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自动化重建Docker Hub镜像的高效方案

下载需积分: 21 | 5KB | 更新于2025-09-01 | 60 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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在这个给定的文件信息中,我们可以提炼出几个重要的IT知识点,涉及到容器化技术、自动化构建、持续集成和持续交付(CI/CD),以及版本控制和自动化测试。下面我将一一详细解释。 首先,“nightly-docker-rebuild”这个标题暗示了一个自动化脚本或程序的使用,它的功能是定期(通常是每个晚上)重新构建在Docker Hub上托管的Docker镜像。Docker是一个广泛使用的开源容器化平台,它允许开发者打包应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后可以在任何支持Docker的机器上运行。这种容器化技术对DevOps实践尤其重要,因为它促进了软件的快速交付和部署。 Docker Hub则是Docker官方提供的一个镜像仓库服务,用户可以从中拉取官方或者社区贡献的Docker镜像,也可以将自己构建的镜像上传上去供他人使用。Docker镜像可以理解为应用的“快照”,包含了运行应用所需的所有依赖和配置,这样可以确保应用在不同的环境中都能以相同的方式运行。 描述中重复提到的“使用nightli.es”可能是指一个服务或工具,它负责触发这些夜间重建的过程。由于“nightli.es”并不是一个广泛认可的术语或工具名称,这可能是一个笔误或者是特定项目的一部分。通常来说,夜间重建的过程是由CI/CD系统管理的,比如Jenkins, Travis CI, GitLab CI等。这些系统可以自动化软件的构建、测试和部署流程。 标签中提到的“fast productivity devops automation awesome travis-ci continuous-integration continuous-delivery docker-container docker-image continuous-deployment easy-to-use docker-hub nightly nightly-build nightlies ContinuousintegrationShell” 表明了使用这个工具或脚本可以带来快速的生产力,它与DevOps和自动化息息相关。标签中特别提及了Travis CI,这是一个持续集成服务,主要用于构建和测试在GitHub上托管的项目。通过这种方式,开发人员可以确保他们的更改可以持续地成功构建,并且可以顺利集成到主分支中。 “easy-to-use docker-hub”标签暗示了Docker Hub的使用是直观简单的。在Docker Hub上,用户可以创建仓库来存储和分享Docker镜像,包括公开和私有的。用户还可以利用Docker Hub提供的Webhook功能来实现镜像构建的自动化触发。 “nightly”、“nightly-build”和“nightlies”这些标签说明了该脚本是设计为每晚执行一次。在软件开发中,夜间构建通常指在一个固定的时间周期(如每天晚上)进行自动化的构建和测试,以便于开发团队能够及时发现并修复构建过程或测试中的问题。 最后,“ContinuousintegrationShell”标签可能指明了该工具的某些操作可能是通过shell脚本实现的。Shell脚本是自动化命令行任务的强大工具,可以用来编写自动化构建、测试和部署的脚本。 综合上述内容,我们可以了解到,这个项目或脚本的目的是利用自动化技术提高Docker镜像管理的效率,并通过持续集成的方式确保软件的质量和快速迭代。开发者和运维团队可以使用它来提高生产力,简化Docker镜像的管理流程,并确保软件交付的连续性和可靠性。

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[root@localhost yum.repos.d]# sed -i 's+https://download.docker.com+https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce+' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo sed: 没有输入文件 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行1: [docker-ce-stable]:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行2: CE:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行8: [docker-ce-stable-debuginfo]:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行9: CE:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行15: [docker-ce-stable-source]:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行16: CE:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行22: [docker-ce-test]:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行23: CE:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行29: [docker-ce-test-debuginfo]:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行30: CE:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行36: [docker-ce-test-source]:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行37: CE:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行43: [docker-ce-nightly]:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行44: CE:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行50: [docker-ce-nightly-debuginfo]:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行51: CE:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行57: [docker-ce-nightly-source]:未找到命令 /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo:行58: CE:未找到命令

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(lunwen) C:\Users\29284>conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.6 -c pytorch -c nvidia Channels: - pytorch - nvidia - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch - defaults Platform: win-64 Collecting package metadata (repodata.json): done Solving environment: failed PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels: - pytorch-cuda=12.6* Current channels: - https://conda.anaconda.org/pytorch - https://conda.anaconda.org/nvidia - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch - defaults - https://repo.anaconda.com/pkgs/main - https://repo.anaconda.com/pkgs/r - https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2 To search for alternate channels that may provide the conda package you're looking for, navigate to https://anaconda.org and use the search bar at the top of the page.

