ErsatzTV 开源项目安装与使用指南
目录结构与介绍
在 ErsatzTV 的项目根目录下,你可以找到以下主要文件和目录:
- artwork: 包含项目相关的图标和图形资源。
- docker: 存放Docker相关脚本和配置。
- scripts: 执行项目所需的辅助脚本集合。
- .dockerignore: 告知Docker哪些文件或目录不需要包含在镜像中。
- .editorconfig: 确保代码风格的一致性。
- .gitattributes: 指定Git对不同文件类型的处理方式。
- .gitignore: 列出应忽略不加入版本控制的文件。
- .gitmodules: 定义子模块的位置和其他细节。
- CHANGELOG.md: 记录所有版本更新和更改的历史记录。
- Directory.Build.props: Visual Studio 中用于构建的属性文件。
- ErsatzTV.sln: 解决方案文件,包含了项目的所有组件。
- ErsatzTV.sln.DotSettings: IDE 特定设置,如调试器偏好等。
- LICENSE: 授权协议文件,指定了软件使用的许可条款。
- README.md: 项目的入门文档,提供了基本信息和技术栈描述。
- global.json: .NET Core 的全局 JSON 配置文件。
- mkdocs.yml: MkDocs 文档生成工具的配置文件。
启动文件介绍
启动 ErsatzTV 主要依赖于解决方案文件 ErsatzTV.sln 和其中包含的多个C#项目。当你通过Visual Studio打开此解决方案时,可以构建并运行应用程序以查看其功能。
对于非开发环境下的启动,可能有以下几种方法:
-
通过Docker容器:项目目录中的Dockerfile提供了创建容器图像所需的指令集,可以从中构建并运行容器来启动服务。
-
通过CLI命令:若已编译了二进制文件,可直接通过CLI命令行的方式执行这些文件来启动服务。
具体启动方法取决于你的目标平台和操作系统环境。
配置文件介绍
尽管在提供的示例中没有明确指出具体的配置文件名(例如appsettings.json),但通常在.NET Core项目中,配置通常是通过以下方式之一进行的:
-
JSON文件:如appsettings.json及其特定环境版本appsettings.EnvironmentName.json,用于存储应用的各种配置设置,包括数据库连接字符串、外部服务API密钥等。
-
Environment variables:环境变量也是常见的配置来源,这允许开发者在不修改代码的情况下切换不同的配置值。
-
User Secrets:对于敏感数据,如密码和密钥,
.NET User Secrets是一种安全的存储方式,在本地开发环境中特别有用。
示例:Configuring ErsatzTV
为了正确地配置和使用 ErsatzTV,你可能会创建一个名为 appsettings.json 或者 appsettings.Development.json 的文件,位于项目的根目录或者某个指定的配置目录下。这个文件将包含关于媒体库位置、流式传输选项以及其他定制化需求的具体参数。例如:
{
"MediaLibrary": {
"Path": "/path/to/media/library",
"ScannerInterval": "01:00:00"
},
"StreamOptions": {
"Quality": "High",
"Transcoding": false,
"HlsSegmentSize": "5MB"
}
}
该配置文件定义了媒体库的位置、扫描间隔时间以及视频流的质量选项和其他详细设置。确保调整这些设置以匹配你的实际环境和需求。
以上步骤和说明构成了初步了解和操作 ErsatzTV 开源项目的指导框架。继续探索文档和社区资源以深入理解每个部分的具体功能和高级用法。
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