dynamo-troubleshoot

bởi nvidia

Chẩn đoán các triển khai Dynamo bị lỗi hoặc không khỏe mạnh. Sử dụng khi pod, công việc model-cache, PVC, worker, tình trạng frontend/router, endpoint hoặc công việc benchmark gặp lỗi; sử dụng…

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

Dynamo Troubleshoot

Purpose

Turn a Dynamo failure into a clear problem class, strongest signal, and next action. Start with read-only evidence, avoid secrets, and fix one layer at a time.

Prerequisites

  • Python 3.10+ on the operator machine.
  • kubectl configured with read access to the target namespace.
  • Permission to read pods, events, jobs, PVCs, and DynamoGraphDeployment resources (NOT secrets).
  • Network reachability to the cluster API server.

Instructions

1. Collect A Read-Only Bundle

Run:

python3 scripts/collect_dynamo_debug_bundle.py \
  --namespace "${NAMESPACE}"

If the user names a deployment, include it:

python3 scripts/collect_dynamo_debug_bundle.py \
  --namespace "${NAMESPACE}" \
  --deployment-name <deployment-name>

Do not collect Kubernetes secrets. Do not print Hugging Face tokens.

2. Classify The Failure

Use references/failure-decision-tree.md and classify into one primary bucket:

  • cluster/platform
  • namespace/secret
  • model cache/PVC/download
  • image pull/runtime image
  • GPU scheduling/resources
  • operator/DynamoGraphDeployment reconciliation
  • frontend/router
  • worker/backend
  • endpoint/API
  • benchmark/perf job

3. Debug Top Down

Check in this order:

  1. namespace, storage class, GPU nodes, and HF secret existence
  2. PVC and model-download job
  3. DynamoGraphDeployment status and events
  4. pod status, describe pod, and container logs
  5. frontend service and port-forward
  6. /v1/models
  7. /v1/chat/completions
  8. benchmark job only after endpoint smoke test passes

4. Fix One Layer At A Time

Prefer the smallest reversible change:

  • create missing namespace or HF secret
  • patch storageClassName
  • patch image tag or image pull secret
  • reduce GPU request only if the recipe can still be valid
  • switch KV router to approximate mode only if workers do not publish events
  • restart failed jobs after fixing the underlying config

After each fix, rerun the relevant readiness check before moving deeper.

Available Scripts

ScriptPurposeArguments
scripts/collect_dynamo_debug_bundle.pyCollect a read-only debug bundle (pods, events, jobs, PVCs, CR status)--namespace, --deployment-name, --output-dir

Invoke via the agentskills.io run_script() protocol:

run_script("scripts/collect_dynamo_debug_bundle.py", args=["--namespace", "dynamo-demo"])

Examples

Collect everything in a namespace for triage:

python3 scripts/collect_dynamo_debug_bundle.py --namespace dynamo-demo

Scope to a single failing deployment:

python3 scripts/collect_dynamo_debug_bundle.py \
  --namespace dynamo-demo \
  --deployment-name qwen-vllm-disagg

Equivalent through the agent protocol:

run_script("scripts/collect_dynamo_debug_bundle.py", args=["--namespace", "dynamo-demo", "--deployment-name", "qwen-vllm-disagg"])

Output Contract

Return:

  • problem class
  • evidence checked
  • strongest signal
  • likely cause
  • exact next command or patch
  • what was ruled out
  • whether it is safe to continue deployment or benchmarking

Limitations

  • Read-only. Never mutates the cluster; remediation commands are returned, not executed.
  • Will not collect secrets or print Hugging Face tokens; some failure modes (auth) may need user-side inspection.
  • Bundle size grows with deployment size; on very large namespaces, scope with --deployment-name.
  • Does not validate disagg transport — use dynamo-interconnect-check for that.

Troubleshooting

SymptomLikely causeNext step
kubectl returns Forbidden on events/podsService account lacks read RBACAsk operator for read-only role binding on the namespace
Bundle missing DynamoGraphDeployment statusOperator not installed or different namespaceVerify dynamo-platform operator is installed and watching the namespace
Model-download job in PendingPVC unbound or HF secret missingFix PVC binding or create the named HF secret, then rerun the job
Worker pods CrashLoopBackOffImage/runtime mismatch or GPU not availableInspect container logs; check nvidia.com/gpu allocatable on nodes

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/failure-decision-tree.md for bucket-specific checks.
  • Use scripts/collect_dynamo_debug_bundle.py for read-only bundle collection.

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,…