Watcher3 开源项目启动与配置教程
2025-05-05 14:04:12作者:何将鹤
1. 项目的目录结构及介绍
Watcher3 的目录结构如下所示:
Watcher3/
│
├── api/
│ ├── __init__.py
│ ├── ...
│
├── app/
│ ├── __init__.py
│ ├── ...
│
├── bin/
│ ├── run.py
│ └── ...
│
├── config/
│ ├── __init__.py
│ ├── ...
│
├── core/
│ ├── __init__.py
│ ├── ...
│
├── data/
│ ├── ...
│
├── docs/
│ ├── ...
│
├── gui/
│ ├── ...
│
├── installer/
│ ├── ...
│
├── logs/
│ ├── ...
│
├── resources/
│ ├── ...
│
└── requirements.txt
以下是各个目录的简要介绍:
api/: 包含与外部API交互的模块。app/: 包含Watcher3的核心应用逻辑。bin/: 包含启动和运行Watcher3的脚本。config/: 包含配置相关的文件和模块。core/: 包含Watcher3的核心功能和组件。data/: 存储项目运行过程中生成的数据文件。docs/: 存储项目的文档资料。gui/: 包含图形用户界面相关的代码。installer/: 包含安装和部署相关的脚本。logs/: 存储日志文件。resources/: 存储项目需要的资源文件,如图标、样式表等。requirements.txt: 包含项目依赖的Python库。
2. 项目的启动文件介绍
Watcher3 的启动文件位于 bin/run.py。以下是启动文件的主要功能:
- 设置环境变量和日志配置。
- 加载配置文件。
- 初始化数据库连接。
- 启动应用服务器。
启动命令如下:
python run.py
在开发环境中,可以使用以下命令启动应用:
python run.py --debug
这将启动一个调试服务器,便于开发者进行调试。
3. 项目的配置文件介绍
Watcher3 的配置文件位于 config/ 目录下。主要的配置文件包括:
config.py: 包含项目的基本配置,如数据库连接信息、应用密钥等。default.py: 包含默认配置,可以作为配置的基础。development.py: 包含开发环境的特定配置。production.py: 包含生产环境的特定配置。
配置文件中使用环境变量来确定加载哪个配置文件,确保不同环境下使用正确的配置。例如,在开发环境中,可以设置环境变量 APP_SETTINGS 为 config.development 来指定使用开发环境的配置。
配置文件中常见的配置项包括:
- 数据库配置:数据库类型、主机、端口、用户名、密码等。
- 应用配置:应用名称、密钥、端口等。
- 日志配置:日志级别、日志格式、日志文件位置等。
确保正确配置这些文件,以保证Watcher3能够正常运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
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-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
307
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
🎉 (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
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
877
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867