解决ssh-action项目中script_path选项无法找到脚本的问题
问题背景
在使用ssh-action项目进行远程服务器部署时,许多开发者遇到了script_path选项无法正确识别本地脚本文件的问题。该问题表现为无论使用相对路径还是绝对路径,系统都会返回"no such file or directory"错误,而直接使用script参数传递命令却能正常工作。
问题分析
经过深入分析,发现该问题主要由以下几个关键因素导致:
-
工作目录理解偏差:开发者容易混淆本地仓库路径和远程服务器路径的概念。
script_path参数实际上指向的是GitHub Actions运行环境中本地仓库的脚本文件路径,而非远程服务器上的路径。 -
缺少仓库检出步骤:许多配置中遗漏了关键的
actions/checkout步骤,导致GitHub Actions运行环境没有正确检出代码仓库,自然无法找到仓库中的脚本文件。 -
路径引用方式不当:开发者尝试了多种路径引用方式(相对路径、绝对路径等),但由于对GitHub Actions工作目录结构理解不足,往往无法正确定位脚本文件。
解决方案
正确配置工作流程
要解决这个问题,需要确保以下几点配置正确:
-
添加仓库检出步骤: 在SSH操作之前,必须先使用
actions/checkout将代码仓库检出到运行环境中。 -
正确使用script_path:
script_path应该指向仓库中被检出的脚本文件路径,可以使用相对路径(相对于仓库根目录)或基于github.workspace的绝对路径。
示例配置
steps:
- name: Checkout repository
uses: actions/checkout@v4
- name: SSH Remote Commands
uses: appleboy/ssh-action@v1.2.2
with:
host: your_server_host
username: your_username
key: ${{ secrets.SSH_KEY }}
script_path: scripts/your_script.sh
替代方案
如果确实需要在远程服务器上执行已有脚本,可以使用script参数直接调用远程脚本:
script: |
#!/bin/bash
sh /path/on/remote/server/script.sh
最佳实践建议
-
明确路径类型:清楚区分本地路径(在GitHub Actions环境中)和远程路径(在目标服务器上)。
-
使用相对路径:在
script_path中使用相对于仓库根目录的路径,如scripts/update.sh。 -
验证文件存在:可以在SSH步骤前添加一个步骤来列出文件,确认脚本确实存在于预期位置。
-
考虑脚本权限:确保脚本文件具有可执行权限,可以在仓库中预先设置好。
总结
通过正确理解ssh-action项目中script_path参数的工作机制,并确保代码仓库被正确检出,开发者可以避免"no such file or directory"错误。关键是要记住script_path指向的是本地仓库中的脚本文件,该文件会被传输到远程服务器执行,而非直接调用远程服务器上已有的脚本文件。
对于需要在远程服务器上执行已有脚本的场景,应该使用script参数直接调用远程路径上的脚本文件。这种清晰的区分可以帮助开发者更高效地使用ssh-action项目完成自动化部署任务。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00