Hyperledger Grid 项目教程
1. 项目介绍
Hyperledger Grid 是一个开源项目,旨在为供应链管理提供一个基于区块链的解决方案。它通过整合区块链技术、智能合约和数据管理工具,帮助企业更高效地管理供应链中的数据和流程。Hyperledger Grid 提供了一个可扩展的框架,支持多种数据模型和业务逻辑,适用于各种供应链场景。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保您的开发环境已经安装了以下工具:
- Docker
- Docker Compose
- Git
2.2 克隆项目
首先,克隆 Hyperledger Grid 项目到本地:
git clone https://github.com/hyperledger-archives/grid.git
cd grid
2.3 启动项目
使用 Docker Compose 启动项目:
docker-compose up -d
2.4 验证启动
启动完成后,可以通过以下命令验证服务是否正常运行:
docker ps
您应该能够看到正在运行的容器。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 食品供应链管理
Hyperledger Grid 可以用于食品供应链管理,确保食品从生产到消费的每一个环节都可追溯。通过使用 Hyperledger Grid,企业可以实现以下功能:
- 产品溯源:追踪产品的生产、加工、运输和销售过程。
- 数据共享:在供应链各参与方之间安全地共享数据。
- 智能合约:自动化执行供应链中的业务逻辑。
3.2 药品供应链管理
在药品供应链中,Hyperledger Grid 可以帮助确保药品的真实性和合规性。通过区块链技术,可以实现以下功能:
- 药品溯源:追踪药品的生产、运输和销售过程。
- 合规性验证:确保药品符合相关法规和标准。
- 数据透明:提高供应链的透明度和可信度。
4. 典型生态项目
4.1 Hyperledger Sawtooth
Hyperledger Sawtooth 是一个分布式账本平台,支持创建和管理智能合约。Hyperledger Grid 与 Hyperledger Sawtooth 紧密集成,提供了一个强大的区块链基础设施,用于支持复杂的供应链管理应用。
4.2 Hyperledger Fabric
Hyperledger Fabric 是另一个流行的区块链平台,支持企业级应用。Hyperledger Grid 可以与 Hyperledger Fabric 结合使用,提供更强大的供应链管理解决方案。
4.3 Hyperledger Ursa
Hyperledger Ursa 是一个加密库,提供了一系列加密算法和工具。Hyperledger Grid 使用 Hyperledger Ursa 来增强数据的安全性和隐私保护。
通过以上模块的介绍,您可以快速了解 Hyperledger Grid 项目的基本情况,并开始使用它来构建和管理供应链应用。
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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