Project Icon

bacalhau

高效的分布式计算框架

Bacalhau是一个分布式计算平台,可以在数据生成和存储的位置执行任务,从而实现高效、安全的计算。支持Docker容器、WebAssembly (wasm)镜像和任意二进制文件作为任务运行,无需大量重写代码,简化现有工作流程。其特点包括快速作业处理、低成本、安全和大规模数据处理,利用边缘计算的闲置资源减少传输成本,通过精细的权限模型保护数据安全。

Bacalhau

分布式计算框架 ⚡
数据计算(CoD)


total download Bacalhau contributors Bacalhau website follow on Twitter

Bacalhau 是一个平台,通过在数据生成和存储的位置运行任务,提供快速、低成本和安全的计算。有了 Bacalhau,您可以通过运行任意 Docker 容器、WebAssembly (wasm) 镜像或任意二进制文件作为任务,简化现有工作流程,而无需大量重写。

目录

为什么选择 Bacalhau?

  • :zap: 快速任务处理:Bacalhau 中的任务在数据生成的地方处理,所有任务默认都是并行的。
  • :moneybag: 低成本:减少(或消除)进入/退出成本,因为任务在数据源附近处理。也可以充分利用边缘计算的闲置计算能力。
  • :lock: 安全:数据清理和安全在迁移前完成,以减少泄露私人信息的可能性,并且具有更精细的基于代码的权限模型。
  • 🚛 大规模数据:Bacalhau 在一张开放计算资源网络上运行,为任何数据处理工作负载提供服务。使用 Bacalhau,您可以批量处理 PB(千万亿字节)级数据。

快速开始 - 在 1 分钟内了解 Bacalhau

前往您想存储任务结果的文件夹目录

安装 Bacalhau 客户端

curl -sL https://get.bacalhau.org/install.sh | bash

提交一个 "Hello World" 任务

bacalhau docker run ubuntu echo Hello World

下载您的结果

bacalhau get 63d08ff0..... # 请确保使用来自 docker run 命令的正确任务 ID

有关更详细的教程,请查看我们的快速入门教程

了解更多

文档

📚 在此阅读 Bacalhau 文档指南! 📚

Bacalhau 文档是最佳起点,它包含所有信息,确保每个使用 Bacalhau 的人都能高效使用。

开发者指南

本地运行 Bacalhau

开发者可以使用 devstack 命令启动 Bacalhau 并运行本地演示。

请参阅 running_locally.md 获取说明。同时,请参阅 debugging_locally.md 了解一些调试的有用技巧。

开发者贡献说明

Bacalhau 的 CI 管道对新拉取请求执行各种 linting 和格式检查。 要在创建新提交时在本地运行这些检查,可以使用 ./githooks 中的 precommit hook:

make install-pre-commit

# 检查 pre-commit 是否有效
make precommit

如果要手动运行 linter:

curl -sSfL https://raw.githubusercontent.com/golangci/golangci-lint/master/install.sh | sudo sh -s -- -b /usr/local/go/bin
golangci-lint --version
make lint

配置文件在 .golangci.yml

OpenAPI

OpenAPI v2 注释位于 pkg/publicapi 中的端点;这些注释使用 swag 构建,这是一个用于 Swagger 文档的 Go 语言转换器。 有关 Swag 注释的更多详细信息,请参阅它们的文档。 Swagger 规范由 CI 管道自动构建(参见 build_swagger 工作流),但您可以使用 make swagger-docs 触发本地构建。

构建过程解析 OpenAPI 注释以及 docs/swagger/ 中的 markdown 文件(包含 API 端点的详细描述),并生成以下 Swagger 规范文件:

  • docs/docs.go
  • docs/swagger.json
  • docs/swagger.yaml

请注意,CI 管道将打开并自动合并一个标题为 [circleci] Build swagger reference - this an automatic commit ... 的拉取请求,其中仅包含更新后的规范文件。

Python 库

我们提供两个 Python Bacalhau 库:

  • bacalhau-apiclient 仅包装 API 端点调用和请求/响应模型。它是从 OpenAPI 规范自动生成的。详情请参阅其自述文件
  • bacalhau-sdk 是一个高级 Bacalhau SDK,包含查询端点所需的所有客户端逻辑(例如签名请求)。其示例文件夹包含创建、列出和检查任务的代码片段。底层使用 bacalhau-apiclient 调用 API。请在您的项目中使用该库。更多信息,请参阅其自述文件

问题、功能请求和问题

我们期待您的反馈!

贡献方式

欢迎所有形式的贡献!

我们在贡献指南中突出显示了不同的贡献方式。您可以参与社区讨论、开发等。

开源

此库包含 Bacalhau 软件,受 Apache-2.0 许可覆盖,除非另有说明(任何 Bacalhau 标志或商标不受 Apache 许可证覆盖,应由 LICENSE 文件明示)。

Bacalhau 是 Expanso, Inc. 使用此开源软件开发的产品。它在我们的商业条款下分发。

其他人可以制作自己的软件分发,但不能使用任何 Bacalhau 商标、云服务等。

我们明确授权您在开发 Bacalhau 软件时制作包含我们商标的构建。您不得发布或分享该构建,也不得使用该构建运行 Bacalhau 软件,除非用于其他目的。

我们从出色的 System Initiative 借用了上述开源条款。

项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号