Alibaba TSAR项目安装与使用指南
目录结构及介绍
在Cloning或Downloading Alibaba TSAR项目之后,你会看到以下主要目录和文件:
主要目录:
-
src/ : 包含源代码的主要目录。
- main/java/com/aliyun/dts/sdk/tsar/ : 具体的Java类和实现细节。
- test/ : 测试相关的代码。
-
docs/ : 文档目录,可能包括API文档等。
-
.gitignore : 指定哪些文件和目录不应该被Git版本控制系统跟踪。
-
pom.xml : Maven项目对象模型文件,用于构建、报告和文档的软件项目管理工具。
-
README.md : 提供了关于项目的一般信息和基本说明。
启动文件介绍
由于Alibaba TSAR项目主要是库而不是服务应用,它没有传统意义上的“启动”文件如main-class。但是,你可以通过Maven或其他构建系统来编译并运行单元测试,或者将它的依赖项添加到你的项目中然后调用其功能。
通常,为了演示如何使用这个库,开发者可能会创建一个简单的Main.java文件引入必要的包和类,然后调用TSAR的功能。
例如,在你的项目里,你可以这样导入Alibaba TSAR的一个类:
import com.aliyun.dts.sdk.tsar.*;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 初始化并调用TSAR提供的方法
}
}
配置文件介绍
Alibaba TSAR没有特定的配置文件,因为它的设置大多是在代码级进行的。然而,如果你正在将其集成到一个更大的应用程序中,你可能需要在你的应用的配置文件(如application.properties或application.yml)中指定一些设置。
例如,如果你想控制连接超时或重试策略,你可以在你的配置文件中指定这些参数:
tsar:
connection-timeout: 5000 # 连接超时时间
retry-policy: DEFAULT # 默认重试策略
尽管如此,上述配置文件示例并不是Alibaba TSAR自带的标准配置,而是你需要自己定义的一部分。具体配置取决于你在项目中的具体需求以及Alibaba TSAR的版本和功能更新情况。务必参考项目最新的文档和源码注释以获取正确的配置选项。
请注意,以上提到的内容是基于常见开源项目结构和典型的开发流程假设,对于Alibaba TSAR的具体细节,建议查阅项目的官方文档或者直接查看GitHub上的README文件和其他资源。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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