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version: '3.8' volumes: xinference_models: # 存储模型缓存 xinference_data: # 存储Xinference运行时数据 huggingface_data: # 存储HuggingFace模型 ollama_models: # 存储Ollama模型 services: xinference: image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/test-tsit/xinference:nightly-refactor_gpu_docker container_name: xinference2 restart: unless-stopped volumes: # 使用命名卷替代部分绑定挂载,提高可移植性 - xinference_models:/root/.cache/xinference - xinference_data:/root/.xinference - huggingface_data:/data/huggingface - ollama_models:/data/ollama-models # 保留必要的绑定挂载 - /data/huggingface/bge-large-zh-v1.5:/models # 特定模型目录 - /root/.cache/modelscope/hub/models:/models # ModelScope模型 # 系统时间配置 - /etc/localtime:/etc/localtime:ro - /etc/timezone:/etc/timezone:ro environment: - HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com - XINFERENCE_HOME=/xinference - TZ=Asia/Shanghai # 添加GPU相关环境变量 - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all - CUDA_VISIBLE_DEVICES="6" ports: - "9998:9997" deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: all capabilities: [gpu] command: > bash -c "xinference-local -H 0.0.0.0 --model-name "DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B" --model-type LLM --model-engine Transformers --model-format pytorch --size-in-billions 32 --quantization none --n-gpu 4 --replica 1 --n-worker 1 --gpus 0,1,2,3 --trust-remote-code & xinference-local -H 0.0.0.0 --model-name bge-m3 --gpus 4,5 --model-type embedding --replica 1 --n-gpu auto --model-engine sentence_transformers --model-format pytorch --quantization none" 帮我检查一下对不对

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[root@iZbp11irq8z6b1plo30y63Z nginx]# sudo yum repolist all Loaded plugins: fastestmirror, product-id, search-disabled-repos, subscription-manager This system is not registered with an entitlement server. You can use subscription-manager to register. Loading mirror speeds from cached hostfile repo id repo name status base/7/x86_64 CentOS-7 enabled: 10,070+2 docker-ce-nightly/x86_64 Docker CE Nightly - x86_64 disabled docker-ce-nightly-debuginfo/x86_64 Docker CE Nightly - Debuginfo x86_64 disabled docker-ce-nightly-source Docker CE Nightly - Sources disabled docker-ce-stable/x86_64 Docker CE Stable - x86_64 enabled: 337 docker-ce-stable-debuginfo/x86_64 Docker CE Stable - Debuginfo x86_64 disabled docker-ce-stable-source Docker CE Stable - Sources disabled docker-ce-test/x86_64 Docker CE Test - x86_64 disabled docker-ce-test-debuginfo/x86_64 Docker CE Test - Debuginfo x86_64 disabled docker-ce-test-source Docker CE Test - Sources disabled epel/x86_64 Extra Packages for Enterprise Linux 7 - x86_64 enabled: 13,789+2 epel-testing/x86_64 Extra Packages for Enterprise Linux 7 - Testing - x86_64 disabled epel-testing-debuginfo/x86_64 Extra Packages for Enterprise Linux 7 - Testing - x86_64 - Debug disabled epel-testing-source/x86_64 Extra Packages for Enterprise Linux 7 - Testing - x86_64 - Source disabled extras/7/x86_64 CentOS-7 enabled: 526 nginx-stable/7/x86_64 nginx stable repo enabled: 339+25 updates/7/x86_64 CentOS-7 enabled: 6,161+12 repolist: 31,222 [root@iZbp11irq8z6b1plo30y63Z nginx]#

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