Trigger.dev项目:如何创建并本地部署参考项目指南
2025-05-21 13:56:16作者:凤尚柏Louis
项目背景
Trigger.dev是一个开源的工作流自动化平台,允许开发者创建和管理复杂的工作流任务。对于想要贡献代码或了解项目的新开发者来说,掌握如何创建新的参考项目并在本地环境中运行和部署是至关重要的第一步。
创建新参考项目
在Trigger.dev项目中创建新的参考项目是一个标准化的过程,通常从复制现有的hello-world示例项目开始:
- 复制基础项目:在项目的
references目录下,复制hello-world文件夹并重命名为新项目名称 - 修改配置:根据新项目的需求调整package.json中的项目名称和依赖项
- 更新工作流:修改示例工作流代码以适应新项目的功能需求
本地开发环境配置
为了在本地运行Trigger.dev的开发环境,需要配置以下组件:
- 安装依赖:确保系统已安装Node.js、pnpm和Docker
- 克隆仓库:获取项目的最新代码
- 启动核心服务:使用pnpm命令同时启动webapp、coordinator和docker-provider服务
pnpm run dev --filter webapp --filter coordinator --filter docker-provider
开发模式运行
在开发模式下运行参考项目:
- 配置环境变量:设置必要的环境变量指向本地服务
- 启动开发服务器:使用Trigger.dev CLI工具启动开发模式
- 实时调试:开发模式下支持热重载和实时日志输出
本地部署流程
将参考项目部署到本地Trigger.dev实例需要以下步骤:
- 构建项目:确保所有服务已正确构建
- 加载镜像:使用
--load-image参数确保Docker镜像可用 - 执行部署:运行部署命令指向本地实例
pnpm exec trigger deploy --self-hosted --load-image
常见问题解决
在本地部署过程中可能会遇到以下问题:
- 端口冲突:检查默认端口是否被占用
- 依赖缺失:确保所有子模块依赖已正确安装
- Docker权限:确保当前用户有足够的Docker权限
- 环境变量配置:验证所有必需的环境变量已正确设置
最佳实践建议
- 版本控制:将新创建的参考项目及时提交到版本控制系统
- 文档更新:在README中详细记录项目的用途和配置说明
- 测试验证:部署后进行全面测试确保所有功能正常工作
- 性能监控:在本地环境中监控资源使用情况
通过遵循这些步骤,开发者可以顺利地在Trigger.dev平台上创建新的参考项目,并在本地环境中进行开发和测试,为后续的功能扩展和代码贡献打下坚实基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217