AWS Lambda Haskell Runtime 启动和配置教程
2025-05-10 15:10:21作者:裴麒琰
1. 项目的目录结构及介绍
AWS Lambda Haskell Runtime 是一个开源项目,用于在 AWS Lambda 上运行 Haskell 代码。以下是项目的目录结构及其简要介绍:
aws-lambda-haskell-runtime/
├── .gitignore # Git忽略文件列表
├── .travis.yml # Travis CI持续集成配置文件
├── bootstrap.sh # 初始化脚本
├──.circleci/config.yml # CircleCI持续集成配置文件
├── cabal.project # Cabal构建配置文件
├── cabal.project.local # 本地Cabal构建配置文件
├── ChangeLog.md # 更改日志
├── COPYRIGHT # 版权信息
├── Dockerfile # Docker构建文件
├── hakyll.cabal # Hakyll项目配置文件
├── lambda-binary.cabal # Lambda运行时二进制配置文件
├── lambda-handler.cabal # Lambda处理器配置文件
├── literate/ # 文档源文件
├── ReadMe.md # 项目说明文件
├── Setup.hs # Cabal设置脚本
├── Shelter # Haskell项目模板
└── test/ # 测试目录
.gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录。.travis.yml: 用于配置Travis CI持续集成服务。.circleci/config.yml: 用于配置CircleCI持续集成服务。bootstrap.sh: 脚本用于初始化项目环境。cabal.project和cabal.project.local: Cabal构建系统使用的配置文件。ChangeLog.md: 记录项目版本更新和更改的日志。COPYRIGHT: 包含项目的版权信息。Dockerfile: 用于构建Docker镜像的文件。hakyll.cabal和lambda-binary.cabal: Cabal项目配置文件。lambda-handler.cabal: Lambda处理器配置文件。literative/: 存放项目的文档源文件。ReadMe.md: 项目的基本介绍和说明。Setup.hs: Cabal设置脚本。Shelter: Haskell项目模板。test/: 包含项目的测试代码。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要通过 bootstrap.sh 脚本进行。该脚本执行以下步骤:
#!/bin/bash
# 设置环境变量
export STACK_YAML=stack.yaml
# 克隆子模块
git submodule update --init
# 编译项目
stack build
# 运行测试
stack test
- 设置
STACK_YAML环境变量,指向Stack的配置文件。 - 使用Git克隆子模块。
- 使用Stack工具构建项目。
- 运行测试以确保项目构建无误。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过 cabal.project 和 stack.yaml 文件进行。
cabal.project: Cabal构建系统的配置文件,用于定义项目的基本信息和依赖。
name: aws-lambda-haskell-runtime
version: 0.1.0.0
synopsis: AWS Lambda Haskell runtime
description: A Haskell runtime for AWS Lambda
license: Apache-2.0
author: The AWS Lambda Haskell Runtime Team
maintainer: lambda-haskell-runtime@lists.random.io
build-type: Simple
cabal-version: >= 1.10
library
build-depends: base
exposed-modules: AWS.Lambda.Runtime
other-modules: AWS.Lambda.Runtime.Core
stack.yaml: Stack工具的配置文件,用于定义项目的依赖和构建选项。
# 项目使用的Stack版本
stack-version: 2.1.2
# 项目依赖
dependencies:
- base
- Cabal
# 构建配置
build:
- location: .
components: library, executable
# 指定使用的 GHC 版本
ghc-options:
- -Winvalid-haddock
以上配置文件定义了项目的基本信息、依赖和构建选项,确保项目能够正确构建和运行。
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 StartedRust0191
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 Notebook0118
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。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
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
765
4.97 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++
857
1.93 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++
680
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
879
deepin linux kernel
C
32
16
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
456
438
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++
1.08 K
1.1 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
252
CANN 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 Notebook
303
118
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220