OpenNebula miniONE部署工具手册
2024-08-18 09:30:03作者:咎岭娴Homer
1. 目录结构及介绍
OpenNebula miniONE项目是一个简便的部署工具,专为基于虚拟机(KVM)构建评估版OpenNebula云环境而设计。以下是其主要的目录结构及其大致介绍:
.
├── README.md # 项目的核心说明文档,包含了快速入门指南。
├── deploy # 包含部署脚本和相关配置模板。
│ ├── main.sh # 主部署脚本,执行此脚本以启动部署过程。
│ └── templates # 存放各种配置文件模板。
├── docs # 文档资料,可能包括更详细的使用指南或架构说明。
├── scripts # 辅助脚本,用于特定任务如环境检查、配置预处理等。
└── LICENSE # 项目使用的开源许可证文件。
2. 启动文件介绍
main.sh
这是miniONE部署工具的核心脚本,负责整个部署流程的初始化和执行。通过这个脚本,你可以一键式地启动OpenNebula的评估云环境搭建过程。它通常会进行环境检查,准备必要的配置,然后调用相应的组件安装和配置脚本来完成部署。用户通常无需修改此文件即可使用,默认配置应适用于大多数基本场景。
3. 配置文件介绍
配置模板目录 (deploy/templates)
在templates子目录中,你会找到一系列的配置文件模板。这些模板是部署过程中将被动态填充并生成实际配置文件的基础。它们包括但不限于:
- cloud-config.yml : 提供了云初始化的配置指令,如用户数据、网络设置等。
- opennebula.conf : OpenNebula核心配置文件的模板,定义服务参数、数据库连接等关键设置。
- kvm-host-setup.sh : 虚拟化宿主机的基本配置脚本模板,可能涉及网络桥接、存储配置等。
在部署之前,用户可以根据自己的需求对这些模板进行适度的定制,比如更改默认端口、增加安全设置或是调整资源分配。但是,对于多数非高级使用场景,推荐采用默认设置以简化过程。
请注意,具体配置文件的内容和名称可能会随着项目的版本更新而有所变化。建议总是参考最新版本的README.md文件或项目文档获取最准确的信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
661