01
このSkillでできること
- ✓Kubernetes上でNeMo-RLレシピを起動し、RayClusterのライフサイクルを管理する
- ✓実行状況、ポッド、デーモン、Ray Jobのログを確認する
- ✓エポhemeral実行と長期稼働RayClusterを使い分ける
- ✓停止・再実行・ハングや失敗したトレーニングジョブをデバッグする
02
使い方
01
STEP 1
実行前にクラスタ、Git、レシピ、インフラ設定の状態を確認する
02
STEP 2
一回限りの実行には標準モード、反復開発には長期稼働のRayClusterモードを選ぶ
03
STEP 3
必要に応じてcheck、status、logs、job、clusterの各操作で状態やログを調べる
04
STEP 4
共有インフラを停止・削除する前に対象を確認し、他の利用者への影響を避ける
03
Skillのインストール
初心者におすすめ
AIにこのSkillを追加してもらう
GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。
このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。
Repository:
https://github.com/NVIDIA/skills手動でインストールする
README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。
RC=$(kubectl get rayjob -n default <rayjob-name> -o jsonpath='{.status.rayClusterName}')
kubectl port-forward -n default svc/${RC}-head-svc 18266:8265 &
curl -s http://localhost:18266/api/jobs/ # lists jobs, find submission_id
curl -s "http://localhost:18266/api/jobs/<submission_id>/logs" # full driver logpip install model-signing
model_signing verify certificate SKILL_DIR \
--signature SKILL_DIR/skill.oms.sig \
--certificate_chain nv-agent-root-cert.pem \
--ignore_unsigned_files04
このSkillを使うプロンプト例
Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。
Kubernetes上でNeMo-RLのレシピを実行したい。今回だけの実行か、反復開発用にクラスタを残すかを判断し、起動後の状態確認とログの調べ方も案内してください。出力例を見る
実行目的に応じてエフェメラルまたは長期稼働モードを選択し、レシピとインフラ設定の組を確認します。起動後はstatusやlogsで状態を確認し、停止時は共有クラスタでないことを確認してから操作します。05
安全性チェック
自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。
外部API通信検出あり
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス検出あり
認証情報検出あり
検出根拠を見る
- network: er log on the first `wandb.init` call; grep `grep -oE 'https://wandb\.ai/[A-Za-z0-9_./-]+'`. ## 9. Stopping things | What to stop |
- network: repository adheres to the [Agent Skills specification](https://agentskills.io/specification): - Skills are portable directories with a `SKILL.md` file a
- credential: code block omitted]bash kubectl get pvc kubectl get secret kubectl get sa [large code block omitted] ### 7e. Deployments (e.g. nemo-skills sa
06
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