API Umbrella 开源项目教程
1. 项目介绍
API Umbrella 是一个开源的 API 管理平台,旨在简化 API 的创建和消费过程。它通过提供标准化的访问控制、速率限制、分析等功能,帮助 API 创建者专注于构建 API,而不必担心底层的基础设施问题。API Umbrella 可以轻松地添加到现有的 API 中,无需修改 API 代码即可利用其提供的功能。此外,它还支持将不同服务器或编程语言编写的 API 统一到一个端点,方便 API 消费者使用。
2. 项目快速启动
安装 API Umbrella
从二进制包安装
以下是不同操作系统的安装命令示例:
-
Debian 9 (Stretch)
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-keys 367404D553B42995 echo "deb http://dl.bintray.com/nrel/api-umbrella-debian stretch main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/api-umbrella.list sudo apt-get update sudo apt-get install api-umbrella -
Ubuntu 18.04 (Bionic)
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-keys 367404D553B42995 echo "deb http://dl.bintray.com/nrel/api-umbrella-ubuntu bionic main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/api-umbrella.list sudo apt-get update sudo apt-get install api-umbrella
使用 Docker 运行
mkdir config && touch config/api-umbrella.yml
docker run -d --name=api-umbrella -p 80:80 -p 443:443 -v "$(pwd)/config":/etc/api-umbrella nrel/api-umbrella
启动 API Umbrella
sudo /etc/init.d/api-umbrella start
启动后,访问服务器的域名,您将看到默认的首页。
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
-
统一多个 API:API Umbrella 可以将多个不同服务器或编程语言编写的 API 统一到一个端点,方便 API 消费者使用。例如,一个公司可能有多个部门提供不同的 API,通过 API Umbrella,可以将这些 API 统一到一个入口,简化消费者的访问流程。
-
访问控制和速率限制:API Umbrella 提供了强大的访问控制和速率限制功能,可以帮助企业保护其 API 免受滥用。例如,通过设置速率限制,可以防止恶意用户或脚本对 API 进行大量请求,从而保护后端服务的稳定性。
最佳实践
-
配置 API 后端:在 API Umbrella 中,您需要配置 API 后端,以便 API Umbrella 知道如何代理请求。建议在配置 API 后端时,详细设置访问控制、速率限制等策略,以确保 API 的安全性和稳定性。
-
使用 API 密钥:API Umbrella 支持使用 API 密钥进行身份验证。建议在生产环境中使用 API 密钥,并定期更新密钥,以提高安全性。
4. 典型生态项目
-
OpenResty:API Umbrella 基于 OpenResty 构建,OpenResty 是一个基于 Nginx 和 Lua 的高性能 Web 平台,广泛用于构建 API 网关和反向代理。
-
Nginx:API Umbrella 使用 Nginx 作为其核心组件,Nginx 是一个高性能的 HTTP 服务器和反向代理服务器,广泛用于构建高并发的 Web 应用。
-
Lua:API Umbrella 使用 Lua 脚本语言进行扩展和定制,Lua 是一种轻量级、高效的脚本语言,广泛用于嵌入式系统和 Web 应用中。
通过这些生态项目,API Umbrella 能够提供强大的功能和灵活的扩展性,满足各种复杂的 API 管理需求。
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