cachegrand 项目安装与使用教程
2024-09-25 14:18:12作者:滕妙奇
1. 项目的目录结构及介绍
cachegrand 项目的目录结构如下:
cachegrand/
├── 3rdparty/
├── benches/
├── docs/
├── etc/
├── src/
├── tests/
├── tools/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── .ignore
├── .lgtm.yml
├── CMakeLists.txt
├── CNAME
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
├── README.md
├── _config.yml
├── codecov.yml
└── valgrind.supp
目录介绍:
- 3rdparty/: 存放第三方依赖库。
- benches/: 存放性能测试相关的代码和脚本。
- docs/: 存放项目的文档,包括用户指南、API 文档等。
- etc/: 存放配置文件模板和示例。
- src/: 存放项目的源代码。
- tests/: 存放测试代码和测试用例。
- tools/: 存放项目相关的工具和脚本。
- .gitignore: Git 忽略文件列表。
- .gitmodules: Git 子模块配置文件。
- .ignore: 忽略文件列表。
- .lgtm.yml: LGTM 配置文件。
- CMakeLists.txt: CMake 构建配置文件。
- CNAME: 自定义域名配置文件。
- CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则。
- CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
- LICENSE: 项目许可证。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- _config.yml: 配置文件。
- codecov.yml: Codecov 配置文件。
- valgrind.supp: Valgrind 抑制文件。
2. 项目的启动文件介绍
cachegrand 项目的启动文件是 cachegrand-server
,位于 src/
目录下。该文件是项目的核心可执行文件,负责启动和管理 cachegrand 服务。
启动命令:
/path/to/cachegrand-server -c /path/to/cachegrand.yaml
启动参数:
-c, --config-file=FILE
: 指定配置文件路径(默认配置文件路径为/usr/local/etc/cachegrand/cachegrand.conf
)。-l, --log-level=LOG LEVEL
: 设置日志级别(可选值:error, warning, info, verbose, debug)。--help
: 显示帮助信息。--usage
: 显示简短的使用信息。
3. 项目的配置文件介绍
cachegrand 项目的配置文件是 cachegrand.yaml
,位于 etc/
目录下。该文件包含了 cachegrand 服务的各项配置参数。
配置文件示例:
# cachegrand.yaml 配置文件示例
server:
port: 6379
tls_port: 6380
prometheus_port: 9090
metrics_endpoint: /metrics
certificate_path: /etc/cachegrand/cachegrand.pem
key_path: /etc/cachegrand/cachegrand.key
配置项介绍:
- server.port: Redis 服务的端口号(默认 6379)。
- server.tls_port: 启用 TLS 的 Redis 服务端口号(默认 6380)。
- server.prometheus_port: Prometheus 监控端口号(默认 9090)。
- server.metrics_endpoint: Prometheus 指标端点(默认
/metrics
)。 - server.certificate_path: SSL 证书路径。
- server.key_path: SSL 密钥路径。
通过编辑 cachegrand.yaml
文件,可以自定义 cachegrand 服务的各项配置,以满足不同的使用需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0118AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
23
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
225
2.27 K

React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
212
287

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

暂无简介
Dart
527
116

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
987
583

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
148
197

GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】
Jinja
47
0

ArkUI-X adaptation to Android | ArkUI-X支持Android平台的适配层
C++
39
55

ArkUI-X adaptation to iOS | ArkUI-X支持iOS平台的适配层
Objective-C++
19
44