Educates培训平台工作坊配置详解
2025-06-19 12:58:54作者:幸俭卉
工作坊配置概述
Educates培训平台是一个用于创建和交付技术培训内容的强大工具,它允许培训师构建交互式学习环境。工作坊(Workshop)作为Educates的核心概念,由两个主要组件构成:
- 工作坊定义:描述工作坊的部署设置和Educates环境配置
- 工作坊文件:包含工作坊说明文档、设置文件和练习文件
工作坊定义详解
工作坊定义通过Kubernetes自定义资源(CRD)实现,主要配置文件为resources/workshop.yaml。下面我们深入分析其关键配置项。
基础配置示例
apiVersion: training.educates.dev/v1beta1
kind: Workshop
metadata:
name: lab-markdown-sample
spec:
title: Markdown示例工作坊
description: 使用Markdown的示例工作坊
workshop:
files:
- git:
url: https://github.com/educates/lab-markdown-sample
ref: origin/main
includePaths:
- /workshop/**
- /exercises/**
- /README.md
session:
namespaces:
budget: small
applications:
console:
enabled: true
editor:
enabled: true
关键配置解析
-
工作坊文件来源:
- 支持从Git仓库获取工作坊文件
- 可通过
includePaths指定需要包含的文件路径 - 文件将被覆盖在标准工作坊基础镜像之上
-
基础镜像选择:
- 默认提供标准基础镜像
- 可选Java(JDK 17)和Python专用基础镜像
- 支持自定义镜像
workshop:
image: jdk17-environment:* # Java JDK 17基础镜像
- 会话配置:
- 控制台(console)和编辑器(editor)的启用状态
- 命名空间资源预算设置
- Kubernetes集群配额配置
工作坊内容渲染选项
Educates支持两种内容渲染引擎:
-
Classic渲染器:
- 原生动态Web应用
- 支持Markdown和AsciiDoc
- 通过YAML文件配置导航结构
-
Hugo渲染器:
- 基于Hugo生成静态HTML
- 仅支持Markdown
- 更灵活的导航配置选项
Classic渲染器配置
通过以下文件配置工作坊结构:
workshop/modules.yaml- 定义所有可用模块workshop/workshop.yaml- 指定实际使用的模块
模块配置示例:
# modules.yaml
modules:
00-workshop-overview:
name: 工作坊概述
exit_sign: 开始工作坊
01-workshop-instructions:
name: 工作坊说明
99-workshop-summary:
name: 工作坊总结
exit_sign: 完成工作坊
工作坊激活配置:
# workshop.yaml
name: 示例工作坊
modules:
activate:
- 00-workshop-overview
- 01-workshop-instructions
- 99-workshop-summary
Hugo渲染器配置
Hugo渲染器提供更灵活的导航配置方式:
-
默认行为:
- 自动包含
workshop/content目录下所有页面 - 按路径名或页面权重排序
- 自动包含
-
高级配置:
- 通过
workshop/config.yaml定义导航路径 - 支持多路径选择
- 可通过环境变量指定路径
- 通过
配置示例:
pathways:
default: workshop
paths:
workshop:
title: "示例工作坊"
steps:
- 00-workshop-overview
- 01-workshop-instructions
- 99-workshop-summary
modules:
- name: 00-workshop-overview
title: 工作坊概述
- name: 01-workshop-instructions
title: 工作坊说明
- name: 99-workshop-summary
title: 工作坊总结
最佳实践建议
-
镜像选择:
- 简单工作坊使用标准基础镜像
- Java/Python开发工作坊使用专用镜像
- 复杂环境考虑自定义镜像
-
内容组织:
- 保持模块结构清晰
- 为最终模块设置明确的完成标识
- 考虑多路径配置满足不同学习需求
-
渲染器选择:
- 需要AsciiDoc支持时使用Classic
- 追求性能时选择Hugo
- 复杂导航需求考虑Hugo的多路径功能
通过合理配置Educates工作坊,您可以创建结构清晰、交互性强的技术培训内容,为学员提供优质的学习体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5暂无简介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
Spark-Formalizer-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
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
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
376
3.3 K
暂无简介
Dart
621
140
🔥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
62
19
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
479
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++
648
263
🎉 (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
1.1 K
620
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
793
77