GitHub CI方案：GPU驱动的自动化构建与部署

"04-19 周四 GitHub CI 方案设计" 在这个关于"04-19 周四 GitHub CI 方案设计"的资料中，主要讨论了如何利用GitHub的持续集成（Continuous Integration, CI）服务来构建一个满足特定需求的自动化测试和部署流程。团队将代码托管在GitHub上，为了实现推理和应用的自动化CI，他们对GitHub的内置CI基础设施进行了调研，并设计了一套方案。 ### 需求分析 1. **GPU支持** - 由于项目涉及到大模型的训练和推理，需要在CI过程中使用GPU资源。因此，设计的CI方案必须能够为每个仓库的构建任务动态分配所需的GPU数量，以确保灵活性和效率。 2. **部署复杂性** - 要求部署过程简洁，能够在单台服务器上同时处理多个仓库的CI作业，且各个作业之间互不干扰。例如，一台具有8张A100 GPU的服务器应能有效地为4个不同的仓库服务。 ### 关联文档 1. **04-15周一GitHub仓库CI服务器配置过程与workflow配置文件解析文档** - 这份文档详细介绍了如何配置GitHub服务器，以及如何解读和配置用于触发CI流程的`.github/workflows`中的YAML文件。 2. **04-18周四为LLM_inference项目配置GitHubCI过程记录** - 提供了为特定项目（LLM_inference）设置GitHub CI的具体步骤和记录，可能包含问题解决、最佳实践和注意事项等内容。 ### 仓库信息 资料中提到的GitHub仓库主要服务于四个私有项目，每个项目都有自己的标签分配和GPU需求。例如： - **LLMChat** - 该项目使用RAG（Relevance-Aware Generator）大模型，解决大模型知识时效性问题，需要3张A100 GPU，并且被打上了"A100"和"gpu"的标签，可能涉及到GPU密集型的自然语言处理任务。 - **LLMs_Inference** - 另一个项目，可能涉及模型的推理工作，也分配了GPU资源。 ### 解决方案设计 设计的GitHub CI方案可能会包含以下关键组成部分： 1. **服务器配置** - 优化服务器资源分配，确保每个仓库的CI作业能在独立的环境中执行，避免资源冲突。这可能通过容器化技术（如Docker）来实现，每个作业运行在一个独立的容器中，容器可以按需获取指定数量的GPU。 2. **Workflow配置** - 在每个仓库的`.github/workflows`目录下创建YAML文件，定义构建、测试和部署的步骤。这些文件应包含触发条件、环境变量、GPU使用规则等。 3. **资源调度** - 使用合适的调度器（如Kubernetes或Nomad）来自动调度作业，根据GPU需求和服务器资源状况，动态分配GPU资源。 4. **权限管理** - 确保每个仓库的CI流程只访问其自身的代码和资源，防止安全问题。 5. **监控和日志** - 设置监控系统，收集作业的运行状态和日志，便于故障排查和性能优化。 6. **测试策略** - 设计全面的测试计划，涵盖单元测试、集成测试和端到端测试，确保代码质量和功能完整性。 7. **持续改进** - 根据项目的反馈和CI过程的表现，不断优化流程，提升效率和稳定性。 这个GitHub CI方案设计着重于如何在满足特定硬件需求（GPU）的情况下，有效地利用单台服务器资源，实现多个仓库的并行自动化构建和测试。通过合理的服务器配置、workflow设计、资源调度和权限管理，确保了CI过程的高效和安全。