Educates培训平台:从零开始创建技术工作坊教程
2025-06-19 14:33:56作者:沈韬淼Beryl
工作坊创建概述
Educates培训平台是一个基于Kubernetes的技术培训解决方案,它允许开发者创建和部署交互式技术培训工作坊。本文将详细介绍如何使用Educates命令行工具创建、部署和管理技术工作坊。
准备工作坊环境
在开始创建工作坊前,需要确保已经正确安装并配置了Educates命令行工具。该工具提供了创建新工作坊的模板功能,能够快速搭建工作坊的基本框架。
创建工作坊基础结构
使用以下命令生成一个新工作坊:
educates new-workshop lab-new-workshop
命令说明:
lab-new-workshop是工作坊目录名称- 名称必须符合RFC 1035标签命名规范
- 建议名称以
lab-为前缀 - 名称长度建议不超过25个字符
最佳实践建议:
- 工作坊名称全部使用小写字母
- 避免使用特殊字符,仅使用连字符"-"作为分隔符
- 名称应具有描述性,便于识别工作坊内容
工作坊内容渲染器选择
Educates支持两种内容渲染器:
-
Hugo渲染器(推荐):
- 基于Hugo静态网站生成器
- 仅支持Markdown格式
- 性能更好,功能更丰富
-
Classic渲染器(已弃用):
- 自定义动态Web应用
- 支持Markdown和AsciiDoc
- 未来版本将移除
如需创建使用Classic渲染器的工作坊,可添加--template classic参数:
educates new-workshop lab-new-workshop --template classic
工作坊目录结构解析
生成的工作坊包含以下核心文件和目录:
lab-new-workshop/
├── README.md # 工作坊说明文档
├── workshop/ # 工作坊内容目录
│ ├── content/ # 教学材料目录
│ └── config.yaml # Hugo渲染器配置文件(可选)
├── resources/ # Kubernetes资源配置
│ └── workshop.yaml # 工作坊部署描述文件
└── exercises/ # 练习文件目录(可选)
部署工作坊流程
完整部署工作坊需要以下步骤:
-
发布工作坊内容:
educates publish-workshop该命令将工作坊内容打包为OCI镜像并推送到本地镜像仓库
-
部署工作坊环境:
educates deploy-workshop在Kubernetes集群中创建工作坊环境
-
访问工作坊:
educates browse-workshops打开浏览器访问培训门户
-
查看访问凭证(如需):
educates view-credentials
内容开发与测试
修改教学内容
- 编辑
workshop/content/目录下的Markdown文件 - 发布更新:
educates publish-workshop - 创建新的工作坊会话查看更改
实时开发模式
使用Hugo渲染器时,可启用实时重载功能:
educates serve-workshop --patch-workshop
此模式下:
- 修改内容会自动刷新浏览器
- 无需重复发布工作坊
- 按Ctrl+C退出实时模式
更新工作坊定义
修改resources/workshop.yaml后,执行:
educates update-workshop
练习文件管理
最佳实践:
- 将所有练习文件放入
exercises/目录 - 终端和编辑器默认工作目录将设置为该目录
- 在指导中使用完整路径(如
~/exercises/example-1)
清理工作坊资源
完成开发后,可删除工作坊部署:
educates delete-workshop
总结
Educates培训平台提供了完整的工具链来创建和管理技术培训工作坊。通过本文介绍的工作流程,开发者可以高效地构建交互式技术培训内容,并利用Kubernetes的强大能力提供可扩展的培训环境。无论是简单的技术演示还是复杂的手把手实验,Educates都能提供良好的支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.75 K
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (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
1.34 K
754
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
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
337
179
AscendNPU-IR
C++
86
141
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
248