awesome-serverless 的项目扩展与二次开发
2025-05-05 06:52:50作者:柯茵沙
项目的基础介绍
awesome-serverless 是一个收集了各种 Serverless 架构相关资源的开源项目,旨在为开发者和架构师提供一个关于 Serverless 架构的资源汇总,包括但不限于框架、库、工具、教程和最佳实践。该项目可以帮助用户快速了解 Serverless 架构,并为其开发提供指导。
项目的核心功能
该项目的核心功能是作为一个知识库,收集和整理了与 Serverless 架构相关的各种资源。用户可以通过该项目快速查找和学习 Serverless 架构的相关知识,包括:
- Serverless 架构的基本概念和原理
- 主流云服务提供商的 Serverless 产品比较
- Serverless 应用开发的最佳实践和模式
- Serverless 应用部署和运维的技巧
项目使用了哪些框架或库?
该项目主要使用了 GitHub 的仓库管理系统,并没有依赖于特定的框架或库。它通过 Markdown 文档的形式组织内容,因此,用户可以非常容易地在任何支持 Markdown 的环境中查看和编辑项目内容。
项目的代码目录及介绍
项目的目录结构通常如下所示:
awesome-serverless/
├── README.md # 项目的主介绍文件
├── contributing.md # 参与项目贡献的指南
├── license.md # 项目许可证文件
├── resources/ # 资源目录
│ ├── frameworks/ # 服务器端框架资源
│ ├── libraries/ # 服务器端库资源
│ ├── tutorials/ # 教程和文章资源
│ └── others/ # 其他相关资源
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 资源丰富化:增加更多关于 Serverless 架构的资源链接,包括新的框架、库、工具、教程和最佳实践。
- 本地化支持:将项目内容翻译成多种语言,以支持不同国家和地区用户的需求。
- 互动性增强:引入问题解答、社区讨论等互动功能,使用户能够交流心得和解决问题。
- 案例研究:收集和整理 Serverless 架构在实际项目中应用的成功案例,为开发者提供参考。
- 项目模板:提供一系列 Serverless 应用的项目模板,帮助开发者快速启动新项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C032
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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++
689
340
暂无简介
Dart
686
161
Ascend Extension for PyTorch
Python
233
266
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
🎉 (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
1.22 K
668
🔥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
65
19
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
45
32