EKS Anywhere v0.22.5 版本发布:多平台支持与关键功能优化
Amazon EKS Anywhere 是 AWS 推出的开源项目,它允许用户在本地数据中心或其他云环境中部署和管理与 AWS EKS 完全兼容的 Kubernetes 集群。该项目为企业提供了在混合云环境中一致性的 Kubernetes 体验,同时保持了与 AWS EKS 的兼容性。
最新发布的 EKS Anywhere v0.22.5 版本带来了一系列重要的更新和改进,主要包括操作系统支持范围的扩展、核心组件升级以及关键问题的解决。这个版本特别强化了对多平台的支持能力,并优化了集群管理体验。
在操作系统支持方面,v0.22.5 版本继续保持了广泛的兼容性。对于 vSphere 平台,支持 Ubuntu 20.04/22.04、Bottlerocket 1.32.0 以及 RHEL 8.x/9.x;Bare Metal 环境支持 Ubuntu 和 RHEL 系列;Nutanix 平台同样支持 Ubuntu 和 RHEL;CloudStack 专精于 RHEL 支持;而 Snow 设备则专注于 Ubuntu 20.04。这种全面的支持矩阵确保了用户在不同基础设施环境中都能获得一致的 Kubernetes 体验。
在核心组件方面,本次更新包含了 EKS Distro 多个版本的同步更新,包括 v1-32-eks-13、v1-31-eks-20、v1-30-eks-31、v1-29-eks-38 和 v1-28-eks-49。这些更新带来了最新的安全补丁和性能优化。同时,kube-vip 组件也从 v0.8.9 升级到了 v0.8.10 版本,提升了负载均衡功能的稳定性和性能。此外,基于 Amazon Linux 2 的基础镜像也进行了更新,解决了多个已知的 CVE 安全问题。
本次版本解决了几个关键问题,显著提升了用户体验。首先是解决了 vCenter 标签分配的问题,现在可以正确地将多个 vCenter 标签分配给单个机器,这对于大规模环境中的资源分类和管理尤为重要。其次解决了通过 EKS-A CLI 创建 vSphere 组时可能出现的问题,使集群部署更加可靠。还改进了 Smee 组件的 CLI 标志,增加了绑定接口的选项,为网络配置提供了更大的灵活性。最后解决了 vSphere 故障域在删除集群时可能出现的问题,确保了集群生命周期管理的稳定性。
对于开发者和管理员而言,EKS Anywhere v0.22.5 提供了针对不同平台的预编译二进制文件,包括 Darwin (amd64/arm64) 和 Linux (amd64/arm64) 系统,并提供了完整的校验文件以确保下载的安全性。
这个版本的发布进一步巩固了 EKS Anywhere 作为企业级混合云 Kubernetes 解决方案的地位,特别是在多平台支持和集群管理可靠性方面的改进,使其更适合于复杂的生产环境部署。对于已经在使用 EKS Anywhere 的用户,建议评估升级以获得最新的安全补丁和功能改进;对于考虑采用混合云 Kubernetes 方案的组织,这个版本提供了一个功能更加完善的起点。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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