Kubectl-AI: 一款使用 OpenAI GPT 自动生成应用 Kubernetes 部署清单的神器

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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](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-deploymentlabels:app: nginx
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: nginxtemplate:metadata:labels:app: nginxspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.7.9ports:- 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: 5selector:matchLabels:app: nginxtemplate:metadata:labels:app: nginxspec:containers:- name: nginximage: nginx:1.7.9ports:- 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: nginxports:- port: 80targetPort: 80type: 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: nginxnamespace: foo
spec:containers:- name: nginximage: 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

致谢和鸣谢

感谢 @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

本文转载自：「云原生生态圈」，原文：https://tinyurl.com/2bsstbye，版权归原作者所有。欢迎投稿，投稿邮箱: editor@hi-linux.com。

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