推荐使用:GitLab 项目导出工具
项目介绍
gitlab-project-export 是一个简单易用的 Python 项目,专门用于通过 GitLab API 的“导出项目”功能来导出 GitLab 项目。该项目主要用于将 GitLab.com 上的项目远程备份到私有存储服务器,确保数据的安全性和可恢复性。
项目技术分析
技术栈
- 编程语言:Python 3
- 依赖管理:pip
- 配置文件:YAML
- API 调用:GitLab API
兼容性
自 2020 年 5 月起,该项目已不再支持 Python 2,仅兼容 Python 3。
安装与部署
项目支持多种安装方式,包括通过 pip 直接安装、从 GitHub 克隆项目手动安装,或在不安装到环境中的情况下使用。
使用方式
项目提供了详细的命令行参数,支持配置文件、调试模式、强制模式等功能,方便用户根据需求进行灵活配置。
项目及技术应用场景
远程备份
适用于需要定期将 GitLab 项目备份到私有存储服务器的场景,确保数据的安全性和可恢复性。
项目迁移
支持将项目从一个 GitLab 实例导出并导入到另一个实例,适用于项目迁移或数据中心迁移的场景。
自动化备份
通过配置 cron 任务,可以实现定期自动备份,减少人工操作,提高备份效率。
项目特点
简单易用
项目提供了简单的命令行接口和配置文件,用户无需深入了解技术细节即可快速上手。
灵活配置
支持多种安装和使用方式,用户可以根据自己的环境和需求进行灵活配置。
自动化支持
通过配置 cron 任务,可以实现自动化备份,减少人工操作,提高备份效率。
兼容性强
虽然不再支持 Python 2,但与 Python 3 的兼容性确保了项目的稳定性和可靠性。
安全可靠
通过 GitLab API 进行项目导出,确保数据的安全性和完整性,同时支持强制模式,覆盖已有备份文件,确保数据的最新性。
结语
gitlab-project-export 是一个功能强大且易于使用的 GitLab 项目导出工具,无论是用于远程备份、项目迁移还是自动化备份,都能满足您的需求。如果您正在寻找一个可靠的 GitLab 项目备份解决方案,不妨试试 gitlab-project-export,相信它会成为您项目管理中的得力助手。
安装命令:
pip install gitlab-project-export
或
pip install git+https://github.com/rvojcik/gitlab-project-export
使用示例:
./gitlab-project-export.py -c /path/to/config.yml
配置文件示例:
gitlab:
access:
gitlab_url: "https://gitlab.com"
token: "MY_PERSONAL_SECRET_TOKEN"
projects:
- rvojcik/example-project
backup:
destination: "/data/backup"
project_dirs: True
backup_name: "gitlab-com-{PROJECT_NAME}-{TIME}.tar.gz"
backup_time_format: "%Y%m%d"
retention_period: 3
自动化备份示例:
0 1 * * * root /path/to/cloned-repo/gitlab-project-export.py -c /etc/gitlab-export/config.yml
项目迁移示例:
./gitlab-project-export.py -c ./config1.yml -d
./gitlab-project-import.py -c ./config2.yml -f ./gitlab-com-rvojcik-project1-20181224.tar.gz -p "rvojcik/project1"
希望 gitlab-project-export 能为您带来便利,让您的项目管理更加高效和安全!
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-7BSpark-Prover-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-7BSpark-Formalizer-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).Dockerfile014
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