LittleChef 项目技术文档
1. 安装指南
系统支持
LittleChef 在以下操作系统上进行了测试:
- Linux
- Mac OS X
- Windows
- FreeBSD
依赖要求
- Python 2.6+
- Fabric 1.5+
安装步骤
-
安装 Python 和 pip:
- 对于 Debian 和 Ubuntu 系统:
$ sudo apt-get install python-pip python-dev - 对于 RHEL 和 CentOS 系统:
$ yum install python-pip python-devel
- 对于 Debian 和 Ubuntu 系统:
-
使用 pip 安装 LittleChef:
$ pip install littlechef
2. 项目使用说明
免责声明
在使用 LittleChef 时,请谨慎操作您的节点:
一个著名的 Chef 说过:任何人都可以烹饪。 LittleChef:是的,任何人都可以,但这并不意味着任何人都可以随意操作。
本地设置
-
创建一个新的厨房:
$ fix new_kitchen这将创建一些必要的文件和目录,包括
littlechef.cfg、environments、roles/、data_bags/、nodes/、cookbooks/和site-cookbooks/。 -
配置认证信息:
- 编辑
littlechef.cfg文件,输入具有 sudo 权限的用户名和密码。 - 可以选择使用 SSH 配置文件来定义不同的用户名、密码和密钥文件。
- 编辑
Berkshelf 支持
LittleChef 支持 Berkshelf。如果存在 Berksfile 文件,LittleChef 将执行 berks vendor berksfile-cookbooks-directory 命令。如果未提供 berksfile_cookbooks_directory,则会在临时目录中使用随机目录。
其他配置选项
- 可以覆盖节点上用于同步厨房的目录:
[kitchen] node_work_path = /tmp/chef-solo - 支持加密数据包,可以使用
knife-solo_data_bagGem 创建加密数据包,并指定加密数据包密钥文件的路径。
3. 项目API使用文档
数据包搜索
LittleChef 支持数据包搜索,即使 Chef Solo 本身不支持。通过在 cookbooks 目录中包含 chef-solo-search 库,可以实现数据包搜索。
节点搜索
节点搜索通过在每次运行时动态创建一个“节点”数据包来实现,该数据包包含 nodes/ 目录中定义的每个节点的数据。
日志
Chef Solo 的输出日志可以在节点的 /var/log/chef/solo.log 中找到。
4. 项目安装方式
部署 Chef Solo
为了方便,LittleChef 提供了一个命令来部署 Chef Solo 到节点上:
$ fix node:MYNODE deploy_chef:version=11.12
或者不提示确认直接安装:
$ fix node:MYNODE deploy_chef:ask=no
多跳 LittleChef 设置
如果节点无法直接访问,可以指定一个网关主机。fix 命令将连接到指定的主机,并从该主机发起所有后续连接。
[connection]
gateway = hub.example.com
这将连接到 hub.example.com,所有后续节点连接将从该主机发起。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00