Skaffold 使用教程
项目介绍
Skaffold 是一个命令行工具,旨在简化 Kubernetes 应用程序的持续开发。它能够处理应用程序的构建、推送和部署工作流程,并提供了构建块和自定义选项,以便于构建 CI/CD 管道。Skaffold 支持快速本地开发,自动检测代码更改并处理构建、推送和部署流程,同时提供基于策略的镜像标记和持续反馈。
项目快速启动
安装 Skaffold
首先,你需要安装 Skaffold。可以通过以下命令进行安装:
curl -Lo skaffold https://storage.googleapis.com/skaffold/releases/latest/skaffold-linux-amd64 && \
sudo install skaffold /usr/local/bin/
初始化项目
在你的项目目录中,运行以下命令来初始化 Skaffold:
skaffold init
启动开发模式
使用以下命令启动 Skaffold 的开发模式:
skaffold dev
这将启动 Skaffold 的持续开发循环,自动检测代码更改并重新构建、推送和部署应用程序。
应用案例和最佳实践
本地开发与远程部署
Skaffold 支持本地和远程 Kubernetes 集群的开发和部署。你可以在本地迭代应用程序源代码,然后部署到远程集群。
CI/CD 管道
Skaffold 提供了构建块和自定义选项,以便于构建 CI/CD 管道。你可以使用 skaffold run 进行端到端部署,或者使用 Skaffold 的各个阶段来构建你的 CI/CD 管道。
多组件应用
Skaffold 支持由多个组件组成的应用程序。你可以使用 skaffold init 自动发现文件并生成配置文件。
典型生态项目
Kubernetes
Skaffold 与 Kubernetes 紧密集成,支持在 Kubernetes 集群上进行应用程序的持续开发和部署。
Google Cloud Code
Google Cloud Code 提供了对 Skaffold 的集成,可以在 Visual Studio Code 和 JetBrains IDEs 中管理 Skaffold,并提供更引导的启动体验。
GitOps
Skaffold 支持 GitOps 工作流程,通过 skaffold render 输出 hydrated Kubernetes 清单,可以在 GitOps 工作流程中使用。
通过以上内容,你可以快速了解和使用 Skaffold 进行 Kubernetes 应用程序的持续开发和部署。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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