,帮助开发者快速上手并参与到 Rails 的核心开发中。
安装前准备
在开始安装 rails-dev-box 之前,确保你的系统满足以下要求:
- 系统和硬件要求:确保你的操作系统支持 VirtualBox 和 Vagrant。VirtualBox 是一个功能强大的虚拟化软件,而 Vagrant 则能帮助你简化开发环境的配置和管理。
- 必备软件和依赖项:安装 VirtualBox 和 Vagrant。同时,为了确保虚拟机的顺利运行,还需要安装
vagrant-vbguest插件,可以使用命令vagrant plugin install vagrant-vbguest进行安装。
安装步骤
下载开源项目资源
首先,从 GitHub 上克隆 rails-dev-box 项目:
host $ git clone https://github.com/rails/rails-dev-box.git
然后,进入项目目录:
host $ cd rails-dev-box
安装过程详解
在项目目录中,使用 Vagrant 启动虚拟机:
host $ vagrant up
这个命令将会自动下载并配置虚拟机,根据你的系统配置,这个过程可能需要一些时间。完成安装后,你可以通过以下命令进入虚拟机:
host $ vagrant ssh
此时,你将进入一个运行着 Ubuntu 23.10 的虚拟机环境。
常见问题及解决
如果在执行 vagrant up 时遇到错误提示,比如 "The box 'ubuntu/yakkety64' could not be found or could not be accessed in the remote catalog",可以尝试删除 /opt/vagrant/embedded/bin/curl 文件来解决。
基本使用方法
加载开源项目
在虚拟机中,你可以将你的 Rails 项目克隆到 /vagrant 目录下,这样 Vagrant 就会自动将这个目录与主机共享。
vagrant@rails-dev-box:~$ cd /vagrant
vagrant@rails-dev-box:~$ git clone git@github.com:<your username>/rails.git
简单示例演示
在 /vagrant/rails 目录下,运行以下命令安装依赖项:
vagrant@rails-dev-box:/vagrant/rails$ bundle
现在,你可以开始编辑代码并在虚拟机中运行测试。
参数设置说明
默认情况下,虚拟机分配了 2 GB 的 RAM 和 2 个 CPU。如果你想调整这些参数,可以在启动虚拟机前设置环境变量 RAILS_DEV_BOX_RAM 和 RAILS_DEV_BOX_CPUS。
结论
通过本文,你已经了解了如何安装和使用 rails-dev-box 虚拟机。为了更深入地参与 Rails 的核心开发,建议阅读 Rails 官方贡献指南 以获取更多关于如何运行测试套件、生成应用程序以及提交拉取请求的详细信息。
现在,就让我们动手实践,共同为 Rails 社区贡献自己的力量吧!
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-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00