aicore-lifecycle-management

ルール

1. すべてのスクリプトは、スキルのルートディレクトリから uv run scripts/<name>.py で実行してください。
2. 認証情報の値を出力またはログに記録しないでください。SDK が環境変数から読み取ります。
3. 状態を削除または変更するスクリプトには --confirm が必要です。必ず明示的に指定し、回避しないでください。
4. ユーザーがリソースグループを指定しない場合は、SDK が設定済みのデフォルトを使用するよう --resource-group を省略してください。
5. LLM のデプロイでは、シナリオ ID、実行可能 ID、モデルのパラメーター名は genai-hub-foundation-models から取得します。これらの値が不明な場合は、まずこれを呼び出してください。
6. デプロイ設定の命名規則：LLM のデプロイでは {executable_id}--{model_name} を使用してください（例：azure-openai--gpt-4o-mini）。設定を作成する前に、get_configurations.py --scenario-id <id> で同じ名前の設定がすでに存在するか確認し、重複を避けるために再利用してください。

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シナリオの一覧表示／確認

# List all scenarios
uv run scripts/get_scenarios.py

# Inspect a specific scenario and its versions
uv run scripts/get_scenarios.py --scenario-id <id>
uv run scripts/get_scenarios.py --scenario-id <id> --response-format detailed

# JSON output for piping
uv run scripts/get_scenarios.py --json

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実行可能ファイルの一覧表示

# List executables for a scenario
uv run scripts/get_executables.py --scenario-id <id>

# Inspect a specific executable (includes parameters and input artifacts)
uv run scripts/get_executables.py --scenario-id <id> --executable-id <id>
uv run scripts/get_executables.py --scenario-id <id> --executable-id <id> --response-format detailed

# JSON output
uv run scripts/get_executables.py --scenario-id <id> --json

パラメーターが返されるのは、単一の実行可能ファイル（--executable-id）を確認する場合のみです。一覧表示では、ID、名前、説明のみが返されます。

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設定

# List configurations
uv run scripts/get_configurations.py
uv run scripts/get_configurations.py --scenario-id <id>
uv run scripts/get_configurations.py --response-format detailed
uv run scripts/get_configurations.py --json

# Inspect a specific configuration
uv run scripts/get_configurations.py --configuration-id <id>

# Create a configuration (binds parameters to an executable)
uv run scripts/create_configuration.py \
  --name my-config \
  --scenario-id <id> \
  --executable-id <id> \
  --param modelName=gpt-4o \
  --param temperature=0.7

デプロイに失敗した場合や、数分経っても PENDING のままの場合は、実行可能ファイルで宣言されているパラメーターと照らし合わせて、パラメーター名と値を確認してください。

uv run scripts/get_executables.py --scenario-id <id> --executable-id <id> --response-format detailed

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デプロイ

デプロイは推論エンドポイントを提供します。標準的な手順は、設定を作成（または再利用）してから、その設定を使ってデプロイを作成することです。

設定の命名規則

重複を避けるため、設定を作成する前に、一致する設定がすでに存在するか必ず確認してください。

# Check existing configurations before creating
uv run scripts/get_configurations.py --scenario-id <scenario-id> --json | jq '.[] | select(.name == "<expected-name>")'

命名規則：

• LLM：{executable_id}--{model_name} — 例：azure-openai--gpt-4o-mini
• オーケストレーション：orchestration
• カスタム：内容がわかる名前を選択してください

LLM のデプロイ（genai-hub-foundation-models からの引き継ぎ）

# 1. Create configuration (skip if one with this name already exists):
uv run scripts/create_configuration.py \
  --name azure-openai--gpt-4o-mini \
  --scenario-id foundation-models \
  --executable-id azure-openai \
  --param modelName=gpt-4o-mini \
  --param modelVersion=latest

# 2. Deploy:
uv run scripts/create_deployment.py --configuration-id <config-id> --wait

オーケストレーションのデプロイ

# 1. Create configuration (skip if "orchestration" config already exists):
uv run scripts/create_configuration.py \
  --name orchestration \
  --scenario-id orchestration \
  --executable-id orchestration

# 2. Deploy:
uv run scripts/create_deployment.py --configuration-id <config-id> --wait --timeout 600

デプロイの一覧表示と確認

# List all deployments
uv run scripts/get_deployments.py

# Filter by status or scenario or executable
uv run scripts/get_deployments.py --status RUNNING
uv run scripts/get_deployments.py --scenario orchestration
uv run scripts/get_deployments.py --executable-id azure-openai --status RUNNING
uv run scripts/get_deployments.py --executable-id azure-openai --status RUNNING --json

# Inspect one deployment
uv run scripts/get_deployments.py --deployment-id <id>
uv run scripts/get_deployments.py --deployment-id <id> --response-format detailed
uv run scripts/get_deployments.py --deployment-id <id> --json

停止、パッチ適用、削除、ログ

# Stop a deployment
uv run scripts/stop_deployment.py --deployment-id <id> --confirm
uv run scripts/stop_deployment.py --deployment-id <id> --confirm --wait

# Patch (swap configuration on a running deployment)
uv run scripts/patch_deployment.py --deployment-id <id> --configuration-id <new-config-id>

# Delete (must be STOPPED or DEAD first)
uv run scripts/delete_deployment.py --deployment-id <id> --confirm
# Stop and delete in one step:
uv run scripts/delete_deployment.py --deployment-id <id> --confirm --auto-stop

# Deployment logs
uv run scripts/get_deployment_logs.py --deployment-id <id>
uv run scripts/get_deployment_logs.py --deployment-id <id> --tail 50
uv run scripts/get_deployment_logs.py --deployment-id <id> --order asc
uv run scripts/get_deployment_logs.py --deployment-id <id> --json

# Remove duplicate LLM deployments (only affects LLM deployments with a model name)
uv run scripts/dedup_deployments.py --dry-run
uv run scripts/dedup_deployments.py

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引き継ぎ

• Bearer トークンまたは認証情報の設定が必要ですか？ → aicore-admin-resources を呼び出してください
• 実行可能 ID、モデル名、またはモデルの機能が必要ですか？ → genai-hub-foundation-models を呼び出してください
• 利用可能なモデルやプロバイダーを一覧表示しますか？ → genai-hub-foundation-models を呼び出してください