Unity游戏引擎KBEngine配套服务器资源包操作指南

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资源摘要信息:"kbengine_demos_assets"资源包是用于配套Unity客户端的游戏开发资源,它包含了服务器端运行所需的各类文件。KBEngine是一个开源的游戏服务器框架,它为游戏开发者提供了一套服务器端的解决方案,以支持多人在线游戏的开发。使用KBEngine可以大大降低服务器端编程的复杂度,提高开发效率。该资源包主要针对使用Unity引擎进行游戏开发的场景,其中包含了启动和管理服务器所需的一系列批处理脚本文件和说明文档。 在提供的文件名称列表中,我们看到了多个批处理文件和一个Markdown格式的文档。这些批处理文件主要用于Windows环境下快速启动和停止服务器,以及生成SDK等功能。具体的批处理文件包括: - start_server_background.bat:这个脚本可以启动服务器程序,并使其在后台运行。 - start_server.bat:这个脚本用于启动服务器程序,它可能会在前台运行。 - safe_kill.bat:这个脚本用于安全地停止正在运行的服务器程序。 - gensdk.bat:这个脚本用于生成服务器端的SDK,以便Unity客户端能够与服务器端进行通信。 - kill_server.bat:这个脚本用于强制停止服务器程序。 - start_bots.bat:这个脚本用于启动机器人或AI角色,它们可以参与游戏模拟。 - guiconsole.bat:这个脚本用于启动服务器端的图形控制台界面,方便开发者对服务器进行监控和管理。 - README.md:这是一个Markdown格式的文档,通常包含对项目或资源包的说明,包括安装、配置、使用方法等重要信息。 在Linux环境下,也有相应的shell脚本文件,它们具有与Windows批处理文件类似的用途,分别命名为start_server.sh、gensdk.sh,以适应不同的操作系统环境。 KBEngine作为一个游戏服务器引擎,它具备以下特点: 1. 高效的网络通信:KBEngine通过异步IO和事件驱动模型来处理网络通信,以提高服务器响应速度和承载能力。 2. 灵活的数据存取:提供数据存储接口,支持多种数据库,可以方便地处理游戏中的各种数据,如玩家信息、游戏状态等。 3. 易于扩展:KBEngine具有模块化的架构,便于开发者根据游戏需求进行定制和扩展。 4. 多进程架构:通过多进程架构可以更好地利用现代多核CPU的计算能力,同时能够提高程序的稳定性和安全性。 5. 开源和社区支持:KBEngine是一个开源项目,有着活跃的社区,便于开发者获取帮助和分享经验。 Unity游戏引擎则是一个广泛使用的游戏开发平台,它提供了一套从2D到3D的完整游戏开发工具,非常适合快速开发游戏原型。Unity与KBEngine的结合,可以让游戏开发者更专注于游戏内容的创新和游戏玩法的设计,而将网络通信和服务器维护的复杂性留给KBEngine处理。 总结来说,"kbengine_demos_assets"资源包是Unity游戏开发者在开发多人在线游戏时,与KBEngine服务器框架配套使用的服务器资源集合。通过该资源包,开发者可以快速地搭建和管理服务器环境,进而在开发过程中更高效地迭代和测试游戏逻辑。

OSError: We couldn't connect to 'https://huggingface.co' to load this file, couldn't find it in the cached files and it looks like THUDM/chatglm-6b is not the path to a directory containing a file named config.json. Checkout your internet connection or see how to run the library in offline mode at 'https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode'. Traceback: File "C:\Users\SICC\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_runner.py", line 552, in _run_script exec(code, module.__dict__) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 77, in <module> st.session_state["state"] = predict(prompt_text, 4096, 1.0, 1.0, st.session_state["state"]) File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 40, in predict tokenizer, model = get_model() File "D:\chatglm\chatglm-6b\web_demos.py", line 31, in get_model tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\tokenization_auto.py", line 634, in from_pretrained config = AutoConfig.from_pretrained( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\models\auto\configuration_auto.py", line 896, in from_pretrained config_dict, unused_kwargs = PretrainedConfig.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 573, in get_config_dict config_dict, kwargs = cls._get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\configuration_utils.py", line 628, in _get_config_dict resolved_config_file = cached_file( File "C:\Users\SICC\.conda\envs\SICC-CGL\lib\site-packages\transformers\utils\hub.py", line 443, in cached_file raise EnvironmentError(

2023-07-21 上传