🌟 推荐使用 docker-odoo-project 开源项目 🌟
2024-06-14 18:56:16作者:温艾琴Wonderful
💡 项目介绍
docker-odoo-project 是一个由 Camptocamp 提供的基础镜像,专为部署和扩展 Odoo 项目而设计。它并非单独运行的完整应用,而是作为其他 Dockerfile 继承的基础,用于添加具体的 Odoo 代码。
🔍 技术解析与特性亮点
该项目通过对 Dockerfile 的定制化改进,确保了 Odoo 环境的一致性和可重复性。最新版本(v5.0.0)引入了一系列重要的变更:
- 去除了 gosu,提升了安全性和效率。
- 优化了 用户管理流程,在构建时创建
odoo用户而非在入口点执行。 - 文件结构调整 至
/odoo目录下,简化路径引用。 - 内存优化:采用 kwkhtmltopdf 替换 wkhtmltopdf 减少打印报告所需的内存资源。
值得注意的是,Odoo 版本 7.0 到 10.0 不再受到支持,鼓励升级到更高版本以获取新功能和性能提升。
📋 应用场景与优势
适合企业级 Odoo 部署,特别是那些需要频繁更新和维护的环境。无论是开发测试还是生产环境,通过自定义 Dockerfile 来继承 docker-odoo-project 可以轻松实现:
- 快速部署:预装的 Python 包显著减少了额外配置的时间。
- 标准化构建:利用预设的 Docker 构建流程,确保每次构建都是相同的,提高稳定性。
- 灵活扩展:四种镜像风味适应不同需求,提供正常或包含常用包的“batteries-included”选项;同时也有 onbuild 或非 onbuild 类型满足特定构建需求。
示例说明
对于不需要 onbuild 的情况,可以直接从该基础镜像构建,例如:
FROM camptocamp/odoo-project:11.0-latest
COPY ./addons /opt/odoo/custom-addons/
...
如果需要简化定制图像的创建过程,则可以使用带有 onbuild 指令的镜像:
FROM camptocamp/odoo-project:11.0-latest-onbuild
COPY ./addons /opt/odoo/custom-addons/
...
这些示例展示了如何利用 docker-odoo-project 快速设置你的 Odoo 环境,并进行高效、安全的部署。
✨ 项目特色
- 高度定制性:允许开发者根据实际需求调整基础镜像,包括 Odoo 版本选择、预安装软件包等。
- 社区支持:详细的文档和示例帮助新手上手,同时也为高级用户提供深入的技术细节。
- 持续迭代:项目团队不断接收反馈并进行版本更新,确保最佳实践和技术兼容性的同步发展。
如果你正在寻找一种简单且强大的方式来搭建 Odoo 工作流,docker-odoo-project 将会是一个不错的选择!
🌟 点击链接了解更多详情并加入我们的社区吧!🚀
注意:为了确保稳定性和安全性,请避免使用标记为 “latest”的图像版本,而应指定确切的版本号来进行构建。
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
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
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 SAP S4HANA物料管理资源全面解析:从入门到精通的完整指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
323
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
159
179
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++
642
252
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
246
87
暂无简介
Dart
610
137
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
311
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
472
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
365
3.05 K