Sonic 开源移动端云真机测试平台 - 设备中心接入安卓设备实例演示,Agent端服务部署过程详解(上)

简介: Sonic 开源移动端云真机测试平台 - 设备中心接入安卓设备实例演示,Agent端服务部署过程详解

一加8手机连接效果图展示

先给大家看下效果图:

41b9fdadd5af4012a2e86d4f4c243e32.png

这是控制界面

677a3fb22b884b73909a2544da86e00d.png


第一章:环境准备

① agent-sources 资源包下载

首先需要有这两个包。

获取方式:小蓝枣的 csdn 资源仓库

f52c1c15e44c4ee3a7a01a466b15097d.png

将 agent-sources 压缩包解压后,jar 包放到同级目录下。

b968c7568492427bab34d777b449f2bd.png


② Android SDK安装

可以查看相关文档:Appium 移动端自动化 - Android SDK 的安装与配置

这是安装后的目录。

8baeb3bacc3c4aacbb4211c200c5d3d8.png

在环境变量里新增系统变量 ANDROID_HOME ,值就填 SDK 的目录。

231918b6124b4371b0e8aba1804cb5b4.png

651450672bea48eba3967a7c8ea046f2.png

然后修改 Path 变量。

79ac089b884b434397dfdcfe2e800ead.png

添加下面的两个路径。

e7a10771c97e46ae8cc520829cec1090.png

配置好后进入 cmd 试试 adb 命令可不可以用。

7f156924cbce42f7b1d4efcd9fa3ede1.png


③ npm 安装

可以查看文档:Node.js、npm 安装过程演示

安装后可以进入 cmd 通过 npm -v 查看是否安装成功。

8e0afd5140504a2d9c421941a8735e66.png


④ JDK16 版本的安装

相关文档:jdk 的安装与环境变量配置演示

需要安装 JDK16 版本。

90c7e5411d65456fa2c7bedc8a22015d.png


⑤ Appium 的安装

自己单独安装的 Appium,启动服务时检查不通过。

需要执行 npm i -g appium 命令进行安装,注意安装时如果 Appium 正在运行请关闭,不然会卡住。

f650bf827a65477c9636897b273cb6b0.png


⑥ Python 库 tidevice 的安装

需要执行 pip install tidevice 命令进行安装,这个库是后面 ios 连接时使用的,可以先装上。


9fad19e49d554e83b947c2a31e6c1626.png

⑦ adbkit 的安装

需要执行 npm i -g adbkit 命令进行安装,如果失败了提示网络问题,可以多试几次。

3716e9a8eba846cda77dcd6b851b405f.png


⑧ chrome 驱动下载

可以查看文章:Chrome 驱动下载方法

配置文件里可以指定 Chrome 驱动的位置,Chrome 驱动的版本要与浏览器版本对应。

b5bfaa63950844478d4d560acee09b9d.png

配置文件所在位置:

