鲁班CLI工具

技能简介

鲁班CLI（Luban CLI）是面向MLOps场景的专用命令行工具，用于统一管理机器学习实验环境、训练任务和在线推理服务的全生命周期。

业务背景

鲁班CLI工具为算法团队提供统一的MLOps命令行入口，解决机器学习全流程中环境搭建、训练调度和模型部署的碎片化问题。通过单一工具即可完成实验环境管理、分布式训练资源分配及在线推理服务的弹性扩缩容，降低多平台切换成本，提升模型迭代效率。

落地案例：某算法工程师启动新实验时，先执行luban env create配置带GPU驱动的开发镜像；随后用luban train submit提交分布式训练任务，指定4块GPU并行计算；模型验证通过后，运行luban serve deploy发布在线推理服务，并根据业务流量高峰通过luban serve scale动态调整副本数，实现从研发到生产的无缝衔接。

能做什么

• 创建和管理开发实验环境，支持自定义镜像配置
• 提交和监控分布式模型训练任务，分配GPU等资源
• 部署弹性伸缩的在线推理服务，调整副本数量
• 实现环境、任务、服务三类实体的增删改查操作

使用说明

本技能为开发框架类工具，需结合项目模板使用：

1. 获取CLI基础结构：参考 templates/cli_boilerplate.py 中的argparse脚手架代码
2. 查阅规范文档：阅读 references/mlops_guide.md 了解实体属性与命令设计标准
3. 安装依赖：根据模板要求配置Python运行环境及argparse等依赖库
4. 扩展命令：按env/job/svc三类实体实现CRUD接口

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 删除操作会清理资源且不可恢复，执行前需确认依赖关系
• 服务扩缩容可能影响线上流量，建议在低峰期操作
• 训练任务资源分配不当可能导致集群资源耗尽

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/guunergooner/luban-cli/SKILL.md
来源类型：GitHub仓库