.NET CLI 模板 for Duende IdentityServer 使用教程
1. 项目目录结构及介绍
Duende IdentityServer.Templates 是一组 .NET CLI 模板,用于快速搭建 IdentityServer 项目。以下是项目的目录结构及各部分的作用介绍:
Duende.IdentityServer.Templates/
│
├── .github/ # GitHub 工作流和配置文件
├── build/ # 构建脚本和配置文件
├── feed/ # NuGet 配置文件
├── global.json # 指定项目使用的 .NET SDK 版本
├── LICENSE # 项目许可证信息
├── README.md # 项目说明文件
├── build.ps1 # PowerShell 构建脚本
├── nuget.config # NuGet 配置文件
├── src/ # 源代码目录
│ └── ... # 具体的项目源代码
└── templates/ # 模板文件目录
├── isef/ # 使用 Entity Framework 的 IdentityServer 模板
├── isui/ # IdentityServer 快速启动 UI 模板
├── isempty/ # 最小化的 IdentityServer 项目模板
├── isaspid/ # 使用 ASP.NET Identity 的 IdentityServer 模板
├── bff-remoteapi/ # 远程 API 的 BFF 主机模板
└── bff-localapi/ # 本地 API 的 BFF 主机模板
2. 项目的启动文件介绍
根据选择的模板不同,启动文件也会有所不同。以下是一些常见模板的启动文件介绍:
-
isempty: 这个模板仅包含 IdentityServer 的核心功能,没有 UI 界面。启动文件通常是Program.cs,其中包含创建和配置 IdentityServer 的代码。 -
isui: 在isempty模板的基础上,增加了快速启动 UI 界面。启动文件同样是Program.cs,并且会有额外的 UI 相关配置。 -
isaspid: 使用 ASP.NET Identity 作为用户管理系统的 IdentityServer 模板。启动文件同样是Program.cs,并且包含与 ASP.NET Identity 相关的配置。 -
isef: 使用 Entity Framework 进行配置和状态管理的 IdentityServer 模板。启动文件是Program.cs,并且包含 Entity Framework 相关的配置。
3. 项目的配置文件介绍
配置文件通常用于定义 IdentityServer 的行为和资源,以下是一些主要的配置文件介绍:
-
appsettings.json: 这个文件通常包含应用程序的配置信息,如数据库连接字符串、服务设置等。 -
Startup.cs: 在 ASP.NET Core 应用程序中,这个文件用于配置服务和中间件。在 IdentityServer 项目中,它通常包含对 IdentityServer 服务的配置。 -
SeedData.cs: 在使用 Entity Framework 的模板中,这个文件包含用于初始化数据库的代码,比如添加测试用户和资源。
每个模板的具体配置可能会根据其功能和用途有所不同,但上述文件是配置 IdentityServer 时的常见文件。在使用模板时,应根据具体的模板文档和项目需求对配置文件进行适当的修改和调整。
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