gitlab ci/cd+harbor+k8s实现一键部署(python项目)

本文详细介绍了如何使用GitLab CI/CD配合Harbor容器 registry 和 Kubernetes(K8s)实现Python项目的自动化一键部署。从安装GitLab、汉化设置、注册GitLab Runner,到部署K8s集群、配置Helm,以及安装Harbor,最终通过Yml文件和Dockerfile实现CI/CD流程。

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原理图
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1.安装gitlab

1.1.首先配置yum源

vim    /etc/yum.repos.d/gitlab-ce.repo#增加下面内容
[gitlab-ce]
name=gitlab-ce
baseurl=http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gitlab-ce/yum/el7
repo_gpgcheck=0
gpgcheck=0
enabled=1
gpgkey=https://packages.gitlab.com/gpg.key

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1.2.更新本地yum缓存
执行命令:sudo yum makecache
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1.3.安装gitlab社区版
执行命令:

yum install gitlab-ce-12.3.5#不带版本号,默认安装最新版本。

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1.4.更改配置文件
1.4.1.更改访问地址

vim  /etc/gitlab/gitlab.rb

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1.4.2.更改邮箱配置

vim  /etc/gitlab/gitlab.rb

直接写在文件最后。
这里用qq邮箱。需要自己去设置授权码
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1.4.3.设置数据存储设置
vim /etc/gitlab/gitlab.rb
找到git_data_dirs

git_data_dirs({ "default" => { "path" => "/home/gitlab-data" } })

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1.4.4.GitLab服务器IP地址设置

vim /opt/gitlab/embedded/service/gitlab-rails/config/gitlab.yml

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1.4.5 .登陆服务器 http://10.101.3.158/ #对应自己的服务器IP地址
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服务器能响应说明没问题。至此gitlab ok

2.汉化gitlab(12.3.5自带汉化可不用替换,进入设置)

2.1.配置版本查看
1:查看gitlab 安装版本

cat   /opt/gitlab/embedded/service/gitlab-rails/VERSION

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2:下载对应的汉化包

<think>好的,用户想了解如何在内网环境中私有化部署深度求索(DeepSeek)。首先,我需要明确他们指的“DeepSeek”具体是什么产品,因为可能有不同的解释。假设这是一个机器学习或AI相关的平台,类似于TensorFlow或PyTorch的私有化部署。 接下来,用户提到的是内网环境,也就是需要离线或隔离网络的情况下部署。这时候需要考虑几个方面:系统依赖、软件打包、数据隔离、安全性、以及后续的维护和更新。 首先,我需要确定DeepSeek的具体组件。比如,是否有前端、后端服务、数据库、机器学习模型等。不同的组件可能需要不同的部署策略。例如,数据库可能需要Docker容器,而模型可能需要GPU资源。 然后,用户可能需要考虑如何在内网中获取所需的安装包和依赖。因为内网通常无法访问外网,所以需要提前下载所有依赖项,并确保它们与内网系统的版本兼容。这可能需要使用本地镜像仓库,比如Docker Registry或者PyPI的私有镜像。 安全性也是一个重点。内网部署虽然相对安全,但仍需配置防火墙、访问控制、身份验证和权限管理。特别是如果涉及敏感数据,需要加密传输和存储,可能还需要审计日志。 另外,用户可能关心如何更新和维护部署后的系统。在内网中,自动更新可能不可行,所以需要手动更新流程,包括版本控制和回滚策略。 还有可能要考虑资源分配,比如GPU/CPU资源管理,如何监控系统性能,处理日志和错误报告。可能需要集成监控工具如Prometheus和Grafana。 最后,用户可能需要文档和培训,确保团队能够顺利使用和维护系统。技术支持是否可用,以及社区或厂商的支持渠道在内网环境下如何运作。 需要验证这些步骤是否符合用户的实际环境,比如他们现有的基础设施,是否有Kubernetes集群,还是使用传统的物理服务器。不同的环境可能需要不同的部署方法。 总结下来,回答需要分步骤,涵盖环境准备、依赖处理、部署流程、安全配置、维护更新等方面,同时提醒用户注意版本兼容性、资源分配和后续支持的问题。</think>在内网环境中私有化部署深度求索(DeepSeek,假设为AI/机器学习平台)需遵循以下步骤,确保安全、高效且可维护: --- ### **1. 环境准备与规划** - **系统需求** - 确认内网服务器的硬件配置(CPU/GPU、内存、存储),确保满足框架要求(如TensorFlow/PyTorch的GPU驱动支持)。 - 操作系统兼容性(如Linux版本、依赖库)。 - **网络隔离** - 确保服务器完全离线或处于防火墙保护的内网环境,限制外部访问。 - 配置内部DNS或IP白名单,仅允许授权设备接入。 - **依赖管理** - 提前下载所有依赖(Python包、Docker镜像、模型文件等),通过内网镜像源(如Nexus、Harbor)分发。 - 使用虚拟环境(Conda/Docker)隔离依赖,避免版本冲突。 --- ### **2. 私有化部署流程** - **容器化部署(推荐)** - 使用Docker或Kubernetes封装DeepSeek组件(Web服务、API、模型推理等)。 - 示例:构建包含模型和代码的自定义镜像,推送至内网Harbor仓库。 ```dockerfile FROM nvidia/cuda:11.8-base COPY ./deepseek-app /app RUN pip install -r /app/requirements.txt --index-url http://内部PyPI镜像地址 CMD ["python", "/app/main.py"] ``` - **手动部署** - 通过离线包(如`.tar.gz`或`.deb`)安装服务,配置systemd管理进程。 - 部署数据库(MySQL/PostgreSQL)于内网节点,设置定期备份。 - **模型与数据安全** - 加密敏感数据(如模型权重、训练数据),使用内网存储(NAS/CEPH)。 - 启用RBAC(角色权限控制),限制用户访问级别。 --- ### **3. 安全加固** - **访问控制** - 使用Nginx反向代理配置HTTPS(自签名证书或内网CA)。 - 集成LDAP/AD域认证,或部署OAuth2服务(如Keycloak)。 - **日志与监控** - 集中收集日志(ELK Stack),设置异常行为告警。 - 部署Prometheus+Grafana监控资源利用率(GPU显存、API延迟)。 --- ### **4. 维护与更新** - **离线更新策略** - 定期通过安全U盘/内部介质同步补丁和模型版本。 - 使用Ansible/SaltStack实现批量配置管理。 - **灾难恢复** - 定期快照虚拟机/容器,制定回滚预案。 - 测试备份恢复流程(如数据库冷备)。 --- ### **5. 验证与测试** - **功能验证** - 通过内网CI/CD(如GitLab Runner)运行自动化测试用例。 - 压力测试API接口(如使用locust模拟高并发)。 - **合规检查** - 审计代码/镜像漏洞(Trivy/Clair扫描工具)。 - 确保符合内部数据治理政策(如GDPR/等保)。 --- ### **注意事项** - **许可证合规**:确认DeepSeek的授权协议是否允许私有化部署- **文档支持**:要求厂商提供离线部署手册,或自行编写内部Wiki。 - **人员培训**:确保团队熟悉内网运维流程,如通过模拟环境演练。 如需进一步细化某环节(如K8s Helm部署、特定框架配置),可提供更多上下文以定制方案。
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