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Choix de l’exécuteur pour un travail

Définissez le type de machine qui va traiter un travail dans votre workflow.

Vue d’ensemble

Utilisez jobs.<job_id>.runs-on pour définir le type de machine sur laquelle le travail doit être exécuté.

  • La machine de destination peut être un exécuteur auto-hébergé.
  • Vous pouvez cibler les exécuteurs en fonction des étiquettes qui leur sont affectées.
  • Vous pouvez fournir runs-on sous la forme d’une chaîne unique ou d’un tableau de chaînes.
  • Si vous spécifiez un tableau de chaînes, votre workflow s’exécute sur n’importe quel exécuteur qui correspond à toutes les valeurs runs-on spécifiées.
  • Si vous souhaitez exécuter votre workflow sur plusieurs machines, utilisez jobs.<job_id>.strategy.

Si vous souhaitez spécifier un exécuteur autohébergé pour votre travail, configurez runs-on dans votre fichier de workflow avec des étiquettes d’exécuteur autohébergé.

Tous les exécuteurs autohébergés ont l’étiquette self-hosted. L’utilisation de cette seule étiquette permet de sélectionner n’importe quel exécuteur autohébergé. Pour sélectionner des exécuteurs qui répondent à certains critères, par exemple le système d’exploitation ou l’architecture, nous vous recommandons de fournir un tableau d’étiquettes qui commence par self-hosted (doit être listé en premier), et qui comprend des étiquettes supplémentaires selon les besoins. Quand vous spécifiez un tableau d’étiquettes, les travaux sont mis en file d’attente sur des exécuteurs qui comportent toutes les étiquettes que vous indiquez.

Bien que l’étiquette self-hosted ne soit pas obligatoire, nous vous recommandons vivement de la spécifier quand vous utilisez des exécuteurs autohébergés pour avoir la certitude que votre travail ne spécifie pas par inadvertance des exécuteurs, actuels ou futurs, hébergés sur GitHub.

Exemple : Utilisation d’étiquettes pour la sélection des exécuteurs

runs-on: [self-hosted, linux]

Pour plus d’informations, consultez « À propos des exécuteurs auto-hébergés » et « Utilisation d’exécuteurs auto-hébergés dans un workflow ».