Kubectl OpenAI插件 ✨

原文链接: https://typonotes.com/posts/2023/03/23/kubectl-ai-plugin/

该我的项目是一个kubectl插件，应用OpenAI GPT生成和利用Kubernetes清单。

我的次要动机是防止在开发/测试时找到和收集随机清单。

下载地址

官网首页: https://github.com/sozercan/kubectl-ai

用法

先决条件

kubectl-ai须要OpenAI API密钥或Azure OpenAI服务 API密钥和端点以及无效的Kubernetes配置。

对于OpenAI和Azure OpenAI，您能够应用以下环境变量：

export OPENAI_API_KEY=<your OpenAI key>export OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=<your OpenAI deployment/model name. defaults to "gpt-3.5-turbo">

反对以下模型：

  • 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，您能够应用以下环境变量：

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，则将应用Azure OpenAI服务。否则，它将应用OpenAI API。

装置

  • 从GitHub releases下载二进制文件。
  • 如果您想将其用作[kubectl插件](https://kubernetes.io/docs/tasks/extend-kubectl/kubectl-plugins/)，则将kubectl-ai二进制文件复制到您的PATH。如果不是，则也能够独自应用二进制文件。

标记和环境变量

  • 能够设置-require-confirmation标记或REQUIRE_CONFIRMATION环境变量，以在利用清单之前提醒用户进行确认。默认为true。
  • 能够将-temperature标记或TEMPERATURE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实现。较低的温度将导致更确定性的实现。默认为0。

示例

创立具备特定值的对象：

$ kubectl ai "create an nginx deployment with 3 replicas"✨ 尝试利用以下清单：apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  name: nginx-deployment  labels:    app: nginxspec:  replicas: 3  selector:    matchLabels:      app: nginx  template:    metadata:      labels:        app: nginx    spec:      containers:      - name: nginx        image: nginx:1.7.9        ports:        - containerPort: 80EOF应用箭头键导航：↓ ↑ → ←? 是否要利用此内容？[利用/不利用]：  ▸ 利用    不利用
$ kubectl ai "scale nginx-deployment to 5 replicas"✨ 尝试利用以下清单：apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:  name: nginx-deploymentspec:  replicas: 5  selector:    matchLabels:      app: nginx  template:    metadata:      labels:        app: nginx    spec:      containers:      - name: nginx        image: nginx:1.7.9        ports:        - containerPort: 80EOF应用箭头键导航：↓ ↑ → ←? 是否要利用此内容？[利用/不利用]：  ▸ 利用    不利用
请留神，插件不晓得集群的以后状态（尚未？），因而它将始终生成残缺的清单。

可选的--require-confirmation标记：

$ kubectl ai "create a service with type LoadBalancer with selector as 'app:nginx'" --require-confirmation=false✨ 尝试利用以下清单：apiVersion: v1kind: Servicemetadata:  name: nginx-servicespec:  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"✨ 尝试利用以下清单：apiVersion: v1kind: Namespacemetadata:  name: foo---apiVersion: v1kind: Podmetadata:  name: nginx  namespace: foospec:  containers:  - name: nginx    image: nginx:latestEOF应用箭头键导航：↓ ↑ → ←? 是否要利用此内容？[利用/不利用]：  ▸ 利用    不利用

致谢和鸣谢

感激 @simongottschlag 在 https://github.com/simongottschlag/azure-openai-gpt-slack-bot上对Azure OpenAI分支的工作，该分支基于 https://github.com/PullRequestInc/go-gpt3

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