incus-deploy 项目亮点解析
2025-05-29 10:57:07作者:贡沫苏Truman
项目基础介绍
incus-deploy 是一个开源项目,它包含了一系列的 Ansible playbooks、Terraform 配置文件和脚本,用于部署和运营 Incus 集群。Incus 是一个开源的分布式系统,用于构建高度可扩展的存储和计算平台。该项目旨在简化 Incus 集群的部署和管理过程,提供了从初始化到运维的全套解决方案。
项目代码目录及介绍
项目的主要目录结构如下:
ansible/:包含了部署 Incus 集群所需的 Ansible playbooks 和相关配置文件。terraform/:包含了创建测试虚拟机和网络的 Terraform 配置文件。.github/:包含了项目的 GitHub Actions 工作流文件,用于自动化测试和构建过程。roles/:包含了 Ansible roles,用于定义和封装可复用的任务和配置。
项目亮点功能拆解
- 自动化部署:使用 Ansible 和 Terraform 实现从基础架构到应用的自动化部署。
- 模块化设计:项目采用了模块化的设计,使得不同的组件可以独立使用和定制。
- 易于扩展:项目支持集群的扩展,可以通过修改配置文件来添加更多的节点。
- 详细的文档:项目包含了详细的文档,从安装到配置都有详细的步骤说明。
项目主要技术亮点拆解
- Ansible 的使用:利用 Ansible 的强大功能,实现配置管理和应用部署的自动化。
- Terraform 的集成:通过 Terraform 管理基础设施,提供了一种基础设施即代码的解决方案。
- 支持多种存储和网络技术:项目支持 Ceph 和 OVN 等多种存储和网络技术,为用户提供了灵活的配置选项。
- 容错和恢复:项目考虑了容错和恢复机制,确保集群的稳定性和可靠性。
与同类项目对比的亮点
- 简洁的配置:相比同类项目,
incus-deploy提供了更为简洁和直观的配置方法。 - 高度的定制性:用户可以根据自己的需求轻松定制和调整配置。
- 活跃的社区支持:项目拥有活跃的开源社区,提供了及时的技术支持和帮助。
- 完善的文档和示例:项目提供了详细的文档和示例,降低了入门门槛,适合不同水平的用户使用。
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
245
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
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218