Kubectl OpenAI插件 ✨
| 找到一个好插件,人话翻译机
该项目是一个 kubectl 插件,使用 OpenAI GPT 生成和应用 Kubernetes 清单。
作者的主要动机是避免在开发/测试时找到和收集随机清单。
下载地址
官方首页: https://github.com/sozercan/kubectl-ai
用法
先决条件
kubectl-ai 需要 OpenAI API 密钥或 Azure OpenAI 服务 API 密钥和端点以及有效的 Kubernetes 配置。
对于 OpenAI 和 Azure OpenAI,您可以使用以下环境变量:
export OPENAI_API_KEY=<your OpenAI key>
export OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=<your OpenAI deployment/model name. defaults to "gpt-3.5-turbo">
支持以下模型:
- code-davinci-002
- text-davinci-003
- gpt-3.5-turbo-0301( Azure 的部署必须命名为 gpt-35-turbo-0301 )
- gpt-3.5-turbo
- gpt-35-turbo-0301
对于 Azure OpenAI 服务,您可以使用以下环境变量:
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT=<your Azure OpenAI endpoint, like "<https://my-aoi-endpoint.openai.azure.com>">
如果设置了 AZURE_OPENAI_ENDPOINT 变量,则将使用 Azure OpenAI 服务。否则,它将使用 OpenAI API。
安装
- 从 GitHub releases 下载二进制文件
- 如果您想将其用作 kubectl插件,则将 kubectl-ai 二进制文件复制到您的 PATH。如果不是,则也可以单独使用二进制文件
标志和环境变量
- 可以设置 -require-confirmation 标志或 REQUIRE_CONFIRMATION 环境变量,以在应用清单之前提示用户进行确认。默认为 true。
- 可以将 -temperature 标志或 TEMPERATUR E环境变量设置在 0 到 1 之间。较高的温度将导致更具创意的完成。较低的温度将导致更确定性的完成。默认为 0。
示例
创建具有特定值的对象
$ kubectl ai "create an nginx deployment with 3 replicas"
✨ 尝试应用以下清单:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
labels:
app: nginx
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
EOF
使用箭头键导航:↓ ↑ → ←
? 是否要应用此内容?[应用/不应用]:
▸ 应用
不应用
$ kubectl ai "scale nginx-deployment to 5 replicas"
✨ 尝试应用以下清单:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deployment
spec:
replicas: 5
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
EOF
使用箭头键导航:↓ ↑ → ←
? 是否要应用此内容?[应用/不应用]:
▸ 应用
不应用
| 请注意,插件不知道集群的当前状态(尚未?),因此它将始终生成完整的清单
可选的 --require-confirmation 标志:
$ kubectl ai "create a service with type LoadBalancer with selector as 'app:nginx'" --require-confirmation=false
✨ 尝试应用以下清单:
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: nginx-service
spec:
selector:
app: nginx
ports:
- port: 80
targetPort: 80
type: LoadBalancer
多个对象
$ kubectl ai "create a foo namespace then create nginx pod in that namespace"
✨ 尝试应用以下清单:
apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
name: foo
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: nginx
namespace: foo
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:latest
EOF
使用箭头键导航:↓ ↑ → ←
? 是否要应用此内容?[应用/不应用]:
▸ 应用
不应用
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