pms
/
ium
forked from AITech/aitech-ium
4
5
Fork 1
ium/IUM_06.Jenkins-2.ipynb

270 lines
12 KiB
Plaintext

{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Inżynieria uczenia maszynowego\n",
"### 10 kwietnia 2024\n",
"# Jenkins, część 2"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Plan na dziś\n",
"1. Multibranch pipeline\n",
"2. Pluginy\n",
"3. Zadania"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Multibranch pipeline\n",
" - Multibranch Pipeline to rodzaj projektu na Jenkinsie, który automatycznie obsługuje wiele gałęzi (*branch*) w repozytorium\n",
" - W dominującym dziś sposobie utrzymywania i rozwoju kodu możemy wyróżnić:\n",
" - gałąź główną (*master/main branch*) - tutaj znajduje się aktualna, gotowa do wydania (opulbikowania/wdrożenia) wersja kodu\n",
" - gałęzie typu develop/feature/release/hotfix itp. ([tutaj](https://kamiljozwiak.net/gitflow-czyli-jak-korzystac-z-gita-i-nie-zwariowac/) przystępne wyjaśnienie czym się różnią), na których rozwijamy nasz kod/wprowadzamy nowe funkcjonalności/przygotowujemy wersje gotowe do włączenia do gałęzi master, naprawiamy błędy.\n",
" - Gałęzi może być sporo i każdą z nich musimy przetestować, najlepiej automatycznie, przed zmergowaniem jej do gałęzi master\n",
" - Świetnie nadaje się do tego własnie Multibranch pipeline\n",
" - Nawet, jeśli pracujemy tylko na dwóch gałęziach jednocześnie (master i jedna dodatkowa) to i tak warto go zastosować\n",
" - Projekt typu Multibranch pipeline automatycznie stworzy pod-projekty (joby) dla każdego (chyba, że ustawimy filtry) brancha znalezionego w podanym przez nas repozytorium"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Multibranch pipeline cd.\n",
" - Żeby utworzyć projektu typu Multibranch, wybierz ten rodzaj przy tworzeniu projektu\n",
" <img style=\"margin: auto\" width=\"50%\" src=\"IUM_06/multibranch.png\"/>\n",
" - Przy konfiguracji musimy jedynie podać namiary na repozytorium, w którym Jenkins ma szukać naszych branchy.\n",
" - Robimy to w polu \"Branch Sources\". Możemy tutaj wybrać \"git\" albo \"gitea\" \n",
" "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Multibranch pipeline cd.\n",
"- Wybranie \"gitea\" ułatwi nam wybór repozytorium i doda informację o statusie builda w interfejsie Gitea oraz link z Jenkinsa do odpowiedniego brancha w Gitea\n",
" <img style=\"margin: auto\" width=\"50%\" src=\"IUM_06/gitea-integration.png\"/>"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Multibranch pipeline cd.\n",
"- Po zapisaniu konfiguracji Jenkins utworzy joby dla każdej gałązi znalezionej w repozytorium.\n",
" <img style=\"margin: auto\" width=\"50%\" src=\"IUM_06/branches.png\"/>"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"- Żeby ograniczyć branche, dla których mają powstać projekty, możesz użyć \"Behaviours\" -> \"Add\" -> \"Filter by name\":\n",
" <img style=\"margin: auto\" width=\"50%\" src=\"IUM_06/filter.png\"/>"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
" - Zwróć uwagę:\n",
" - Konfigurować można tylko główny projekt\n",
" - Jeśli chcesz, żeby konfiguracja projektu Jenkinsowego dla danego brancha była inna niż dla pozostałych, musisz po prostu wprowadzić zmiany w Jenkinsfile na danym branchu.\n",
" - Z założenia jednak, konfiguracja powinna być wspólna\n",
" - W przypadku kopiowania artefaktów z projektu typu multibranch musisz w nazwie projektu źródłowego, z którego kopiujesz artefaky, zawrzeć również nazwę brancha, w fomracie:\n",
" `nazwa-projektu/nazwa-brancha`, np.:\n",
" ```Jenkinsfile\n",
" copyArtifacts filter: '*', projectName: 'multibranch-hello-world/experiments/'\n",
" ```"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Pluginy\n",
" - Wszsytkie pluginy można przeglądać tutaj: https://plugins.jenkins.io/\n",
" - Instalacja przez administratora (poprzez prosty graficzny interfejs w konfiguracji Jenkinsa)\n",
" - Po zainstalowaniu pojawiąją się nowe kroki (steps) dostępnę w pipeline albo nowe opcje konfiguracji\n",
" - Git parameter plugin: https://plugins.jenkins.io/git-parameter/\n",
" - Email extension plugin: https://plugins.jenkins.io/email-ext/\n",
" "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Git parameter plugin\n",
"- https://plugins.jenkins.io/git-parameter/\n",
"- Dodaje parametr umożliwiający wybranie m.in. brancha z repozytorium\n",
"```Jenkinsfile\n",
" gitParameter branchFilter: 'origin/(.*)', defaultValue: 'master', name: 'BRANCH', type: 'PT_BRANCH'\n",
"```\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Email extension plugin\n",
"- https://plugins.jenkins.io/email-ext/\n",
"- Umożliwia wysłanie emaila, np. z powiadomieniem o zakończonym buildzie\n",
"```Jenkinsfile\n",
"emailext body: 'Test Message', subject: 'Test Subject', to: 'test@example.com'\n",
"```\n",
"- Microsoft Teams ma swój własny plugin do powiadomień (https://plugins.jenkins.io/Office-365-Connector/), ale jest on zablokowany od strony Teams przez administratorów\n",
