k8s-launch-kit-pipeline

tarafından nvidia

Kullanıcı, k8s-launch-kit (l8k) hattını uçtan uca çalıştırmak istediğinde bu beceriyi kullanın: küme donanımını keşfedin, bir profil seçin, manifestler oluşturun,…

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

nvidia tarafından daha fazla skill

compileiq-debug
nvidia
Bir şeyler yanlış olduğunda kullanın: Search() takılıyor, tüm değerlendirmeler INVALID_SCORE döndürüyor, puanlar iyileşmiyor, her yapılandırma aynı sayıyı döndürüyor, ptxas hataları…
create-github-pr
nvidia
gh CLI kullanarak GitHub pull request'leri oluşturun. Kullanıcı yeni bir PR oluşturmak, kodu incelemeye göndermek veya bir pull request açmak istediğinde kullanın. Tetikleyici anahtar kelimeler -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Diğer açık sorunları tarayarak, belirli bir PR'ın da düzeltebileceği veya yanlışlıkla bozabileceği sorunları bulur. Dosya:satır… ile bitişik düzeltme fırsatlarını ve çelişki risklerini çıktı olarak verir.
fhir-basics
nvidia
Ajanlara FHIR R4 API'lerinin nasıl çalıştığını, hangi kaynakların mevcut olduğunu, arama parametreleriyle nasıl sorgulanacağını ve tüm yanıt formatlarının nasıl doğru şekilde ayrıştırılacağını öğretir…
compileiq-validate-result
nvidia
Bir arama tamamlandıktan SONRA ve herhangi bir hızlandırma talep etmeden veya bir ACF göndermeden ÖNCE kullanın. dump_results CSV dosyasını yükler, en iyi K adayı (tek amaçlı) çıkarır…
changelog-audit
nvidia
Bir sürüm öncesinde Warp CHANGELOG.md dosyasını denetle: kayıp girdileri kurtar, kullanıcı etkisine göre sırala, girdi dilini iyileştir, satır kaydırma yap ve (sürüm dalı modunda) karşılaştırmayı artır…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
NeMo Relay dinamik eklenti yükleyicilerini, manifestolarını, Rust yerel SDK'larını, gRPC işçi protokolünü, Python işçi SDK'sını, dokümantasyonu, testleri ve sürüm iş akışı kapsamını korur
dgx-diagnose
nvidia
Yaygın DGX Station GB300 sorunlarını teşhis edin — CUDA çökmeleri, yanlış GPU hedefleme, vLLM/SGLang konteyner hataları, MIG durumu sorunları, NVLink/Fabric Manager hataları,…