Rundeck Ansible Plugin 指南
项目概述
本指南基于 rundeck-plugins/ansible-plugin 开源项目,旨在提供一个详细的安装与使用手册,特别关注其关键组件,包括目录结构、启动与配置元素,以便用户能够高效地集成Ansible能力到Rundeck中。
1. 目录结构及介绍
在深入细节之前,了解该项目的目录布局对于使用者至关重要。尽管直接访问仓库查看最新结构是最准确的,一个典型的高质量开源插件项目可能会有以下基本结构:
-
src/main/java
包含所有Java源代码,这里是实现Rundeck与Ansible交互逻辑的地方。 -
src/main/resources
存放资源配置文件,可能包括配置模板、默认设置或一些静态资源。 -
src/test/
测试代码所在,确保插件功能的稳定性和正确性。 -
pom.xml
Maven项目的构建配置文件,包含了项目依赖、构建指令等关键信息。 -
README.md
项目的主要说明文件,通常包含安装步骤、快速入门指导和重要的开发信息。
2. 项目的启动文件介绍
对于此类插件项目,并没有传统意义上的“启动文件”,因为它的运行是依赖于Rundeck框架的。安装和激活插件通常涉及将编译好的插件 jar 文件放置于 Rundeck 的 libext 目录下。Rundeck会在启动时自动加载这些扩展。
要让插件“启动”工作,你需要遵循以下步骤:
- 编译项目(使用Maven命令
mvn clean package)。 - 将生成的jar文件复制到Rundeck的
libext目录。 - 重启Rundeck服务。
3. 项目的配置文件介绍
Rundeck端配置
虽然项目的直接配置文件主要存在于开发阶段,真正影响插件使用的配置位于Rundeck自身的配置中。对于Ansible插件,重要的是在Rundeck的配置或者通过GUI中的全局工具配置来定义Ansible的路径,确保插件可以找到Ansible命令。
-
rundeck-config.properties 或者 Global Tool Configuration 在Jenkins环境下设置Ansible路径。
例如,您可能需要指定
ansibletool.path=/usr/local/bin/ansible来指向正确的Ansible二进制文件位置。
插件使用中的配置
在实际使用插件执行任务时,配置通常是动态的,比如在作业中指定Ansible playbook路径、inventory文件、额外变量等,这些配置通过Rundeck的作业定义完成,而不是直接编辑插件本身的文件。
总结来说,对Rundeck Ansible插件的理解更侧重于如何在Rundeck环境中配置和调用它,而非管理一个独立应用的启动和配置文件。理解其在Rundeck生态系统中的整合方式,以及通过Rundeck界面或API提供的配置选项,对于成功集成Ansible至关紧要。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00