这是一个基于 Python 生态 ，采用 PyTorch 框架 和 HuggingFace 工具链 构建的中文医疗大语言模型项目

[chenziqi66]

请按照需求帮我配置一下这个项目的CI/CD

一. 核心需求目标
代码质量保障：确保每次提交的代码都符合项目规范，没有语法错误和依赖冲突
自动化测试：运行模型相关的自动化测试，确保模型功能正常
构建验证：验证项目包可以正常构建和安装
环境一致性：确保开发、测试、生产环境的依赖一致性
部署自动化：支持自动化部署到测试/生产环境（如果需要）
二. CI 流水线设计（代码提交时触发）
阶段1：代码检查与质量控制
阶段2：单元测试与功能测试
阶段3：构建验证
三.CD 流水线设计（合并到主分支时触发）
触发条件 ：
代码合并到 main 或 master 分支
Tag 创建（如 v1.1.3 ） 执行步骤 ：

1. 版本验证 ：检查 pyproject.toml 中的版本号是否符合语义化规范

2. 包发布 ： 发布到 PyPI（或私有包管理平台）
   生成 Release Notes

3. 文档更新 ：自动更新 API 文档（如果有）

4. 部署通知 ：发送部署成功/失败通知到团队通讯工具 四：特殊场景配置需求
   场景A：训练任务触发
   触发条件 ：修改 ming/train/ 目录下的文件
   额外执行 ：

5. 验证 DeepSpeed 配置文件格式（ scripts/*.json ）

6. 运行训练脚本的 dry-run 模式（如果支持）

7. 检查 GPU/内存资源配置合理性 场景B：评估任务触发 触发条件 ：修改 ming/eval/ 目录下的文件 额外执行 ：

8. 验证评估数据集格式

9. 测试评估指标计算逻辑 场景C：服务部署触发 触发条件 ：修改 ming/serve/ 目录下的文件
   额外执行 ：

10. 测试 FastAPI 服务启动

11. 测试 Gradio 界面可用性

12. 运行 API 接口测试 五、需要补充的前置条件
    为了更好地实现 CI/CD，建议先补充：

13. 测试代码 ：在 tests/ 目录下创建单元测试和集成测试

14. 测试脚本 ：在 pyproject.toml 中配置测试命令

15. 日志配置 ：确保 CI 环境能正常输出调试日志

16. 错误处理 ：关键模块添加适当的错误处理和异常抛出