python - 使用 Shell Executor 在 GitLab Config yml 文件中为 CI-CD 激活 Conda 环境

Question

我想在我的 Gitlab CI-CD 过程中激活 conda 环境。
我在不同于我的工作笔记本电脑的本地机器 (UNIX) 上使用 Shell Executor 注册了 Gitlab runner (v13.10)
我正在尝试通过我的存储库中存在的环境 yml 文件激活 conda 环境，但它失败并说未找到 conda 命令!
我编辑了 .gitlab-ci.yml 文件，如下所示:

stages:
  - build
build stage:
    stage: build
    before_script:
        - which python
        - export PIP_CACHE_DIR="/opt/cache/pip"
        - conda env create -f environment.yml
        - source activate env_work
    script:
        - echo "Building"
        - cd parent_dir
        - python main.py new_studies/first_study
    artifacts:
        paths:
            - out/
    only:
        - master

我面临的问题是它抛出一个错误: 未找到 CONDA 命令

Running with gitlab-runner 13.10.0 (5421146)
  on rig ci runner gZzdceA
Preparing the "shell" executor
00:00
Using Shell executor...
Preparing environment
00:00
Running on rig-machine...
Getting source from Git repository
00:04
Fetching changes with git depth set to 50...
Reinitialized existing Git repository in /home/gitlab-runner/builds/gZzdceA/0/company/gg/product/repo/.git/
Checking out 883ga36 as master...
Skipping Git submodules setup
Executing "step_script" stage of the job script
00:00
$ export PIP_CACHE_DIR="/opt/cache/pip"
$ conda env create -f environment.yml
bash: line 120: conda: command not found
Cleaning up file based variables
00:00
ERROR: Job failed: exit status 1

我提到了像 here这样的各种问题。和 here .另外，我尝试将 anaconda 路径添加到环境路径变量的 bash 文件中。但我不确定我是否做对了
我的问题是:

既然它在 shell executor 上运行，而我已经在运行 conda，为什么它无法捡起它。如何在我的 GitLab 配置文件中修复此问题

我对 docker 图像的使用有限制，并希望坚持使用 Shell 执行程序

Answer 1

对我有用的方法是使用 conda docker 镜像，并执行命令 conda init bash , source ~/.bashrc和 conda activate env_name .这将是 .gitlab-ci.yml 文件的内容:

image: continuumio/miniconda3

before_script:
    - apt-get update
    # install all required libraries using existing conda environment requirements file:
    - conda env create -f env_name.yml
    - conda init bash
    - source ~/.bashrc
    - conda activate env_name
   
pages:
  stage: deploy
  script:
    # build and publish automated documentation with Sphinx:
    - PYTHONPATH=. sphinx-build -b html . public
  artifacts:
    paths:
    - public
  only:
  - master