k8s-launch-kit-pipeline

от nvidia

Используйте этот навык, когда пользователь хочет запустить полный конвейер k8s-launch-kit (l8k) от начала до конца: обнаружить оборудование кластера, выбрать профиль, сгенерировать манифесты,…

npx skills add https://github.com/nvidia/k8s-launch-kit --skill k8s-launch-kit-pipeline

l8k: Full Pipeline

PREREQUISITE: Read ../k8s-launch-kit-shared/SKILL.md for install paths, global flags, and output modes.

Run discovery + generation + deployment as a single command.

The pipeline operates on the default host target. Omitting --target keeps the established behavior; --target host is equivalent. Do not select dpf until l8k schema reports all required DPF phases as available. The root command snapshots its arguments and runs the complete concrete Host pipeline as one bound target operation.

Usage

The root command chains all phases in one invocation:

l8k --discover-cluster-config [--kubeconfig <PATH>] \
  --fabric <FABRIC> --deployment-type <TYPE> \
  --save-deployment-files <DIR> --deploy

Or use subcommands for a two-step approach:

l8k discover --save-cluster-config ./cluster-config.yaml && \
l8k generate --user-config ./cluster-config.yaml \
  --save-deployment-files <DIR> --deploy

The subcommand flow does not need to repeat profile flags: discovery resolves and persists them. Pass profile flags to either command only as explicit overrides.

Examples

# Full pipeline: discover + SR-IOV Ethernet + deploy (root command)
l8k --discover-cluster-config \
  --kubeconfig ~/.kube/config \
  --fabric ethernet --deployment-type sriov \
  --save-deployment-files ./output --deploy

# Full pipeline: Spectrum-X
l8k --discover-cluster-config \
  --kubeconfig ~/.kube/config \
  --spectrum-x RA2.2 --multiplane-mode hwplb --number-of-planes 4 \
  --save-deployment-files ./output --deploy

# Non-default operator namespace (applies to generate/deploy only — discover
# always uses its own nvidia-k8s-launch-kit namespace)
l8k --discover-cluster-config \
  --kubeconfig ~/.kube/config \
  --network-operator-namespace network-operator \
  --fabric ethernet --deployment-type sriov \
  --save-deployment-files ./output --deploy

# Agent / CI mode
l8k --discover-cluster-config \
  --kubeconfig ~/.kube/config \
  --fabric ethernet --deployment-type sriov \
  --save-deployment-files ./output --deploy \
  --output json --yes 2>/dev/null

# Pipeline with dry-run (validate everything, apply nothing)
l8k --discover-cluster-config \
  --kubeconfig ~/.kube/config \
  --fabric ethernet --deployment-type sriov \
  --save-deployment-files ./output --deploy --dry-run

# Subcommand alternative: discover then generate+deploy separately
l8k discover --kubeconfig ~/.kube/config \
  --fabric ethernet --deployment-type sriov \
  --save-cluster-config ./cluster-config.yaml && \
l8k generate --user-config ./cluster-config.yaml \
  --save-deployment-files ./output --deploy

# Skip discovery entirely with --for (known SKU)
l8k generate --user-config ./cluster-config.yaml \
  --for ThinkSystem-SR680a-V3 \
  --node-selector "nvidia.com/gpu.product=NVIDIA-H200" \
  --fabric ethernet --deployment-type sriov \
  --save-deployment-files ./output --deploy \
  --kubeconfig ~/.kube/config

Common Variations

Use CaseCommand
Discovery onlyl8k discover --save-cluster-config <PATH>
Generate onlyl8k generate --user-config <CONFIG> --save-deployment-files <DIR>
Generate + deployl8k generate ... --deploy
Full pipeline (root)l8k --discover-cluster-config ... --deploy
Full pipeline (subcommands)l8k discover ... && l8k generate ... --deploy
Full pipeline dry-runl8k --discover-cluster-config ... --deploy --dry-run

Note: The root command's strength is chaining all phases — it runs discover, generate, and deploy in a single invocation. Use subcommands when you need intermediate inspection or different flags per phase.

Phase Order

  1. Discover — Probe hardware, resolve profile settings, and persist both
  2. Generate — Match profile, render templates, write YAMLs
  3. Deploy — Apply resources in dependency order

If any phase fails, subsequent phases are skipped. The JSON output includes which phase failed.

[!CAUTION] The full pipeline includes deployment — confirm with the user before running on production. Use --dry-run to preview first.

See Also

Больше skills от nvidia

compileiq-debug
nvidia
Используйте, когда что-то не так: Search() зависает, все оценки возвращают INVALID_SCORE, оценки не улучшаются, каждая конфигурация возвращает одно и то же число, ошибки ptxas…
create-github-pr
nvidia
Создание pull request'ов в GitHub с помощью gh CLI. Используйте, когда пользователь хочет создать новый PR, отправить код на ревью или открыть pull request. Ключевые слова для запуска —…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Сканирует другие открытые задачи, чтобы найти те, которые данный PR может исправить или случайно сломать. Выводит возможности смежных исправлений и риски противоречий с указанием файла:строки…
fhir-basics
nvidia
Обучает агентов работе с API FHIR R4, доступным ресурсам, запросам с параметрами поиска и корректному разбору всех форматов ответов…
compileiq-validate-result
nvidia
Используйте ПОСЛЕ завершения поиска и ДО применения ускорения или отправки ACF. Загружает CSV-файл dump_results, извлекает top-K кандидатов (однокритериальный)...
changelog-audit
nvidia
Аудит Warp CHANGELOG.md перед релизом: восстановление потерянных записей, сортировка по влиянию на пользователей, уточнение формулировок, перенос строк и (в режиме релизной ветки) обновление сравнения…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
Поддержка загрузчиков динамических плагинов NeMo Relay, манифестов, нативных Rust SDK, протокола gRPC worker, Python worker SDK, документации, тестов и покрытия рабочего процесса релиза
dgx-diagnose
nvidia
Диагностика распространённых проблем DGX Station GB300 — сбои CUDA, ошибочное нацеливание на GPU, ошибки контейнеров vLLM/SGLang, проблемы состояния MIG, ошибки NVLink/Fabric Manager,…