逍遥之韶

欲穷千里目，更上一层楼。

1186 字

6 分钟

Jenkins：安装

2024-04-22

CICD

Jenkins

1. Windows环境#

1.1 运行环境准备#

安装Java运行环境，版本：Java 1.8 或 Java11

提前安装JDK

1.2 下载Jenkins#

官网下载链接：https://www.jenkins.io/download

推荐下载LTS版本。

1.3 安装Jenkins#

跟随安装提示，安装Jenkins即可。

安装Jenkins

1.4 疑难杂症：在安装过程中如何需要选择Logon Type？#

选择以本地用户或域用户来运行服务。

以本地用户或域用户来运行服务

用cmd运行secpol.msc打开本地安全策略

本地安全策略

添加用户

添加用户

回到安装界面填入本地账户即可

填入用户信息

2. Linux环境：Docker容器化技术#

2.1 运行环境准备#

2.1.1 更新系统环境#

切换系统的安装源

切换系统安装源

终端内更新系统软件
Terminal window
```
1
sudo apt update
2
sudo apt upgrade
```

2.1.2 安装Docker#

1
# 安装curl
2
sudo apt-get install curl
3
# 获取Docker的GPG
4
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
5
# 下载Docker并安装
6
curl -fsSL http://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

2.1.3 备用操作#

1
systemctl start docker    # 启动docker
2
docker -v                 # 检查docker版本
3
systemctl stop docker     # 停止docker
4

5
sudo docker images        # 查看全部镜像
6
sudo docker ps -a         # 查看全部容器
7

8
sudo docker rmi 镜像ID号或镜像名称 # 删除镜像
9
sudo docker rm 容器ID号或容器名称  # 删除容器

2.2 Docker环境内加载NVIDIA显卡驱动#

在Docker 19版本之后，安装 nvidia-container-runtime 的运行包即可调用英伟达显卡驱动，使用的时候用 —gpus参数 来控制显卡驱动的功能。

2.2.1 安装nvidia-container-runtime#

添加Nvidia的apt存储库

1
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/gpgkey | \
2
sudo apt-key add -
3
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
4
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/$distribution/nvidia-container-runtime.list | \
5
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-runtime.list

更新apt存储库

1
sudo apt-get update

在docker环境外，安装nvidia-container-runtime

1
sudo apt-get install nvidia-container-runtime

重启docker服务

1
sudo systemctl restart docker

2.2.2 功能验证#

新建空文件夹，在文件夹内创建dockerfile文件，内容如下
```
1
FROM ubuntu:22.04
```
在文件夹内打开终端，构建docker镜像，镜像名称可自定义，如：nvidia_docker_test
Terminal window
```
1
sudo docker build -t nvidia_docker_test:1.0 .
```

创建容器

方案一

1
sudo docker run -it --name Nvidia --gpus '"device=all","capabilities=compute,utility"'  nvidia_docker_test:1.0 /bin/bash

方案二

1
sudo docker run -it --name Nvidia --gpus all -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility nvidia_docker_test:1.0 /bin/bash

进入新的容器，运行nvidia-smi确认显卡驱动运行状态。

nvidia-smi

2.3 用Dockerfile方式制作Jenkins镜像#

手动编写dockerfile，放入JenkinsEnv文件夹中

1
FROM jenkins/jenkins:lts
2

3
USER root
4

5
# Update apt source
6
RUN touch /etc/apt/sources.list
7
RUN echo "deb https://mirrors.aliyun.com/debian/ bookworm main non-free non-free-firmware contrib" >> /etc/apt/sources.list
8
RUN echo "deb-src https://mirrors.aliyun.com/debian/ bookworm main non-free non-free-firmware contrib" >> /etc/apt/sources.list
9
RUN echo "deb https://mirrors.aliyun.com/debian-security/ bookworm-security main" >> /etc/apt/sources.list
10
RUN echo "deb-src https://mirrors.aliyun.com/debian-security/ bookworm-security main" >> /etc/apt/sources.list
11
RUN echo "deb https://mirrors.aliyun.com/debian/ bookworm-updates main non-free non-free-firmware contrib" >> /etc/apt/sources.list
12
RUN echo "deb-src https://mirrors.aliyun.com/debian/ bookworm-updates main non-free non-free-firmware contrib" >> /etc/apt/sources.list
13
RUN echo "deb https://mirrors.aliyun.com/debian/ bookworm-backports main non-free non-free-firmware contrib" >> /etc/apt/sources.list
14
RUN echo "deb-src https://mirrors.aliyun.com/debian/ bookworm-backports main non-free non-free-firmware contrib" >> /etc/apt/sources.list
15
RUN apt-get update
16

