Qusion 技术文档
2024-12-23 14:26:05作者:胡易黎Nicole
1. 安装指南
在开始使用 Qusion 前,您需要安装以下依赖:
- Erlang
- RabbitMQ
- AMQP Ruby 库
安装 Erlang 和 RabbitMQ 请参考相应的官方文档。以下是安装 AMQP Ruby 库的命令:
(sudo) gem install amqp
然后,您可以通过以下命令将 Qusion 作为插件安装到您的项目中:
script/plugin install git://github.com/danielsdeleo/qusion.git
2. 项目的使用说明
在 config/environment.rb 文件中,添加以下代码以配置 EventMachine 和 AMQP:
config.gem "eventmachine"
config.gem "amqp"
config.after_initialize do
Qusion.start # 如果使用 config/amqp.yml 或默认设置,无需提供任何选项
end
现在,您可以在控制器或模型中像平常一样使用 AMQP 功能。例如:
MQ.new.queue("my-work-queue").publish("do work, son!")
这将正常工作。
3. 项目API使用文档
Qusion 提供了一个通道池功能,以避免频繁创建新的 AMQP 通道。使用 Qusion.channel 替代 MQ.new。以下是一些使用示例:
# 创建队列:
Qusion.channel.queue("my-worker-queue")
# 主题:
Qusion.channel.topic("my-topic-exchange")
# 等。
默认的通道池大小是 5,您可以通过以下方式在 environment.rb 中修改它:
Qusion.channel_pool_size(3)
4. 项目安装方式
除了通过 Git 插件安装外,您还可以将 Qusion 作为依赖添加到您的项目 Gemfile 中,然后执行 bundle install:
gem 'qusion', git: 'https://github.com/danielsdeleo/qusion.git'
Qusion 支持使用 YAML 配置文件来配置 AMQP 服务器详细信息。如果使用 Rails 或 Merb,可以在 config/amqp.yml 中设置开发、测试和生产环境的配置。以下是配置示例:
# config/amqp.yml
development:
host: localhost
port: 5672
user: guest
pass: guest
vhost: /
timeout: 3600
logging: false
ssl: false
test:
host: localhost
port: 5672
...
production:
host: localhost
port: 5672
...
如果使用其他框架,如 Sinatra 或 Ramaze,可以指定配置文件路径:
Qusion.start("/path/to/amqp.yml")
如果不提供配置文件,Qusion 会使用默认选项。此外,您也可以直接传递选项给 Qusion.start() 方法:
Qusion.start(:host => "my-amqp-broker.mydomain.com", :user => "me", :pass => "am_I_really_putting_this_in_VCS?")
以上就是关于 Qusion 的技术文档,希望对您有所帮助。如果您在使用过程中遇到任何问题或需要添加新功能,请随时在 GitHub 上进行反馈。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210