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msarahan/concourse-anaconda_org-resource
msarahan
Concourse CI/CD资源镜像，用于将conda包自动化上传至anaconda.org平台，支持流水线集成的包发布场景。
3 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：msarahan仓库类型：镜像最近更新：8 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
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concourse-anaconda_org-resource镜像说明
镜像概述
本镜像提供Concourse CI/CD系统的资源类型，用于将构建完成的conda包上传至anaconda.org（流行的conda包托管平台），实现CI/CD流程中conda包的自动化发布。
核心功能
- 支持自动上传conda包到指定的anaconda.org账户及频道
- 与Concourse流水线无缝集成，适配CI/CD流程的包发布环节
- 验证待上传包的格式及完整性
使用场景
- 数据科学/ Python项目CI/CD流水线中，自动发布conda包至anaconda.org公共/私有频道
- 团队内部共享定制化conda包，通过流水线实现批量上传与更新
配置说明
需在Concourse资源配置中提供以下参数：
username: anaconda.org账户用户名token: anaconda.org API令牌（需具备包上传权限）channel: 目标频道名称（如main或自定义频道）package_path: 待上传conda包的路径
部署示例（Concourse Pipeline配置）
yaml# 资源定义 resources: - name: anaconda-package-resource type: msarahan/concourse-anaconda_org-resource source: username: "your_anaconda_username" token: "your_anaconda_api_token" channel: "your_target_channel" # 任务定义 jobs: - name: upload-conda-package plan: - get: build-artifacts # 从前置任务获取构建好的conda包 - put: anaconda-package-resource params: package: build-artifacts/dist/*.tar.bz2 # 匹配待上传的conda包文件
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 concourse-anaconda_org-resource 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/msarahan/concourse-anaconda_org-resource:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull msarahan/concourse-anaconda_org-resource:<标签>
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镜像拉取常见问题
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"