Sandpack 项目教程
2024-09-17 06:32:06作者:俞予舒Fleming
1. 项目的目录结构及介绍
Sandpack 项目的目录结构如下:
sandpack/
├── devcontainer/
├── github/
├── examples/
├── sandpack-client/
├── sandpack-react/
├── sandpack-themes/
├── website/
├── .eslintignore
├── .eslintrc
├── .gitignore
├── .nvmrc
├── .prettierignore
├── .prettierrc.js
├── .yarnrc
├── CHANGELOG.md
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── LICENSE
├── README.md
├── lerna.json
├── package.json
├── turbo.json
└── yarn.lock
目录结构介绍
- devcontainer/: 包含开发环境的配置文件。
- github/: 包含与 GitHub 相关的配置文件。
- examples/: 包含项目的示例代码。
- sandpack-client/: 包含 Sandpack 客户端的核心代码。
- sandpack-react/: 包含 Sandpack 的 React 组件代码。
- sandpack-themes/: 包含 Sandpack 的主题配置文件。
- website/: 包含项目的官方网站代码。
- .eslintignore: ESLint 忽略文件列表。
- .eslintrc: ESLint 配置文件。
- .gitignore: Git 忽略文件列表。
- .nvmrc: Node.js 版本配置文件。
- .prettierignore: Prettier 忽略文件列表。
- .prettierrc.js: Prettier 配置文件。
- .yarnrc: Yarn 配置文件。
- CHANGELOG.md: 项目更新日志。
- CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则。
- LICENSE: 项目许可证。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- lerna.json: Lerna 配置文件。
- package.json: 项目依赖和脚本配置文件。
- turbo.json: Turbo 配置文件。
- yarn.lock: Yarn 锁定文件。
2. 项目的启动文件介绍
Sandpack 项目的启动文件主要是 package.json 中的 scripts 部分。以下是一些关键的启动脚本:
{
"scripts": {
"start": "react-scripts start",
"build": "react-scripts build",
"test": "react-scripts test",
"eject": "react-scripts eject"
}
}
启动文件介绍
- start: 启动开发服务器,用于本地开发。
- build: 构建生产环境的代码。
- test: 运行测试脚本。
- eject: 弹出 React 脚手架配置,允许用户自定义配置。
3. 项目的配置文件介绍
Sandpack 项目中有多个配置文件,以下是一些关键配置文件的介绍:
.eslintrc
ESLint 配置文件,用于代码风格检查和错误检测。
{
"extends": ["react-app", "react-app/jest"]
}
.prettierrc.js
Prettier 配置文件,用于代码格式化。
module.exports = {
singleQuote: true,
trailingComma: 'all',
printWidth: 80,
};
lerna.json
Lerna 配置文件,用于管理多包项目。
{
"packages": ["packages/*"],
"version": "independent"
}
package.json
项目依赖和脚本配置文件。
{
"name": "sandpack",
"version": "1.0.0",
"scripts": {
"start": "react-scripts start",
"build": "react-scripts build",
"test": "react-scripts test",
"eject": "react-scripts eject"
},
"dependencies": {
"react": "^17.0.2",
"react-dom": "^17.0.2",
"react-scripts": "4.0.3"
}
}
turbo.json
Turbo 配置文件,用于任务管理和优化。
{
"pipeline": {
"build": {
"dependsOn": ["^build"]
},
"test": {
"dependsOn": ["build"]
}
}
}
通过以上配置文件,可以对 Sandpack 项目进行开发、构建、测试和部署。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0114
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.96 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
676
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
455
437
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++
1.07 K
1.09 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
296
114
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220