3.2 pipeline syntax 2

最新推荐文章于 2025-07-25 14:31:40 发布
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分类专栏： gitlab 使用管理及CICD 文章标签： gitlab ci/cd 持续集成系统 git
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hackermmm/article/details/106095530
本文详细介绍了GitLab CI/CD中的pipeline语法，包括tags、allow_failure、when、retry、timeout和parallel等关键概念。tags用于选择特定Runner，allow_failure允许作业失败但不影响整体流程，when决定作业执行条件，retry配置失败重试，timeout设定作业超时时间，parallel则实现了作业的并行执行。这些知识点结合实例，帮助读者深入理解GitLab持续集成系统的配置和使用。

tags/allow_failure/when/retry/timeout/parallel

tags

用于从允许运行该项目的所有Runner列表中选择特定的Runner,在Runner注册期间，您可以指定Runner的标签。

tags可让您使用指定了标签的runner来运行作业,此runner具有ruby和postgres标签。

job:
  tags:
    - ruby
    - postgres

给定带有osx标签的OS X Runner和带有windows标签的Windows Runner，以下作业将在各自的平台上运行。

windows job:
  stage:
    - build
  tags:
    - windows
  script:
    - echo Hello, %USERNAME%!

osx job:
  stage:
    - build
  tags:
    - osx
  script:
    - echo "Hello, $USER!"

 

allow_failure

allow_failure允许作业失败，默

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3.5 pipeline syntax 5
深入一点你会更加快乐
05-13 349
artifacts/dependencies artifacts 用于指定在作业成功或者失败时应附加到作业的文件或目录的列表。作业完成后，工件将被发送到GitLab，并可在GitLab UI中下载。 artifacts:paths 路径是相对于项目目录的，不能直接链接到项目目录之外。 将制品设置为target目录 artifacts: paths: - target/ 禁用工件传递 job: stage: build script: make build d
3.6 pipeline syntax 6
深入一点你会更加快乐
05-13 303
needs/include/extends/trigger needs 并行阶段 可无序执行作业，无需按照阶段顺序运行某些作业，可以让多个阶段同时运行。 stages: - build - test - deploy module-a-build: stage: build script: - echo "hello3a" - sleep 10 module-b-build: stage: build script: - echo
3.4 pipeline syntax 4
深入一点你会更加快乐
05-13 258
cache 缓存 用来指定需要在job之间缓存的文件或目录。只能使用该项目工作空间内的路径。不要使用缓存在阶段之间传递工件，因为缓存旨在存储编译项目所需的运行时依赖项。 如果在job范围之外定义了cache，则意味着它是全局设置，所有job都将使用该定义。如果未全局定义或未按job定义则禁用该功能。 cache:paths 使用paths指令选择要缓存的文件或目录，路径是相对于项目目录，不能直接链接到项目目录之外。 $CI_PROJECT_DIR项目目录 在job build中定义缓存，将会..
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3.1 pipeline syntax 1
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07-25 73
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nl2sql-schema-pipeline
最新发布
07-31
在评估 Schema Pipeline 的效果时，除了常规的执行准确率（Execution Accuracy）和语法准确率（Syntax Accuracy）外，还应关注以下指标： - **Schema Matching Accuracy**：衡量模型是否正确识别出问题中涉及的表和...
3.3 pipeline syntax 3
深入一点你会更加快乐
05-13 251
only/except/rules/workflow （4个） only & except only和except是两个参数用分支策略来限制jobs构建： only定义哪些分支和标签的git项目将会被job执行。 except定义哪些分支和标签的git项目将不会被job执行。 job: # use regexp only: - /^issue-.*$/ # use special keyword except: - branches rules rules允许*按顺序*评估
3.7 pipeline syntax 7
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### MMAction2 Pipeline 配置详解 #### 一、Pipeline 的基本概念 在MMAction2 中，pipeline 是用于处理输入数据的一系列操作集合。这些操作可以包括读取视频帧、裁剪、缩放、颜色变换等预处理步骤以及后续的数据增强方法[^1]。 #### 二、Pipeline 定义方式 Pipelines 在配置文件中定义，通常位于`configs/_base_/datasets/`路径下的不同子模块内。每个 pipeline 被表示为 Python 字典列表的形式，其中字典键对应于特定的操作名称，而值则包含了该操作所需的参数设置。 例如，在检测任务中的一个简单 pipeline 如下所示： ```python train_pipeline = [ dict(type='SampleFrames', clip_len=8, frame_interval=8, num_clips=1), dict(type='RawFrameDecode'), dict(type='Resize', scale=(-1, 256)), ... ] ``` 上述代码片段展示了如何构建一个训练阶段使用的 pipeline ，它会按照顺序依次应用采样帧、解码原始图像、调整大小等一系列转换过程。 #### 三、常用 Pipeline 组件说明 - **SampleFrames**: 对应于从整个视频序列里随机抽取指定长度（clip_len）和间隔（frame_interval）的连续帧作为样本。 - **RawFrameDecode**: 将抽取出的帧索引转化为实际加载到内存里的图片对象。 - **Resize**, **CenterCrop**, **RandomResizedCrop** 等: 实现对单张或多张图片的空间维度上的几何变化； - **Flip**, **ColorJittering**, **Normalize** : 提供多种常见的色彩空间内的像素级扰动手段来增加模型泛化能力； - **FormatShape**: 把经过前面所有 transform 后得到的结果整理成适合送入网络计算的标准 tensor 形状格式。 #### 四、自定义 Pipeline 对于特殊需求的应用场景来说，可能需要创建新的 transformation 类型或者修改现有组件的行为逻辑。此时可以通过继承 `mmcv.transforms.BaseTransform` 并实现 `_transform_data()` 方法来自定义所需功能。 ```python from mmcv.transforms import BaseTransform class MyCustomTransform(BaseTransform): def __init__(self, param_a=None, param_b=None): super().__init__() self.param_a = param_a self.param_b = param_b def _transform_data(self, results): # 自定义转换逻辑 pass return results ``` 之后只需将此类实例加入到对应的 pipeline 列表即可生效。
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