homelab 的项目扩展与二次开发
2025-06-20 08:56:00作者:胡易黎Nicole
项目的基础介绍
homelab 是一个开源项目,由 theepicsaxguy 创建并维护。该项目是一个完全使用 GitOps 管理的个人实验室,旨在学习企业级模式并在稳定的 Kubernetes 基础上运行自托管应用。项目提供了自动化和集群维护的蓝图,适合那些希望在家庭环境中实践企业级 Kubernetes 架构的学习者、爱好者以及专业人士。
项目的核心功能
- 自动化部署:通过 GitOps,项目的部署、更新和扩展都可以自动化完成。
- 基础设施即代码:使用 OpenTofu 来定义和管理基础设施。
- 安全性:从项目第一天起就采用非根容器、网络策略和单点登录等安全措施。
- 审计追踪:项目的所有变更都记录在 Git 中,方便审计和回滚。
项目使用了哪些框架或库?
- Kubernetes:用于容器编排和管理。
- OpenTofu:用于基础设施即代码。
- Argo CD:用于 GitOps 和自动化部署。
- 密码管理器:用于管理 secrets。
- CDN服务:用于 DNS 和安全性。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
images/:存储项目所需的图片资源。k8s/:包含 Kubernetes 配置文件。tofu/:OpenTofu 的配置文件。website/:项目的网站相关文件。.github/:GitHub Actions 工作流文件。.vscode/:VSCode 项目的配置文件。AGENTS.md:可能包含项目使用的代理信息。CHANGELOG.md:项目的更新日志。LICENSE:项目的 MIT 许可证文件。README.md:项目的主要说明文件。SECURITY.md:项目安全相关的信息。- 其他文件如
package.json、release-please-config.json等用于项目管理和自动化。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加监控和日志:集成如 Prometheus 和 Grafana 等监控工具,以及 ELK 日志收集系统,以增强系统监控和日志分析能力。
- 扩展基础设施:增加更多类型的基础设施支持,如虚拟网络、存储解决方案等。
- 增加自动化测试:集成更多的自动化测试工具,确保代码的质量和稳定性。
- 添加新的应用支持:集成更多自托管应用,如 Nextcloud、Jenkins 等,丰富项目的应用生态。
- 优化用户体验:改进项目文档,增加交互式教程,帮助用户更快地上手和使用。
- 多平台支持:扩展项目的支持平台,如支持其他类型的操作系统和云服务提供商。
通过以上扩展和二次开发,homelab 项目将能够更好地服务于更广泛的用户群体,提供更稳定、安全和强大的自动化部署和管理能力。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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-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
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
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 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
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
650
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
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
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143