k8s-launch-kit-pipeline

bởi nvidia

Sử dụng kỹ năng này khi người dùng muốn chạy toàn bộ pipeline k8s-launch-kit (l8k) từ đầu đến cuối: khám phá phần cứng cluster, chọn một profile, tạo manifests,…

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

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,…