探索AWS Lambda的新可能:Holy Lambda
Amazon Web Services (AWS)的Lambda功能以其无服务器架构和按需计算资源而闻名。然而,对于Clojure开发者来说,Holy Lambda为这个平台带来了一种全新的体验。这是一个极其简单、高效且可扩展的自定义Lambda运行时,专为Clojure设计。
项目介绍
Holy Lambda并非只是一个普通的Clojure库,它是一个创新的解决方案,让你能够利用Clojure的强大功能在AWS Lambda上运行代码。通过支持Babashka、原生Clojure(基于GraalVM编译)以及Clojure自身,Holy Lambda提供了多样化的后端选择,确保你的Lambda函数运行得既快速又流畅。
技术分析
Holy Lambda的核心目标是降低冷启动时间、支持多后端并提供简洁的API。它的设计原则在于仅提供完成任务所需的基本功能,不捆绑任何特定的部署工具,因此你可以自由地选择最适合你的工作流的方法。特别是,使用GraalVM编译的Clojure版本,性能表现比官方的AWS Java运行时更胜一筹。
此外,Holy Lambda还有一系列扩展,如holy-lambda-ring-adapter,使得Ring应用程序能在AWS Lambda上无缝运行,进一步增强了其灵活性。
应用场景
从API Gateway的自定义授权器到文件访问控制,再到XML转换、SFTP交互、消息路由等,Holy Lambda已经在多个公司和项目中发挥了关键作用。无论你是想要构建微服务、处理事件驱动的工作负载还是实现边缘计算,Holy Lambda都能提供一个强大且低延迟的解决方案。
项目特点
- 高性能: 优化的Clojure后端提供了显著优于默认Java运行时的执行速度。
- 多后端支持: Babashka、原生Clojure或常规Clojure任你选择,满足不同需求。
- 轻量级API: 设计精简,只提供必要的接口,易于理解和使用。
- 社区活跃: 在Clojurians Slack频道上有专门的支持和讨论,让你的问题总能得到及时解答。
获取帮助与贡献
如果你对Holy Lambda感兴趣,想了解更多细节或者寻求帮助,可以查看官方文档,加入Clojurians Slack的#holy-lambda频道进行交流。Holy Lambda是一个开源项目,欢迎任何形式的参与和贡献。
最后,要记住,Holy Lambda当前的版本可以通过Clojars获取。让我们一起探索Clojure在AWS Lambda上的无限可能性吧!
[](https://clojars.org/io.github.FieryCod/holy-lambda)
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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-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