9c1f4b7c9ab8408ab80213b6ec1d41f6.png


⑨ 关闭 ios 设备监听

目前只配置了安卓,没配置 ios 相关的,先关闭 ios 系统接入,后面配的时候再启用。

a548287dd70f444784c9ff070ba9a04c.png

目录
相关文章
|
13天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
CodeArena:在线 LLM 编程竞技场!用于测试不同开源 LLM 的编程能力,实时更新排行榜
CodeArena 是一个在线平台,用于测试和比较不同大型语言模型(LLM)的编程能力。通过实时显示多个 LLM 的代码生成过程和结果,帮助开发者选择适合的 LLM,并推动 LLM 技术的发展。
44 7
CodeArena:在线 LLM 编程竞技场!用于测试不同开源 LLM 的编程能力,实时更新排行榜
|
1月前
|
数据采集 自然语言处理 数据库
深入体验阿里云通义灵码:测试与实例展示
阿里云通义灵码是一款强大的代码生成工具,支持自然语言描述需求,快速生成高质量代码。它在测试、代码质量和用户体验方面表现出色,能够高效地生成 Python 和 Java 等语言的代码,助力开发者提升开发效率和代码质量。无论是新手还是资深开发者,都能从中受益匪浅。
深入体验阿里云通义灵码:测试与实例展示
|
2月前
|
机器学习/深度学习 编解码 监控
目标检测实战(六): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章详细介绍了如何使用YOLOv8进行目标检测任务,包括环境搭建、数据准备、模型训练、验证测试以及模型转换等完整流程。
3414 1
目标检测实战(六): 使用YOLOv8完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 JSON 算法
实例分割笔记(一): 使用YOLOv5-Seg对图像进行分割检测完整版(从自定义数据集到测试验证的完整流程)
本文详细介绍了使用YOLOv5-Seg模型进行图像分割的完整流程,包括图像分割的基础知识、YOLOv5-Seg模型的特点、环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及评价指标。通过实例代码,指导读者从自定义数据集开始,直至模型的测试验证,适合深度学习领域的研究者和开发者参考。
944 3
实例分割笔记(一): 使用YOLOv5-Seg对图像进行分割检测完整版(从自定义数据集到测试验证的完整流程)
|
1月前
|
人工智能 测试技术 Windows
Windows 竞技场:面向下一代AI Agent的测试集
【10月更文挑战第25天】随着人工智能的发展,大型语言模型(LLMs)在多模态任务中展现出巨大潜力。为解决传统基准测试的局限性,研究人员提出了Windows Agent Arena,一个在真实Windows操作系统中评估AI代理性能的通用环境。该环境包含150多个多样化任务,支持快速并行化评估。研究团队还推出了多模态代理Navi,在Windows领域测试中成功率达到19.5%。尽管存在局限性,Windows Agent Arena仍为AI代理的评估和研究提供了新机遇。
47 3
|
1月前
|
缓存 自然语言处理 并行计算
基于NVIDIA A30 加速卡推理部署通义千问-72B-Chat测试过程
本文介绍了基于阿里云通义千问72B大模型(Qwen-72B-Chat)的性能基准测试,包括测试环境准备、模型部署、API测试等内容。测试环境配置为32核128G内存的ECS云主机,配备8块NVIDIA A30 GPU加速卡。软件环境包括Ubuntu 22.04、CUDA 12.4.0、PyTorch 2.4.0等。详细介绍了模型下载、部署命令及常见问题解决方法,并展示了API测试结果和性能分析。
1213 1
|
1月前
|
编解码 人工智能 自然语言处理
迈向多语言医疗大模型:大规模预训练语料、开源模型与全面基准测试
【10月更文挑战第23天】Oryx 是一种新型多模态架构,能够灵活处理各种分辨率的图像和视频数据,无需标准化。其核心创新包括任意分辨率编码和动态压缩器模块,适用于从微小图标到长时间视频的多种应用场景。Oryx 在长上下文检索和空间感知数据方面表现出色,并且已开源,为多模态研究提供了强大工具。然而,选择合适的分辨率和压缩率仍需谨慎,以平衡处理效率和识别精度。论文地址:https://www.nature.com/articles/s41467-024-52417-z
51 2
|
1月前
|
开发框架 安全 .NET
.NET使用Moq开源模拟库简化单元测试
.NET使用Moq开源模拟库简化单元测试~
|
2月前
|
机器学习/深度学习 监控 计算机视觉
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
本文介绍了如何使用YOLOv7进行目标检测,包括环境搭建、数据集准备、模型训练、验证、测试以及常见错误的解决方法。YOLOv7以其高效性能和准确率在目标检测领域受到关注,适用于自动驾驶、安防监控等场景。文中提供了源码和论文链接,以及详细的步骤说明,适合深度学习实践者参考。
593 0
目标检测实战(八): 使用YOLOv7完成对图像的目标检测任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 数据可视化
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务(从数据准备到训练测试部署的完整流程)
这篇文章介绍了如何使用PaddleClas框架完成多标签分类任务,包括数据准备、环境搭建、模型训练、预测、评估等完整流程。
171 0

热门文章

最新文章