一款 k8s kubectl 命令 “人话” 翻译插件！！离升空操作只有一步之遥 - 服务器托管|北京服务器租用|机房托管租用|IDC托管租用|机房机柜带宽租用-价格及费用咨询

Kubectl OpenAI插件 ✨

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

该项目是一个kubectl插件，使用OpenAI GPT生成和应用Kubernetes清单。

我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=
export OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=

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=">

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-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

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

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