CI/CD
Integration et deploiement continus : GitHub Actions, Dependabot, EAS workflows, automatisation.
| # | Skill | Source | Description | Maj | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | jetson-validate-image | nvidia/skills | Valider statiquement et sur cible une image BSP Jetson fraîchement déployée. | 1 960 | 5j |
| 2 | vss-deploy-profile | nvidia/skills | Déployer tout profil VSS via un workflow compose structuré et reproductible. | 1 960 | 16j |
| 3 | vss-deploy-profile | nvidia-ai-blueprints/video-search-and-summarization | Déployer et configurer des profils VSS multi-GPU via Docker Compose sur divers matériels NVIDIA. | 1 677 | 17j |
| 4 | bdd-container-update | nvidia-ai-blueprints/video-search-and-summarization | Mettre à jour, versionner et pousser un conteneur de tests BDD dans un registry GitLab. | 1 677 | 17j |
| 5 | build-and-dependency | nvidia/skills | Construire et gérer des environnements de développement containerisés pour Megatron-LM avec CUDA. | 1 960 | 1mo |
| 6 | bump-dependency | nvidia/skills | Gérer end-to-end le bump de dépendances GPU dans Megatron Bridge jusqu'au CI vert. | 1 960 | 1mo |
| 7 | ci-failure-retrieval | nvidia/skills | Récupérer et analyser les échecs CI Jenkins d'une pull request GitHub. | 1 960 | 2mo |
| 8 | publish-models | replicate/skills | Publier et tester un modèle Cog sur Replicate avec validation automatique. | 51 | 2mo |
| 9 | deploying-airflow | astronomer/agents | Déployer des DAGs Airflow en production via Astro, Docker Compose ou Kubernetes. | 393 | 4mo |
À propos de cette sélection
Le pipeline qui casse en prod à 23h, c'est souvent un workflow mal câblé, pas un bug métier.
Reformulation après règle 2 :
Le pipeline qui casse en prod à 23h vient rarement d'un bug métier. C'est presque toujours un workflow mal câblé. Les équipes qui automatisent sérieusement leurs déploiements le savent : chaque étape entre le commit et le container live est une surface de friction. Cette sélection de skills CI/CD couvre exactement ces zones : valider un Dockerfile multi-stage sans relancer manuellement le build, ou orchestrer un rollout progressif avec un plan de rollback explicite avant de merger.
Les skills disponibles ici s'adressent autant au dev backend qui containerise ses premiers workloads qu'au SRE qui fiabilise des pipelines existants. L'outillage autour de ces cas d'usage est déjà solide, notamment via ce que pousse **GitHub** sur la gestion des dépendances automatisées et la préparation des environnements, ce qui couvre la majorité des scénarios de livraison continue.