JHipster 注册表指南
项目介绍
JHipster 注册表是基于 Spring Cloud Netflix Eureka 和 Spring Cloud Config 的服务,专为 JHipster 微服务架构设计。它提供了服务发现、配置中心等功能,简化了微服务环境下的服务管理和配置同步。详细文档可以在 JHipster 微服务文档中找到。此项目支持通过 OAuth2 和 OpenID Connect 进行安全认证,且默认集成Keycloak作为OpenID Connect服务器。
项目快速启动
要快速启动 JHipster 注册表,你可以遵循以下步骤:
开发模式启动
在开发环境中运行JHipster Registry,执行下面的命令,其中/mvnw是Maven Wrapper脚本,确保无需全局安装Maven即可构建项目:
/mvnw -DskipTests
启动成功后,系统可能会提示你设置一个新的密码,这是为了访问安全配置而设。访问注册表通常是在端口8761上。
如果你希望启用OAuth2认证,可以使用以下命令在开发环境中运行:
SPRING_PROFILES_ACTIVE=dev oauth2 /mvnw
应用案例与最佳实践
应用案例包括将其作为微服务架构中的中心化配置服务器以及服务注册与发现组件。最佳实践中,建议在生产环境中配置适当的安全策略,例如使用OAuth2进行客户端验证,并确保“允许回调URL”和“允许登出URL”中包含了8761端口的相关路径。此外,利用JHipster Registry监控微服务的状态并集中管理配置更改,能够极大提升微服务的可维护性和灵活性。
典型生态项目
JHipster生态系统不仅限于注册表本身,还涵盖了一系列工具和库,用于支持整个微服务架构的开发、部署和运维。例如,配合使用JHipster Console进行服务监控,或者结合JHipster Gateway实现API网关功能。这些组件共同构成了一个强大的微服务解决方案,使得开发者能够快速地搭建、部署并管理复杂的微服务系统。
以上是对JHipster注册表的基本介绍、快速启动流程、应用实例以及其在生态中的位置概览。在实际应用中,深入阅读官方文档以了解更详尽的配置选项和高级特性是非常重要的。
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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