Tengine 项目使用教程
2024-08-07 21:13:31作者:范靓好Udolf
1. 项目的目录结构及介绍
Tengine 项目的目录结构如下:
tengine/
├── benchmark/
├── cmake/
├── demos/
├── doc/
├── examples/
├── pytengine/
├── scripts/
├── source/
├── tests/
├── toolchains/
├── tools/
├── clang-format
├── clang-tidy
├── gitignore
├── CMakeLists.txt
├── LICENSE
├── README.md
├── README_EN.md
└── logo-Tengine.png
目录介绍
benchmark/: 包含性能测试相关的文件。cmake/: 包含 CMake 构建系统的配置文件。demos/: 包含示例应用程序。doc/: 包含项目文档。examples/: 包含使用示例。pytengine/: 包含 Python 接口的相关文件。scripts/: 包含脚本文件。source/: 包含项目的主要源代码。tests/: 包含测试文件。toolchains/: 包含工具链配置文件。tools/: 包含辅助工具。clang-format: 代码格式化配置文件。clang-tidy: 代码静态分析配置文件。gitignore: Git 忽略文件配置。CMakeLists.txt: CMake 主配置文件。LICENSE: 项目许可证文件。README.md: 项目主说明文件(中文)。README_EN.md: 项目主说明文件(英文)。logo-Tengine.png: 项目 Logo 图片。
2. 项目的启动文件介绍
Tengine 项目的启动文件主要是 source/ 目录下的 ngx_cycle.c 和 ngx_cycle.h。这些文件负责初始化 Tengine 的运行周期(cycle),包括配置解析、模块加载、进程管理等。
主要文件
ngx_cycle.c: 包含 Tengine 运行周期的初始化和管理的实现。ngx_cycle.h: 包含 Tengine 运行周期的相关声明和定义。
3. 项目的配置文件介绍
Tengine 的配置文件主要是 conf/ 目录下的 nginx.conf。这个文件包含了 Tengine 的所有配置选项,如服务器配置、日志配置、HTTP 配置等。
主要配置文件
nginx.conf: Tengine 的主配置文件,包含服务器、HTTP、日志等配置。
配置文件示例
user nobody;
worker_processes 1;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
events {
worker_connections 1024;
}
http {
include mime.types;
default_type application/octet-stream;
sendfile on;
keepalive_timeout 65;
server {
listen 80;
server_name localhost;
location / {
root html;
index index.html index.htm;
}
error_page 500 502 503 504 /50x.html;
location = /50x.html {
root html;
}
}
}
以上是 Tengine 项目的基本使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助!
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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
313
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
218
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
330
137