KOTE 项目启动与配置教程
2025-05-15 00:06:29作者:胡唯隽
1. 项目目录结构及介绍
KOTE 项目的目录结构如下:
KOTE/
│
├── .gitignore # 用于Git的忽略文件
├── .editorconfig # 编辑器配置文件
├── .env.example # 环境变量示例文件
├── Dockerfile # Docker构建文件
├── docker-compose.yml # Docker组合文件
├── README.md # 项目说明文件
│
├── app/ # 应用程序目录
│ ├── __init__.py
│ ├── main/ # 主程序模块
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── controllers/ # 控制器模块
│ │ ├── models/ # 模型模块
│ │ ├── static/ # 静态文件目录
│ │ └── templates/ # 模板文件目录
│ │
│ ├── config/ # 配置文件目录
│ ├── utils/ # 工具模块
│ └── ...
│
├── migrations/ # 数据库迁移脚本目录
├── tests/ # 测试模块目录
└── ...
.gitignore:指定Git应该忽略的文件和目录。.editorconfig:用于统一项目成员的编辑器设置。.env.example:包含了一些环境变量的示例,用于配置项目。Dockerfile:定义了如何构建项目的Docker镜像。docker-compose.yml:定义了项目服务,如数据库、缓存等,以及它们之间的关系。README.md:项目的基本信息,包括项目介绍、安装、使用说明等。app/:存放应用程序的代码。migrations/:存放数据库迁移脚本。tests/:存放测试相关的代码。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于 app/main/__init__.py。以下是启动文件的基本内容:
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
from app.main.controllers import some_controller
if __name__ == "__main__":
app.run()
这个文件中,我们创建了一个 Flask 应用实例,并从 controllers 模块导入了控制器。if __name__ == "__main__": 确保只有当这个文件作为主程序运行时,才会启动应用。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常存放在 app/config/ 目录下,例如 app/config/settings.py。以下是配置文件的基本内容:
# 配置文件示例
class Config:
SECRET_KEY = 'your_secret_key'
DATABASE_URI = 'sqlite:///your_database.db'
...
在这个文件中,我们定义了一个 Config 类,它包含了一些基本的配置,如密钥和数据库URI。这些配置可以在应用中通过 app.config 对象访问。
在实际使用中,可能需要根据环境的不同(开发、测试、生产等)来设置不同的配置文件。这时,可以使用环境变量来指定配置文件的路径,例如 app.config.from_object(os.environ.get('APP_CONFIG'))。
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
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
🔥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
暂无简介
Dart
670
155
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
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
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
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
392
3.82 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322