Tonic 开源项目使用教程
2024-09-10 14:39:25作者:霍妲思
1. 项目的目录结构及介绍
Tonic/
├── tonic/
│ ├── src/
│ │ ├── main.rs
│ │ └── ...
│ ├── Cargo.toml
│ └── ...
├── tonic-build/
│ ├── src/
│ │ └── ...
│ ├── Cargo.toml
│ └── ...
├── tonic-types/
│ ├── src/
│ │ └── ...
│ ├── Cargo.toml
│ └── ...
├── tonic-health/
│ ├── src/
│ │ └── ...
│ ├── Cargo.toml
│ └── ...
├── tonic-reflection/
│ ├── src/
│ │ └── ...
│ ├── Cargo.toml
│ └── ...
├── examples/
│ ├── tls/
│ │ └── ...
│ ├── load_balancing/
│ │ └── ...
│ └── ...
├── interop/
│ ├── src/
│ │ └── ...
│ ├── Cargo.toml
│ └── ...
└── README.md
目录结构介绍
- tonic/: 核心模块,包含 gRPC 和 HTTP/2 客户端/服务器的实现。
- src/: 源代码目录,包含主要的 Rust 文件。
- Cargo.toml: 项目的依赖和构建配置文件。
- tonic-build/: 用于生成基于
prost的服务代码。 - tonic-types/: 包含 gRPC 常用类型的实现。
- tonic-health/: 实现 gRPC 健康检查服务。
- tonic-reflection/: 基于
tonic的 gRPC 反射实现。 - examples/: 示例代码,展示 TLS、负载均衡和双向流等功能。
- interop/: 互操作性测试代码。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
2. 项目的启动文件介绍
在 tonic/src/main.rs 文件中,你可以找到项目的启动代码。这个文件通常包含服务器的初始化、端口绑定和服务注册等逻辑。
// tonic/src/main.rs
use tonic::transport::Server;
use hello_world::greeter_server::GreeterServer;
use hello_world::GreeterService;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let addr = "[::1]:50051".parse()?;
let greeter = GreeterService::default();
Server::builder()
.add_service(GreeterServer::new(greeter))
.serve(addr)
.await?;
Ok(())
}
启动文件介绍
- main.rs: 主入口文件,负责启动 gRPC 服务器。
- Server::builder(): 创建服务器实例。
- add_service(): 注册服务。
- serve(): 绑定端口并启动服务器。
3. 项目的配置文件介绍
在 tonic/Cargo.toml 文件中,你可以找到项目的依赖和构建配置。
# tonic/Cargo.toml
[package]
name = "tonic"
version = "0.1.0"
edition = "2018"
[dependencies]
tonic = "0.5"
prost = "0.7"
tokio = { version = "1", features = ["full"] }
[build-dependencies]
tonic-build = "0.5"
配置文件介绍
- Cargo.toml: 项目的依赖和构建配置文件。
- [package]: 项目的基本信息,如名称、版本和 Rust 版本。
- [dependencies]: 项目依赖的库,如
tonic、prost和tokio。 - [build-dependencies]: 构建时依赖的库,如
tonic-build。
通过以上配置,你可以轻松地构建和运行 Tonic 项目。
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-1.5暂无简介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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
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
373
3.18 K
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
260
92
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
475
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
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++
647
255