Euler Vault Kit 项目启动与配置教程
2025-05-06 18:47:25作者:范垣楠Rhoda
1. 项目的目录结构及介绍
Euler Vault Kit 的目录结构如下:
euler-vault-kit/
├── bin/ # 存放可执行脚本文件
├── config/ # 配置文件目录
│ └── default.json # 默认配置文件
├── docs/ # 文档目录
├── lib/ # 项目库文件目录
│ ├── common/ # 公共模块
│ ├── core/ # 核心模块
│ └── utils/ # 工具模块
├── scripts/ # 运行脚本目录
├── src/ # 源代码目录
│ ├── main.py # 主程序文件
│ └── ... # 其他源代码文件
├── tests/ # 测试目录
├── tools/ # 辅助工具目录
└── README.md # 项目说明文件
目录说明:
- bin/:存放项目的可执行脚本,如启动项目、管理配置等脚本。
- config/:包含项目的配置文件,通常项目启动时会读取这里的配置信息。
- docs/:存放项目相关的文档资料。
- lib/:项目的库文件目录,包含项目的核心模块和工具类。
- scripts/:存放项目运行时需要的脚本文件。
- src/:项目的主要源代码目录。
- tests/:存放项目的单元测试和集成测试代码。
- tools/:存放项目开发过程中可能使用的辅助工具。
- README.md:项目的说明文档,通常包含项目的介绍、安装步骤、使用说明等。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于 src/main.py。该文件是项目的入口点,负责初始化项目环境、加载配置文件以及启动核心服务。
# main.py 示例代码
import sys
import json
from config import default_config
def main():
# 加载配置文件
with open('config/default.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
config = json.load(f)
# 初始化并启动服务
# ...
if __name__ == "__main__":
main()
启动步骤:
- 确保系统已安装必要的依赖。
- 在项目根目录下运行
python src/main.py。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常位于 config/default.json。该文件以 JSON 格式存储,包含项目的默认配置信息。
{
"host": "localhost",
"port": 8080,
"debug": true,
"database": {
"host": "localhost",
"port": 3306,
"user": "root",
"password": "password",
"db": "euler_vault"
}
// 更多配置...
}
配置文件说明:
- host:服务监听的地址。
- port:服务监听的端口。
- debug:是否开启调试模式。
- database:数据库配置,包含数据库地址、端口、用户名、密码和数据库名。
修改配置:
若需要修改配置,直接编辑 config/default.json 文件即可。修改后,重新启动项目使配置生效。
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
138
169
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
695
🎉 (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
1.06 K
616
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
197
74
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
460