YANG 数据建模语言项目教程
1. 项目介绍
YANG(Yet Another Next Generation)是一种数据建模语言,主要用于定义网络配置管理协议(如NETCONF/RESTCONF)操作的数据结构。YANG模型定义了数据的层次化结构,包括配置数据、状态数据、远程过程调用和通知。YANG相对于SNMP的MIB模型更具层次化,能够区分配置和状态,具有较强的可扩展性。
YANG项目由Juniper Networks主导开发,旨在为网络设备提供一种标准化的数据建模方式,简化网络配置和管理的复杂性。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的系统已经安装了以下工具:
- Python 3.x
- Git
- Pyang(用于YANG模型验证和转换)
2.2 安装Pyang
pip install pyang
2.3 克隆项目
git clone https://github.com/Juniper/yang.git
cd yang
2.4 验证YANG模型
使用Pyang验证YANG模型的有效性:
pyang -f tree <your-yang-file>.yang
2.5 生成YIN格式
YIN是YANG模型的XML表示形式,可以使用Pyang生成:
pyang -f yin <your-yang-file>.yang -o <output-file>.yin
3. 应用案例和最佳实践
3.1 网络设备配置管理
YANG模型广泛应用于网络设备的配置管理。通过定义清晰的配置数据结构,网络管理员可以利用NETCONF或RESTCONF协议对设备进行统一管理。
3.2 状态数据监控
YANG模型不仅用于配置数据,还可以定义设备的状态数据。通过监控这些状态数据,网络管理员可以实时了解设备的运行状态,及时发现和解决问题。
3.3 远程过程调用
YANG模型支持定义远程过程调用(RPC),使得网络设备可以远程执行特定的操作,如重启服务、更新配置等。
4. 典型生态项目
4.1 NETCONF
NETCONF是一种网络配置协议,广泛应用于网络设备的配置管理。YANG模型是NETCONF协议的重要组成部分,定义了配置数据的结构和操作。
4.2 RESTCONF
RESTCONF是基于RESTful API的网络配置协议,与NETCONF类似,但使用HTTP/HTTPS进行通信。YANG模型同样适用于RESTCONF,提供标准化的数据建模方式。
4.3 OpenConfig
OpenConfig是一个开源项目,旨在为网络设备提供标准化的配置和管理模型。YANG模型是OpenConfig项目的基础,定义了网络设备的配置和管理数据结构。
通过以上模块的介绍,您应该对YANG数据建模语言有了初步的了解,并能够快速上手使用。希望本教程对您有所帮助!
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