arcadia 的安装和配置教程
2025-04-25 14:40:03作者:裴锟轩Denise
1. 项目基础介绍和主要编程语言
Arcadia 是一个开源项目,旨在提供一个可扩展的、基于容器的应用交付平台。它支持自动化部署、扩展和管理容器化应用,使得开发人员能够更加专注于业务逻辑的开发,而不是基础设施的搭建。该项目主要使用 Go 编程语言开发,同时可能涉及到一些其他语言,如 JavaScript 或 Python,用于特定的工具或脚本的编写。
2. 项目使用的关键技术和框架
Arcadia 使用了一些关键技术和框架来构建其核心功能,主要包括:
- Kubernetes:Arcadia 依赖于 Kubernetes 进行容器的编排和管理。
- Docker:作为容器的构建和运行环境。
- Helm:用于管理 Kubernetes 上的应用。
- Ansible:可能用于自动化部署过程中的配置管理。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
在开始安装 Arcadia 之前,请确保您的系统满足了以下先决条件:
- 安装了 Docker。
- 安装了 kubectl 并配置了与 Kubernetes 集群的连接。
- 安装了 Helm。
- 安装了 Ansible(如果需要)。
安装步骤
-
克隆项目仓库
打开命令行工具,执行以下命令以克隆 Arcadia 项目:
git clone https://github.com/kubeagi/arcadia.git cd arcadia -
构建 Docker 镜像
在项目根目录下,找到 Dockerfile,并构建项目的 Docker 镜像:
docker build -t arcadia . -
部署到 Kubernetes
使用 Helm 安装 Arcadia 到 Kubernetes 集群:
helm install arcadia ./charts/arcadia这里假设
arcadia是 Helm chart 的名字,并且 chart 文件位于项目目录的charts子目录下。 -
配置管理
如果需要使用 Ansible 进行配置管理,可以运行相应的 Ansible playbook:
ansible-playbook -i inventory.ini site.yml确保
inventory.ini文件正确配置了目标机器的连接信息,site.yml包含了部署任务。 -
验证安装
安装完成后,可以通过以下命令检查 Arcadia 是否正常运行:
kubectl get pods -n arcadia请替换
arcadia为实际使用的命名空间。
以上步骤为 Arcadia 的基本安装和配置过程。由于具体安装步骤可能会根据项目版本和具体环境的不同而有所变化,建议参考项目的官方文档或 GitHub 仓库中的 README.md 文件以获取最新和最准确的安装信息。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
312
2.72 K
deepin linux kernel
C
24
7
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++
639
244
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
469
Ascend Extension for PyTorch
Python
151
177
暂无简介
Dart
605
135
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
231
83
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
364
3 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
237
310