Shelf Showcase 开源项目教程
1. 项目介绍
Shelf Showcase 是一个开源项目,旨在展示如何使用 Shelf 框架构建高性能、模块化的应用程序。该项目提供了一个示例应用程序,用于展示如何集成不同的功能组件,并演示了如何通过 Shelf 框架实现代码的解耦和可复用性。
2. 项目快速启动
要快速启动 Shelf Showcase 项目,请按照以下步骤进行:
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/unmade/shelf-showcase.git -
进入项目目录:
cd shelf-showcase -
安装项目依赖:
go mod tidy -
运行示例应用程序:
go run .
运行成功后,示例应用程序将在本地开发服务器上启动,通常默认监听 http://localhost:8080/。
3. 应用案例和最佳实践
以下是一些应用案例和最佳实践,以帮助您更好地使用 Shelf Showcase:
-
模块化设计:确保您的应用程序遵循模块化设计原则,每个模块负责一个特定的功能,这样可以提高代码的可维护性和可测试性。
-
依赖注入:利用 Shelf 的依赖注入功能,可以更容易地管理应用程序中的依赖关系,提高代码的灵活性和可测试性。
-
中间件使用:Shelf 支持中间件,允许您在请求处理流程中添加自定义逻辑,例如日志记录、身份验证等。
-
性能优化:通过使用异步编程和适当的并发模式,确保应用程序具有高性能和高并发处理能力。
-
错误处理:实现健壮的错误处理逻辑,确保在遇到问题时,应用程序可以优雅地处理错误并给出清晰的错误信息。
4. 典型生态项目
Shelf Showcase 项目的生态系统中,以下是一些典型的相关项目,您可能感兴趣:
-
Shelf:Shelf 框架本身,提供了一套用于构建高性能 Web 应用程序的工具和库。
-
Shelf-Boilerplate:一个基于 Shelf 的项目启动模板,可以帮助您快速搭建新项目。
-
Shelf-Middleware:一个包含多种中间件的集合,可以扩展 Shelf 的功能,例如缓存、压缩、身份验证等。
通过学习和使用这些典型项目,您可以更好地掌握 Shelf 框架的使用,并构建出更加完善和高效的应用程序。
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