Build-Info 项目技术文档
2024-12-24 19:52:23作者:裴麒琰
1. 安装指南
在开始使用 Build-Info 项目之前,请确保您的开发环境已经安装了以下依赖:
- JDK 8
- Gradle 5.6.2 或使用提供的 Gradle Wrapper
为了运行测试,还需要设置以下环境变量:
export BITESTS_PLATFORM_URL='http://localhost:8081'
export BITESTS_PLATFORM_USERNAME=admin
export BITESTS_PLATFORM_ADMIN_TOKEN=admin-access-token
export BITESTS_ARTIFACTORY_PIP_ENV=/Users/user/venv-test/bin
有关如何生成管理员令牌的详细信息,请参考JFrog文档。
2. 项目的使用说明
Build-Info 是 Artifactory 的开放集成层,用于 CI 服务器和构建工具。构建信息以 json 格式发送到 Artifactory。
3. 项目API使用文档
Build-Info 项目包括多个模块的测试,以下是如何针对不同构建工具运行测试的命令:
提取器测试 (Extractor tests)
./gradlew clean build-info-api:test build-info-client:test build-info-extractor:test build-info-vcs:test
Maven 测试
./gradlew clean build-info-extractor-maven3:test
Gradle 测试
./gradlew clean build-info-extractor-gradle:test
npm 测试
确保系统中已添加 npm 可执行文件的搜索路径(PATH 环境变量),并且版本为 7.7 或更高。
./gradlew clean build-info-extractor-npm:test
Go 测试
确保系统中已添加 Go 可执行文件的搜索路径(PATH 环境变量),并且版本为 v1.14 或更高。
./gradlew clean build-info-extractor-go:test
Pip 测试
确保系统中已添加 Python 和 pip 可执行文件的搜索路径(PATH 环境变量),并且在一个干净的 pip 环境中运行测试。创建一个虚拟环境并提供其路径到 'BITESTS_ARTIFACTORY_PIP_ENV' 变量。
python -m venv buildinfo-tests-env
export BITESTS_ARTIFACTORY_PIP_ENV=/Users/user/buildinfo-tests-env/bin
./gradlew clean build-info-extractor-pip:test
NuGet 测试
确保系统中已添加 Nuget 和 Dotnet 可执行文件的搜索路径(PATH 环境变量)。
./gradlew clean build-info-extractor-nuget:test
Docker 测试
Docker 测试仅在 Linux/mac 上运行。除了运行测试所需的一般环境变量外,还需要设置以下环境变量:
export BITESTS_PLATFORM_CONTAINER_REGISTRY=127.0.0.1:8081
export BITESTS_ARTIFACTORY_DOCKER_HOST=tcp://127.0.0.1:1234
对于 OSX 代理,请运行一个 Socat 容器:
docker run -d -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -p 127.0.0.1:1234:1234 bobrik/socat TCP-LISTEN:1234,fork UNIX-CONNECT:/var/run/docker.sock
然后运行测试:
./gradlew clean build-info-extractor-docker:test
4. 项目安装方式
使用 Gradle Wrapper 构建 Build-Info 项目,可以在 Unix 和 Windows 系统上运行以下命令:
# Unix
./gradlew clean build
# Windows
gradlew clean build
如果不需要运行测试,可以添加 "-x test" 选项到 "clean build" 命令中:
./gradlew clean build -x test
以上就是 Build-Info 项目的详细技术文档,希望对您的使用有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
最新内容推荐
谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
9
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
62
20
暂无简介
Dart
653
149
🎉 (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
1.17 K
641
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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++
656
291
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
864
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
856