Apache Yetus test-patch GitHub Action 使用教程
2024-08-07 06:17:10作者:尤辰城Agatha
1. 项目的目录结构及介绍
Apache Yetus test-patch GitHub Action 项目的目录结构如下:
.
├── LICENSE
├── NOTICE
├── README.md
├── action.yml
├── asf.yaml
├── release.sh
└── src
└── ...
- LICENSE: 项目的许可证文件,采用 Apache-2.0 许可证。
- NOTICE: 项目所需的通知文件。
- README.md: 项目的说明文档,包含项目的基本介绍和使用方法。
- action.yml: GitHub Action 的配置文件,定义了 Action 的输入、输出和运行步骤。
- asf.yaml: Apache 软件基金会相关的配置文件。
- release.sh: 用于发布项目的脚本文件。
- src: 源代码目录,包含项目的主要代码。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 action.yml,该文件定义了 GitHub Action 的运行流程。以下是 action.yml 的主要内容:
name: Apache Yetus test-patch
on: [push, pull_request]
jobs:
build:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout
uses: actions/checkout@v2
with:
path: src
fetch-depth: 0
- name: Apache Yetus test-patch
uses: apache/yetus-test-patch-action@main
with:
basedir: /src
patchdir: /out
buildtool: nobuild
githubtoken: $[[ secrets.GITHUB_TOKEN ]]
- name: Artifact output
if: $[[ always() ]]
uses: actions/upload-artifact@v2
with:
name: apacheyetuspatchdir
path: $[[ github.workspace ]]/out
- name: 定义 Action 的名称。
- on: 定义触发 Action 的事件,这里是
push和pull_request。 - jobs: 定义工作流程中的任务。
- build: 定义一个名为
build的任务。- runs-on: 指定运行任务的虚拟环境,这里是
ubuntu-latest。 - steps: 定义任务的具体步骤。
- Checkout: 使用
actions/checkout@v2进行代码检出。 - Apache Yetus test-patch: 使用
apache/yetus-test-patch-action@main进行测试补丁。 - Artifact output: 上传测试结果作为工件。
- Checkout: 使用
- runs-on: 指定运行任务的虚拟环境,这里是
- build: 定义一个名为
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是 action.yml,该文件定义了 GitHub Action 的输入、输出和运行步骤。以下是 action.yml 的配置项介绍:
- basedir: 指定代码库的根目录。
- patchdir: 指定测试补丁的输出目录。
- buildtool: 指定是否使用构建工具,这里设置为
nobuild,表示不使用。 - githubtoken: 指定 GitHub 的访问令牌,用于访问 GitHub API。
通过这些配置项,可以灵活地配置和运行 Apache Yetus test-patch GitHub Action。
以上是 Apache Yetus test-patch GitHub Action 的基本使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
570
3.84 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
380
454
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
894
677
暂无简介
Dart
803
198
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
353
207
昇腾LLM分布式训练框架
Python
119
147
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
68
20
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
781