Apache Cotton 技术文档
1. 安装指南
Apache Cotton 是一个运行在 Apache Mesos 上的 MySQL 实例框架。为了安装 Cotton,您需要以下环境:
- Python 2.7
- Mesos Python 绑定
首先,从 Apache 的 git 仓库克隆 Cotton 代码:
git clone https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/incubator-cotton.git
或者,如果您更喜欢 GitHub,可以使用 GitHub 镜像:
git clone https://github.com/apache/incubator-cotton.git
Cotton 使用 Mesos Python 绑定,包括两个 Python 包。mesos.interface 可以从 PyPI 自动安装,而 mesos.native 是平台依赖的。您需要在您的机器上构建这个包(构建指南)或者下载一个为您的平台编译的包。
由于 pip 不支持 eggs,您需要使用 wheel convert 将 eggs 转换成 wheels,然后将其放入 3rdparty 文件夹。更多相关信息,请查看 README 文件。
2. 项目使用说明
Cotton 主要由两个组件组成:mysos_scheduler 和 mysos_executor。mysos_scheduler 连接到 Mesos master 并管理 MySQL 集群,mysos_executor 由 Mesos slave(根据 mysos_scheduler 的请求)启动以执行 MySQL 任务。
您可以使用 PEX 将这些组件及其依赖项打包成一个自包含的可执行文件,以便快速可靠地启动 Cotton 组件。
3. 项目API使用文档
Cotton 的 API 使用文档目前尚未提供详细说明。您可以通过阅读源代码和项目社区资源来了解更多信息。
4. 项目安装方式
Cotton 的安装主要通过克隆仓库源代码,然后构建和部署相关组件。以下是主要步骤:
- 克隆 Cotton 代码仓库。
- 构建或下载 Mesos Python 绑定并将其放入
3rdparty文件夹。 - 使用 PEX 将 Cotton 组件打包成可执行文件。
有关构建和测试的更多详细步骤,请参考以下部分。
构建和测试
单元测试
确保已安装 tox,然后运行以下命令:
tox
单元测试不需要 3rdparty 中的 mesos.native 包。Tox 会构建 Cotton 源码包并将其放入 .tox/dist。
在本地 Mesos 集群和 PEX 上进行端到端测试
构建/下载 mesos.native 包并放入 3rdparty,然后运行以下命令:
tox -e pex
此测试展示了如何打包 PEX 执行器并使用它在一个本地 Mesos 集群上启动一个模拟的 MySQL 集群。
在 Vagrant 虚拟机中的真实 Mesos 集群上进行端到端测试
Vagrant 测试使用 .tox/dist 中的 sdist Cotton 包,因此请确保首先运行 tox。然后执行以下操作:
vagrant up
等待 VM 和 Cotton API 端点启动(http://192.168.33.17:55001 变得可用)。
tox -e vagrant
test.sh 脚本会验证 Cotton 是否成功创建并删除了 MySQL 集群。
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
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