使用AWS构建的Git驱动静态网站

项目简介
该项目提供了一个YAML格式的CloudFormation模板,默认情况下,它会创建一个CodeCommit Git仓库和一个静态HTTPS网站,并自动将Git仓库中的任何更改部署到静态网站上。如果需要,还可以指定静态站点生成器(如Hugo)来从Git仓库源代码中自动生成站点内容。
所需参数包括域名和电子邮件地址。主要输出值是用于在您的域名注册商处设置的DNS服务器列表以及用于添加和更新网站内容的Git仓库URL。每当有CodeCommit Git仓库事件时,都会向您提供的SNS主题发送通知,初始订阅者为您的电子邮件地址。网站访问日志存储在S3桶中。
技术分析
该架构基于AWS服务,如CodeCommit(用于版本控制),Lambda(用于自动化处理),CloudFront(CDN服务),S3(存储静态内容),SNS(发布通知)和Route 53(DNS服务)。其核心是一个Lambda函数,负责监听Git仓库的变化并执行预定义的静态站点生成任务(例如仅复制内容或使用Hugo等工具生成网站)。
静态站点生成插件系统:项目支持通过AWS Lambda实现的插件架构,允许使用者选择不同的静态站点生成器,例如身份转换插件(仅复制Git内容)、子目录插件(只发布特定子目录)和Hugo插件。
自动化工作流程:每次向Git仓库提交变更时,都会触发Lambda函数,从而触发站点更新流程。这确保了网站始终与Git库同步,减少了手动操作的需求。
应用场景
- 个人博客:快速搭建低成本、无需维护且可扩展的博客平台。
- 企业展示网站:提供稳定、安全的在线形象展示。
- 软件文档:实时更新的项目文档托管。
- 实验性项目:测试新想法,无需考虑基础设施成本。
项目特点
- 一键启动:通过aws-cli或AWS管理控制台轻松创建堆栈。
- 免维护:所有基础架构都由AWS管理,无需担心硬件问题。
- 经济高效:即使在高流量下,月成本也低至约0.51美元(在新的AWS账户中运行时),但可能会随着时间和其他资源的增加而变化。
- 无限扩展:自动支持大规模流量增长,无需额外配置。
要创建静态网站,只需按照上述说明使用CloudFormation创建堆栈,然后设置域名和邮件地址。当您准备好开始创建和更新内容时,获取Git克隆URL并使用Git进行操作。
为了保持整洁,记得在测试后使用提供的清理步骤删除不再需要的资源。
使用这个强大的开源项目,您可以享受到完全自动化、安全可靠的静态网站托管体验。现在就行动起来,让您的网站开发进入崭新的时代!
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
