scalehls 的安装和配置教程
2025-04-28 03:23:57作者:郦嵘贵Just
1. 项目基础介绍和主要编程语言
scalehls 是一个开源项目,旨在为开发者提供一种高效的方式来构建和部署可扩展的、高性能的云服务。该项目使用 C++ 作为主要的编程语言,同时也可能涉及到一些其他技术如 Python 脚本等,用于构建和测试。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目使用了以下关键技术和框架:
- C++:项目的主要编程语言,用于实现核心功能。
- LLVM:一个强大的编译器基础设施,用于代码生成和优化。
- OpenMP:一个用于多线程编程的API,可以提高程序的并行性能。
- Boost:一个广泛应用于C++的库集合,提供许多常用的功能。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装 scalehls 之前,请确保您的系统已经安装了以下依赖项:
- CMake:用于构建项目的跨平台工具。
- LLVM:需要安装与
scalehls兼容的版本。 - Boost:及其开发库。
- Python:用于运行一些脚本。
安装步骤
-
克隆项目仓库
首先,需要从 GitHub 上克隆
scalehls项目:git clone https://github.com/hanchenye/scalehls.git cd scalehls -
安装依赖项
根据您的操作系统和包管理器,安装必要的依赖项。以下是一个基于 Ubuntu 的系统的示例:
sudo apt-get update sudo apt-get install cmake git build-essential llvm-10-dev libboost-all-dev python3 -
构建项目
使用 CMake 来构建项目:
mkdir build cd build cmake .. make -
测试安装
如果构建成功,可以通过以下命令来测试安装:
make test -
运行示例
在项目根目录下通常会有一些示例,可以尝试编译并运行它们来验证安装是否成功。
cd examples cmake . make ./example
以上步骤是 scalehls 的基础安装和配置流程,具体的配置可能需要根据项目文档或个人需求进行调整。希望这份教程能够帮助您顺利安装和配置 scalehls 项目。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
414
3.18 K
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
228
258
暂无简介
Dart
679
160
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++
689
325
🔥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
65
19
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492