1Panel开源项目最佳实践教程
2025-04-25 16:55:22作者:袁立春Spencer
1. 项目介绍
1Panel 是一个开源的轻量级面板管理系统,旨在帮助开发者快速搭建个人或团队的云端开发环境。它支持多租户、多云平台以及丰富的插件扩展,用户可以通过友好的Web界面来管理服务器、容器、应用和任务等。
2. 项目快速启动
环境准备
- Git
- Python 3.7+
- MySQL 5.7+
克隆项目
git clone https://github.com/1Panel-dev/mcp-1panel.git
cd mcp-1panel
安装依赖
pip install -r requirements.txt
配置数据库
根据项目需要,配置MySQL数据库,并更新config.py中的数据库配置。
DATABASE = {
'NAME': 'your_database_name',
'USER': 'your_database_user',
'PASSWORD': 'your_database_password',
'HOST': 'your_database_host',
'PORT': 'your_database_port',
}
初始化数据库
运行以下命令初始化数据库:
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
启动服务
运行以下命令启动1Panel服务:
python manage.py runserver
现在,你可以通过浏览器访问 http://127.0.0.1:8000 来使用1Panel。
3. 应用案例和最佳实践
- 自动化部署:利用1Panel的API和脚本功能,可以实现应用的自动化部署流程。
- 监控与日志:集成Prometheus和Grafana,实时监控服务器状态和应用性能,并通过ELK_stack收集和分析日志。
- 多云管理:通过插件支持AWS、Azure等主流云平台,实现多云环境下的资源管理。
4. 典型生态项目
1Panel生态系统中有许多插件和工具,以下是一些典型的生态项目:
- 1Panel-Plugin-Docker:用于管理Docker容器和镜像的插件。
- 1Panel-Plugin-Kubernetes:管理Kubernetes集群和应用的插件。
- 1Panel-Plugin-Graylog:集成Graylog进行日志管理的插件。
通过这些插件,1Panel能够扩展其功能,满足不同用户的需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5暂无简介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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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