一、背景
随着AI大模型的应用越来越广泛，编程语言Python也更显得更加实用。 许多对接AI的库都是先在python中应用，才逐步推广至其他编程语言。
接下来，我们将介绍python编程的CI/CD流程及其实现。
包括以下几个部分：
- jenkins pod template配置
- jenkins jenkinsfile文件
- jenkins job配置
- docker私有仓库
- k8s的deployment和service（略）
限于篇幅，将按CI/CD分为两部分，本文阐述CI部分，有了docker镜像，想要部署到k8s就容易了。（换句话说，k8s部署本身是不区分语言，java还是python，或者go等等）
二、pod template
1、新增pod template
输入Pod模板的名称和命名空间。
2、新增容器jnlp
jenkins集群是采用k8s动态扩展，每运行一个job，就是创建一个k8s pod节点，所以job之间互不干扰。
jnlp镜像是我自己私库的地址，你可以使用外网的，更倾向于使用私库的。
3、新增容器docker
制作docker镜像，推送至仓库
4、配置pod环境变量
5、添加卷
docker镜像必须要添加Host Path Volume，主机路径和挂载路径均为/var/run/docker.sock 
6、拉取镜像的Secret
7、节点选择器
保证pod是在worker角色的节点上创建。node-role.kubernetes.io/worker=worker
三、jenkinsfile
docker构建并推送至私库，封装在类docker.groovy里
- 版本号默认写在项目的根目录的.version文件里
- 项目的根目录还需要编写自己的Dockerfile文件，用于构建docker镜像
因为编译打包的过程都在Dockerfile中，所以整个jenkinsfile的流程就三步：
- 第一步，拉取git代码
- 第二步，读取程序的版本号
- 第三步，构建docker镜像，并推送
对项目的要求，见下图：
#!groovy
@Library(\’jenkinslib\’) _
// gitlab的ssh密钥，修改为你自己的
String gitlabCredentialsId = \”xxx\”
def tools = new com.xxx.devops.tools()
def docker = new com.xxx.devops.docker()
// 服务名称
String serviceName = \”${env.servi