"- Na szczęście, kanały Teams mają swój adres email. Adres stworzonego przeze mnie kanału [\"IUM powiadomienia z Jenkins\"](https://teams.microsoft.com/l/channel/19%3a503542f4a8b449f79ba1bd42348c4da1%40thread.tacv2/IUM%2520powiadomienia%2520z%2520Jenkins?groupId=39ed4bde-b916-4da3-921c-92d3c25f1f04&tenantId=73689ee1-b42f-4e25-a5f6-66d1f29bc092) na naszej grupie zajęciowej: e19191c5.uam.onmicrosoft.com@emea.teams.ms\n",
"- Wysłanie na niego wiadomości email spowoduje pojawienie się jej na tym kanale"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Zadanie 1 [5 pkt] (termin: 15 maja 2024)\n",
"1. Stwórz na Jenkins projekt typu Multibranch pipeline o nazwie s123456-training\n",
" Projekt ten powinien przeprowadzać trenowanie modelu korzystając z kodu przygotowanego na poprzednich zajęciach. Trenowanie powinno odbywać się wewnątrz kontenera docker. [2 pkt]\n",
"2. Projekt powinien odpalać się automatycznie po zakończonym budowaniu projektu s123456-create-dataset i kopiować z niego zbiór danych [1 pkt]\n",
"3. Po zakończeniu trenowania powstały model powinien zostać zarchiwizowany [1 pkt]\n",
"4. Dodaj parametr umożliwiający przekazanie do skryptu trenującego parametrów trenowania. Najprościej zrobić to dodając parametr typu String i doklejać jego wartość do wywołania skryptu trenującego. [1 pkt]"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Zadanie 2 [15 pkt] (termin: 15 maja 2024)\n",
"1. Stwórz na Jenkins projekt typu Multibranch pipeline o nazwie *s123456-evaluation*. \n",
" Projekt ten będzie przeprowadzał ewaluację modelu stworzonego w *s123456-training* na danych ze zbioru testującego [1 pkt]\n",
"2. Ewaluacja polega na:\n",
" - skopiowanie modelu z artefaktu z projektu *training*\n",
" - wczytaniu tego modelu\n",
" - dokonaniu predykcji na zbiorze testowym za pomocą wczytanego modelu i zapisanie wyników tej predykcji do pliku\n",
" - wyliczeniu zbiorczych metryk (1-3 metryki) na zbiorze testującym (np. Accuracy, Micro-avg precission/recall, F1, RMSE - patrz [wykład 4. \"Metody ewaluacji\"])(https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/aitech-uma/src/branch/master/wyk/04_Metody_ewaluacji.ipynb) z przedmiotu Uczenie Maszynowe), \n",
" - zapisaniu metryk do pliku\n",
" - zarchiwizowaniu go\n",
" [6 pkt]\n",
"3. W celu śledzenia zmian wartości metryk, zapisuj wartości kumulatywnie w jednym pliku. Żeby to osiągnąć można: \n",
" - zapisywać metryki w ścieżce zewnątrznej w stosunku do Jenkinsa (w innym przypadku mogą zostać nadpisane np. podczas checkout repozytorium) - tej opcji nie wykorzystamy\n",
" - dopisywać metrykę do końca pliku skopiowanego z artefaktów poprzedniego builda (należy uczynić kopiowanie tego artefaktu opcjonalnym, żeby pierwszt build na danym branchu nie \"wywalił się\" przy próbie skopiowania artefaktów z nieistniejącego joba) [2 pkt]\n",
"4. Mając skumulowane wartości metryk z wszystkich dotychczasowych buildów, stwórz wykres: na osi X numer builda, na osi Y wartość metryk(i). [2 pkt]\n",
" Możesz w tym celu użyć:\n",
" - pluginu [plot](https://plugins.jenkins.io/plot)\n",
" - [Matplotlib](https://matplotlib.org/) - biblioteka pythonowa - w tym przypadku archiwizuj wygenerowany obrazek z wykresem\n",
" - [Gnuplot](http://www.gnuplot.info/) - w tym przypadku archiwizuj wygenerowany obrazek z wykresem\n",
"5. Projekt powinien odpalać się automatycznie po zakończonym trenowaniu (s123456-training) i kopiować model z artefaktów. Zauważ, że żeby odpalony projekt (s123456-evaluation) skopiował artefakty z odpowiedniego brancha (tego, który go odpalił), projekt s123456-evaluation musi być wywołany przez s123456-training z odpowiednią wartością parametru branch (patrz punkt 7.) [1 pkt]\n",
"6. Dane testujące powinny być skopiowane z projektu s123456-create-dataset [1pkt]\n",
"7. Dodaj parametry umożliwiające wybór:\n",
" - gałęzi (branch) projektu s123456-training z której ma być skopiowany model. Można by tutaj użyć prostego parametru typu String, ale użyj łatwiejszego (w użytkowaniu) parametru typu \"Git parameter\" (patrz wyżej)[1 pkt]\n",
" - numeru builda projektu s123456-training (\"Build selector for Copy artifact\", patrz zajęcia 3.) [1pkt]"
]
}
],
"metadata": {
"author": "Tomasz Ziętkiewicz",
"celltoolbar": "Slideshow",
"email": "tomasz.zietkiewicz@amu.edu.pl",
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"lang": "pl",
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.9.16"
},
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
},
"subtitle": "6.Jenkins-2[laboratoria]",
"title": "Inżynieria uczenia maszynowego",
"toc": {
"base_numbering": 1,
"nav_menu": {},
"number_sections": false,
"sideBar": false,
"skip_h1_title": false,
"title_cell": "Table of Contents",
"title_sidebar": "Contents",
"toc_cell": false,
"toc_position": {},
"toc_section_display": false,
"toc_window_display": false
},
"year": "2021"
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4
}