dynamo-router-starter

bởi nvidia

Khởi động hoặc vá các chế độ router Dynamo và chạy kiểm tra nhanh endpoint router. Sử dụng cho thiết lập định tuyến round-robin, nhận biết KV, tải ít nhất hoặc nhận biết thiết bị; sử dụng…

npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill dynamo-router-starter

Dynamo Router Starter

Purpose

Make Dynamo routing feel easy by getting a baseline router mode running, enabling KV-aware routing when appropriate, and proving the endpoint works. Keep the user focused on exact commands and success signals, not router internals.

Prerequisites

  • Python 3.10+ with the dynamo package importable (python3 -m dynamo.frontend --help works).
  • For Kubernetes runs: kubectl configured with access to the target namespace and a deployed Dynamo recipe.
  • Network reachability to the frontend service (port-forward or direct).
  • A model already loaded into at least one worker (/v1/models returns at least one entry).

Required Inputs

Collect or infer:

  • local Python/CLI or Kubernetes recipe path
  • desired mode: round-robin, kv, least-loaded, device-aware-weighted, direct, or random
  • frontend port or Kubernetes frontend service
  • whether workers publish KV events; if not, use approximate KV mode
  • model name for smoke requests, if /v1/models cannot discover it

Instructions

1. Establish A Baseline

For local bring-up with already registered workers:

python3 -m dynamo.frontend --router-mode round-robin --http-port 8000

For Kubernetes, inspect the selected recipe deploy.yaml and locate the frontend service. If the recipe is not already deployed, use dynamo-recipe-runner first.

2. Enable KV Routing

For local frontend:

python3 -m dynamo.frontend --router-mode kv --http-port 8000

For Kubernetes, patch only the frontend service env:

envs:
  - name: DYN_ROUTER_MODE
    value: kv

If backend workers are not publishing KV cache events, set approximate mode instead of leaving the router waiting for events:

envs:
  - name: DYN_ROUTER_USE_KV_EVENTS
    value: "false"

3. Smoke Test

After port-forwarding the frontend service or starting local frontend, run:

python3 scripts/check_router_health.py \
  --base-url http://127.0.0.1:8000

This must verify /v1/models and, when a model is discoverable, one /v1/chat/completions request.

4. Compare Modes Carefully

When comparing round-robin vs KV routing:

  • use the same model, workers, prompt set, concurrency, and sampling settings
  • send repeated-prefix prompts if demonstrating KV reuse
  • label the result as a smoke comparison unless enough benchmark samples were collected
  • do not claim throughput improvement from a single chat request

If the endpoint is unhealthy or workers are missing, switch to dynamo-troubleshoot.

Available Scripts

ScriptPurposeArguments
scripts/check_router_health.pySmoke-test /v1/models and one chat completion against a Dynamo frontend--base-url, --retries, --timeout

Invoke via the agentskills.io run_script() protocol:

run_script("scripts/check_router_health.py", args=["--base-url", "http://127.0.0.1:8000"])

Examples

Local KV-routed frontend on port 8000, then smoke-test it:

python3 -m dynamo.frontend --router-mode kv --http-port 8000 &
python3 scripts/check_router_health.py --base-url http://127.0.0.1:8000

Kubernetes-deployed frontend reachable via port-forward:

kubectl port-forward svc/qwen-vllm-disagg-frontend 8000:8000 -n dynamo-demo &
python3 scripts/check_router_health.py --base-url http://127.0.0.1:8000 --retries 3

Equivalent through the agent protocol:

run_script("scripts/check_router_health.py", args=["--base-url", "http://127.0.0.1:8000", "--retries", "3"])

Output Contract

Return:

  • mode selected and why
  • local command or Kubernetes env patch
  • frontend service or URL
  • smoke-test result
  • any limitation, such as approximate KV mode or missing worker KV events
  • next command to run for a fuller comparison

Limitations

  • Smoke test is one chat completion; it is not a benchmark. Use dynamo-benchmark for throughput/latency numbers.
  • KV-aware mode without worker KV-event publication degrades to approximate mode; this skill flags but does not fix the underlying worker config.
  • Mode comparisons require matched workloads; cross-mode latency claims need separate benchmark runs.

Troubleshooting

SymptomLikely causeNext step
/v1/models returns empty listNo worker registered with the frontendVerify worker pods are Ready; confirm they connect to the same etcd/NATS
Smoke chat request times outFrontend up, workers not servingSwitch to dynamo-troubleshoot; inspect worker logs
KV mode hangsWorkers do not publish KV cache eventsSet DYN_ROUTER_USE_KV_EVENTS=false (approximate mode)
Connection refused on port-forwardPort-forward dropped or wrong service nameRe-run port-forward; verify the frontend service name matches the recipe

Benchmark

See BENCHMARK.md for the NVCARPS-EVAL performance report (auto-generated by the NVSkills CI pipeline). To refresh, re-run /nvskills-ci on an upstream PR touching this skill.

References

  • Read references/router-modes.md for the compact mode/env map.
  • Use scripts/check_router_health.py for endpoint smoke tests.

Thêm skills từ nvidia

compileiq-debug
nvidia
Sử dụng khi có điều gì đó không ổn: Search() bị treo, tất cả các đánh giá đều trả về INVALID_SCORE, điểm số không cải thiện, mọi cấu hình đều trả về cùng một số, lỗi ptxas…
create-github-pr
nvidia
Tạo pull request GitHub bằng cách sử dụng gh CLI. Sử dụng khi người dùng muốn tạo PR mới, gửi mã để xem xét, hoặc mở pull request. Từ khóa kích hoạt -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Quét các vấn đề đang mở khác để tìm những vấn đề mà một PR nhất định có thể sửa hoặc vô tình làm hỏng. Đưa ra các cơ hội sửa lỗi liền kề và rủi ro mâu thuẫn với file:dòng…
fhir-basics
nvidia
Dạy các tác nhân cách hoạt động của API FHIR R4, những tài nguyên có sẵn, cách truy vấn chúng với tham số tìm kiếm, và cách phân tích chính xác tất cả các định dạng phản hồi…
compileiq-validate-result
nvidia
Sử dụng SAU KHI tìm kiếm hoàn tất và TRƯỚC KHI yêu cầu tăng tốc hoặc gửi ACF. Tải tệp CSV dump_results, trích xuất các ứng viên top-K (đơn mục tiêu)…
changelog-audit
nvidia
Kiểm tra Warp CHANGELOG.md trước khi phát hành: khôi phục các mục bị mất, sắp xếp theo tác động người dùng, tinh chỉnh ngôn ngữ mục, xuống dòng và (chế độ nhánh phát hành) so sánh bump…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
Duy trì các bộ nạp plugin động NeMo Relay, tệp kê khai, SDK gốc Rust, giao thức worker gRPC, SDK worker Python, tài liệu, kiểm thử và phạm vi quy trình phát hành
dgx-diagnose
nvidia
Chẩn đoán các sự cố thường gặp của DGX Station GB300 — lỗi CUDA, nhắm sai GPU, lỗi container vLLM/SGLang, vấn đề trạng thái MIG, lỗi NVLink/Fabric Manager,…