pipeline脚本踩坑日记

最新推荐文章于 2025-02-11 00:14:55 发布

原创最新推荐文章于 2025-02-11 00:14:55 发布 · 171 阅读

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本文介绍了在不同环境下获取当前日期的方法，如在Windows中使用JavaScript的`newDate().format()`，以及处理Curl和Git中的SSL错误，通过设置环境变量解决gitsslerror问题。

获取当前日期

之前一直是这样

BUILD_DATE = sh (script: 'date +%Y%m%d', returnStdout: true).trim()

直到某天在 windows 环境运行，傻了 ^_^!

通用的应该是这样

BUILD_DATE = new Date().format("yyyyMMdd")

curl ssl error

请参考以下参数

curl --ssl-no-revok
curl -k

git ssl error

请参考以下设置

export GIT_SSL_NO_VERIFY=1
export GIT_CURL_VERBOSE=1

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jenkins pipeline中获取shell命令的标准输出或者状态

建伟博客

11-30

3003

jenkins pipeline中获取shell命令的标准输出或者状态

jenkinsfile

GENTLECHAN的博客

03-15

769

pipeline { agent any environment { GIT_TAG = sh(returnStdout: true,script: 'git describe --tags --always').trim() DOCKER_REG = 'test.aflm.com/kubeasz' BUILD_DIR = '/data/fls-afch' ...

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在Jenkinsfile中，自定义environment相关参数

闫小甲的专栏

08-30

765

在Jenkinsfile中，environment定义VER，若BRANCH_NAME是master，则VER为master，其他为latest。2、根据 BRANCH_NAME 设置 VER 为 “master” 或 “latest”。1、设置 CURTIME 为当前的日期时间戳。3、打印出这两个环境变量的值。

自动化构建java应用实战

黎明的奔跑

07-15

903

文章目录 #一.环境准备 ##1.1安装jenkins 安装JDK [root@k8s-gitlab local]# vim /etc/profile.d/java.sh export JAVA_HOME=/usr/local/jdk export JRE_HOME=/usr/local/jdk/jre export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib export PATH=$JAVA_HOME

[转] Jenkins pipeline 踩坑集合

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10-31

527

[From]https://testerhome.com/topics/10328 前言最近由于项目需要，接触到了Jenkins 2.0版本，其中最重要的特性就是提供了对pipeline的支持。简单的来说，就是把Jenkins1.0版本中，Project中的相关配置信息，如SVN/Git的配置，Parameter的配置等都变成Code，即Pipeline as Code。这样的优势为...

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05-17

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Python Django开发通过jenkinsfile管理构建pipeline脚本

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在美团餐饮SaaS的开发实践中，Jenkins的Pipeline脚本发挥了关键作用，解决了多环境发布需求和项目维护的复杂性。传统的手动构建和简单的jenkins自由风格软件项目方式已无法满足多个具有微小差异的类似项目的需求。...

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本文将详细探讨Jenkins Pipeline脚本以及如何利用它进行自动部署。首先，`Jenkinsfile`是一个文本文件，通常包含Groovy代码，定义了Jenkins Pipeline的逻辑。在`Jenkinsfile.gy`中，你将看到一系列的步骤，如源...

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长风破浪会有时的博客

02-11

357

虽然声明式Pipeline更为常用，但了解脚本式Pipeline的基础也很重要。脚本式Pipeline基于Groovy语言，灵活性更强但相对复杂一些。node { // 相当于声明式Pipeline中的agent// 执行构建步骤// 执行测试步骤// 执行部署步骤尽管脚本式Pipeline提供了更多的控制权，但对于大多数场景来说，声明式Pipeline因其简洁性和易读性通常是更好的选择。

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10-30

1914

// Get checkout output valuedef changeLogSets = checkout([$class: 'GitSCM', branches: [[name: '*/master']], doGenerateSubmoduleConfigurations: false, extensions: [], submoduleCfg: [], userRemoteC...

