最近英伟达悄悄发了一波大福利。
我发现他们的 NIM平台上，竟然可以直接免费调用 GLM-4.7 和 Minimax-M2.1 这两个重磅模型！
重点是：
❌ 不需要你有 RTX 5090 显卡
❌ 不需要复杂的本地 Docker 部署
✅ 只需要一个 API Key，直接由英伟达的云端算力通过 OpenAI 标准接口输出。
对于我们这种想在编辑器里快速集成 AI，或者做一些轻量级开发测试的朋友来说，这简直就是降维打击。今天就手把手带大家薅这把“显卡皇”的羊毛。
保姆级教程：3分钟搞定 API Key 整个过程非常丝滑，我实测下来大概只需要 3 分钟。
第一步：注册与登录 直接访问 NVIDIA NIM 的集成主页： 🔗 build.nvidia.com/explore/discover
如果你还没有英伟达账号，直接注册一个。建议优先使用邮箱注册，方便后续管理。
因为飞牛官方的更新同时为ARM和X86的FnOS提供了SSL证书一键申请和自动续签功能，这让飞牛自带
基于camunda8结合SpringBoot的一个工作流实践样例 一 背景： 由于接触到一个外部二开项目使用了Camunda8的工作流来实现电商售后场景中的退款，退货，换货流程的优化改造。 故而来学习工作流相关知识，上述二开项目使用的是Camunda8-zeebe流程版本， 本次使用到了下列工具环境 1、JDK17 2、H2内存数据库 3、本地 Camunda 8 单机版 Zeebe 网关 (camunda-zeebe-8.2.25) 4、流程可视化编辑器 Camunda Modeler 二、详细步骤 1、安装H2数据库单机版，而不是运行时数据库，H2数据库也遇到了一些表名大小写兼容的问题，以及表名关键字冲突（原来的表名是order 属于数据库关键字导致表名不识别 后续改成了sorder） 2、SpringBoot工程搭建， 3、规划简单的工作流，从下单，支付，扣减库存，发货，结束。其中为了验证工作流分支流转，特意在支付完成后，根据总金额大小来决定走扣减库存，结束，还是走发货，结束，模拟演练了最简单的工作流分支。 4、通过Camunda Modeler可视化编辑器画出上述流程图（源文件详见src） 5、编写下单功能，支付mock功能，扣减库存Mock功能，发货Mock功能等，详见service里面的类 6、下单逻辑本身的业务逻辑完成启动流程，需要初始化zeebeClient.newCreateInstanceCommand()，注意bpmnProcessId 要和流程文件bpmn里面的process id一致。 7、解决各种依赖后，SpringBoot主类能够正常启动后，需要将流程文件部署到camunda-zeebe里面去。可以通过命令行，zeebe deploy order-flow2.bpmn 后续通过Camunda Modeler可视化编辑器链接本地端口直接部署。
