CeTune 开源项目安装与使用指南
2024-10-10 00:03:36作者:丁柯新Fawn
CeTune 是一个由英特尔(Intel)开发并已归档的开源工具包/框架,专用于部署、基准测试、剖析和调整 Ceph 集群性能。该项目旨在加速 Ceph 性能基准测试过程,并提供清晰的系统指标图表以及延迟分解数据,帮助用户分析 Ceph 性能。本指南将引导您了解 CeTune 的关键组件,包括其目录结构、启动文件和配置文件。
1. 目录结构及介绍
CeTune 的仓库遵循一定的组织结构,以支持其多功能性:
- analyzer: 分析相关代码和工具。
- benchmarking: 基准测试脚本和逻辑。
- conf: 包含各种配置文件,如全量配置(all.conf),调优配置(tuner.yaml),和测试案例配置(cases.conf)。
- deploy: 安装脚本和依赖安装程序。
- examples: 示例或示例配置。
- performance_portal_data: 性能数据存储相关。
- static/pic: 静态图片,可能用于Web界面展示。
- test: 测试脚本和数据。
- tuner: 调优工具相关的代码。
- visualizer: 用户界面和数据可视化部分。
- vm-scripts: 虚拟机管理脚本。
- webui: Web界面的源码和依赖。
- workflow: 工作流程相关文件。
- AUTHORS, CHANGELOG, LICENSE, README.md: 标准的开源项目文档。
2. 项目的启动文件介绍
WebUI 启动
CeTune 提供了一个基于Web的用户界面来简化操作。主要的启动点位于 webui 文件夹下:
- 进入
CeTune/webui/目录。 - 克隆
webpy框架到该目录(如果是初始设置)。 - 使用Python安装webpy。
- 最后,运行
python webui.py来启动Web服务,默认端口为8080。
主要执行脚本
在部署过程中,重要的是执行部署脚本,这些通常位于 deploy 目录下,比如 controller_dependencies_install.py 和 worker_dependencies_install.py,分别用于控制器节点和工作节点的依赖安装。
3. 项目的配置文件介绍
- all.conf: 描述集群、基准测试配置的主配置文件,涵盖了基本的集群信息和基准测试参数。
- tuner.yaml: 调优配置文件,涉及池配置、Ceph配置和磁盘调优等高级选项。
- cases.conf: 决定将运行哪些测试用例的配置文件,允许用户指定特定的测试场景。
每个配置文件都是 CeTune 动作的核心,通过它们可以详细地定制您的Ceph集群部署和性能测试环境。修改这些配置文件前,请务必参考官方文档或者内部的帮助文档,确保正确理解每个配置项的意义。
通过上述步骤和介绍,您可以对 CeTune 项目有一个基础而全面的认识,进而进行适当的部署和利用,尽管请注意此项目已被归档,意味着它不再获得官方维护和支持。在使用时考虑稳定性及安全性尤为重要。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
最新内容推荐
谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
651
149
Ascend Extension for PyTorch
Python
211
222
🔥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
62
20
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++
656
291
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
216
🎉 (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
1.17 K
640
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
319