安装与配置开源项目Anthology指南
2025-04-17 22:06:35作者:牧宁李
1. 项目基础介绍
Anthology是一个私有Terraform模块注册库的实现,它旨在用于那些不能、不应该或不需要公开的模块。它以与公共注册库相同的方式工作,但允许您在私有环境中托管和管理模块。
主要编程语言:Go
2. 项目使用的关键技术和框架
- Terraform:Anthology是为了兼容Terraform而设计的,Terraform是一个开源的基础设施即代码工具,用于管理和配置云资源。
- Docker:项目可以通过Docker容器运行,这简化了部署过程。
- AWS:Anthology可以通过AWS云服务进行部署,使用S3存储桶来存储模块。
3. 项目安装和配置的准备工作
在开始安装之前,请确保您已经安装以下工具:
- Docker:用于容器化 Anthology 应用。
- AWS CLI(如果使用AWS S3作为后端):用于管理AWS资源。
- Git:用于克隆或下载项目代码。
详细安装步骤
步骤1:克隆项目
打开终端或命令提示符,运行以下命令以克隆项目:
git clone https://github.com/erikvanbrakel/anthology.git
cd anthology
步骤2:使用Docker运行Anthology
-
启动Anthology服务
使用以下命令运行 Anthology 容器,它将默认在端口80上启动服务:
docker run -p 80:80 erikvanbrakel/anthology如果您需要指定其他端口,可以使用
--port参数。 -
使用S3存储后端
如果您希望使用AWS S3作为存储后端,请使用以下命令:
docker run -p 80:80 erikvanbrakel/anthology --backend=s3 --s3.bucket=您的S3存储桶名称替换
您的S3存储桶名称为您的AWS S3桶名称。 -
使用Docker Compose
如果您想使用Docker Compose,请创建一个
docker-compose.yml文件,并包含以下内容:version: '2.1' services: registry: command: --port=80 --backend=s3 --s3.bucket=您的S3存储桶名称 build: erikvanbrakel/anthology:latest ports: - "80:80"然后运行以下命令启动服务:
docker-compose up
步骤3:配置 Anthology
根据您的具体需求,可能需要调整 Anthology 服务的配置。您可以通过传递不同的命令行参数来实现这一点。以下是一些常见的配置参数:
--port:指定Anthology服务的监听端口。--backend:指定后端存储类型,可以是memory、filesystem或s3。--ssl.certificate和--ssl.key:如果您需要使用SSL/TLS加密,指定证书和私钥的路径。
确保您有适当的权限和AWS S3桶配置,如果使用S3作为后端存储。
完成这些步骤后,您的Anthology服务应该已经运行并且可以使用了。您可以通过访问 http://localhost 来测试服务是否正常工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219