shell脚本常用命令

2301_82330629的博客

09-30

1596

if [ $a -gt 5 ] && [ $a -lt 10 ] == if [ $a -gt 5 -a $a -lt 10] # -a表示 and。if [ $b -gt 5 ] || [ $b -lt 3] == if [ $b -gt 5 -o $b -lt 3 ] # -o表示 or。echo ${a[@]:0-3:2} 表示从倒数第3个元素开始，截取2个元素，并打印出来。命令echo ${a[@]:1:4} 表示从第二个元素开始，截取4个元素，并打印出来。

Jenkins－pipeline

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04-07

440

pipeline介绍从某种抽象层次讲，部署流水线（Deployment pipeline）是指从软件版本控制到用户手中这一过程的自动化表现形式。 jenkins1.x只能通过界面手动操作来"描述"部署流水线，Jenkins2.x终于支持pipeline as code ，可以通过代码来描述部署流水线。使用代码而不是UI的意义在于： - 更好的版本化 - 更好的协作 - 更好的重用性 jenki...

1.2 基础组件之Pipeline

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1950

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weixin_39902508的博客

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在经过半年多的应用之后，我考虑再对现有的jenkins整套服务再做升级，使其更好用些。因为现存的jenkins服务结构已经在使用了，所以就联合运维部的同事重新搭建了一套，我也是从头设计了一下，具体设计方案，我准备另外写，这里只分享新体系里的pipeline的样本。新体系里会新用到gitlab、k8s这些技术，而且jenkins设计成了伸缩式的。好了，脚本如下：#!/usr/bin/env groo...

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第九系艾文

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hugging face pipeline 脚本

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### Hugging Face Pipeline 的脚本示例与使用方法 Hugging Face 提供了多种预定义的 `Pipeline` 来简化自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉任务的应用开发过程。这些管道可以轻松加载经过微调的模型并执行特定的任务，例如文本分类、命名实体识别、问答等。以下是基于用户需求的一个典型例子——如何创建一个简单的 QA（Question Answering）Pipeline 并结合 FastAPI 部署： #### 安装依赖项首先需要安装必要的 Python 库： ```bash pip install transformers datasets torch fastapi uvicorn ``` #### 创建 QA Pipeline 脚本下面是一个完整的 QA Pipeline 实现及其部署代码： ```python from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering import torch # 加载预训练模型和分词器 model_name = "deepset/roberta-base-squad2" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_name) # 初始化 Question Answering Pipeline qa_pipeline = pipeline("question-answering", model=model, tokenizer=tokenizer) # 测试 Pipeline 功能 context = """The Transformers library is an open-source NLP library based on PyTorch and TensorFlow.""" question = "What is the Transformers library?" result = qa_pipeline({"question": question, "context": context}) print(f"Answer: {result['answer']}") # 输出答案部分[^1] # 如果希望进一步扩展功能，可考虑将此 Pipeline 结合 Haystack 使用以增强检索能力[^2] ``` #### 将 Pipeline 集成至 Web API 中为了使该模型能够在生产环境中被访问，可以通过 FastAPI 构建 RESTful 接口来提供服务支持： ```python from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class QAPayload(BaseModel): question: str context: str @app.post("/predict/") def predict(payload: QAPayload): result = qa_pipeline({ "question": payload.question, "context": payload.context }) return {"answer": result["answer"]} if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` 启动服务器后，在浏览器或者 Postman 工具中发送 POST 请求即可获取预测结果。例如请求体如下所示： ```json { "question": "What is the Transformers library?", "context": "The Transformers library is an open-source NLP library based on PyTorch and TensorFlow." } ``` #### 关于 LLMs 如何本地化运行如果计划在本地运行大型语言模型（LLMs），则需确保下载对应版本的所有必要组件文件，比如配置文件 (`config.json`)、权重文件 (`pytorch_model.bin`) 及其配套的分词器资源等[^4]。具体操作流程可以根据官方文档指导完成设置工作[^3]。 ---