17
# Install wget vim
18
RUN apt-get install -y wget vim
19

20
# Install miniconda3
21
RUN wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_23.9.0-0-Linux-x86_64.sh
22
RUN bash Miniconda3-py310_23.9.0-0-Linux-x86_64.sh -p /opt/miniconda3 -b
23
RUN rm Miniconda3-py310_23.9.0-0-Linux-x86_64.sh
24

25
# Configure miniconda
26
ENV PATH=/opt/miniconda3/bin:${PATH}
27
RUN conda init
28

29
# Update miniconda conda source
30
RUN touch ~/.condarc
31
RUN echo "show_channel_urls: true" >> ~/.condarc
32
RUN echo "default_channels:" >> ~/.condarc
33
RUN echo "  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main" >> ~/.condarc
34
RUN echo "  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/" >> ~/.condarc
35
RUN echo "  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r" >> ~/.condarc
36
RUN echo "  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2" >> ~/.condarc
37
RUN echo "  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/" >> ~/.condarc
38
RUN echo "  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/" >> ~/.condarc
39
RUN echo "  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/" >> ~/.condarc
40
RUN echo "  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/" >> ~/.condarc
41
RUN echo "  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/" >> ~/.condarc
42
RUN conda clean -i -y
43

44
# Update miniconda pip source
45
RUN pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

打开终端，切换到JenkinsEnv文件夹中
执行命令，生成Jenkins镜像——镜像名称和TAG可自行定义。此处镜像名为jenkins_tool，TAG为1.0
Terminal window
```
1
sudo docker build -t jenkins_tool:1.0 .
```
镜像中包含
- 基本工具：wget、vim、miniconda3
- 国内镜像源：apt源、conda源、pip源

2.4 创建Jenkins容器#

2.4.1 设置Jenkins的工作路径#

1
# 以/media/seagate/jenkins_home为例
2
sudo mkdir -p /media/seagate/jenkins_home
3
sudo chmod 777 /media/seagate/jenkins_home

2.4.2 运行Jenkins容器#

1
# 运行Jenkins
2
sudo docker run -dit \
3
                --name jenkins_env \
4
                --net=host \
5
                -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
6
                -v /usr/bin/docker:/usr/bin/docker \
7
                -v /media/seagate/jenkins_home:/var/jenkins_home \
8
                -v /etc/localtime:/etc/localtime \
9
                --gpus '"device=all","capabilities=compute,utility"' \
10
                jenkins_kbqa:1.0

参数说明
- -d：后台运行容器
- -i：以交互模式运行容器
- -t：为容器重新分配一个伪输入终端
- --name：容器名称
- --net=host：默认容器的net方式为bridge方式，此处需要改为host方式，使用这种方式容器可以直接使用宿主机的IP和端口，而不会自行虚拟IP和端口
- -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock和-v /usr/bin/docker:/usr/bin/docker：以Docker outside of Docker的方式启动容器，使用这种方式可以在容器中进行docker命令
- --gpus '"device=all","capabilities=compute,utility"'：借助nvidia-container-runtime工具，使容器内可以调度GPU资源

2.4.3 备用操作#

1
sudo docker start jenkins_env               # 启动Jenkins容器
2
sudo docker exec -it jenkins_env /bin/bash  # 进入Jenkins容器的工作目录
3
sudo docker stop jenkins_env                # 停止Jenkins容器

2.5 启动Jenkins#

在浏览器中输入 IP，一般IP默认为 127.0.0.1，端口默认为8080端口，浏览器弹出下述界面，表示Jenkins安装完成并成功启动了。

Jenkins初始化配置界面

Jenkins：初始化、启动和停止

版本控制管理：GIT

有朋自远方来，不亦乐乎？