Instala AI Runway sobre AKS, de un clúster desnudo a un modelo funcionando: verificación del clúster, instalación del controlador, evaluación de GPU, configuración del proveedor y primer despliegue.
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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add microsoft/azure-skills --skill airunway-aks-setup --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
This skill walks users from a bare Kubernetes cluster to a running AI model deployment. Follow each step in sequence unless the user provides skip-to-step N to resume from a specific phase.
Cost awareness: GPU node pools incur significant compute charges (A100-80GB can cost $3–5+/hr). Confirm the user understands cost implications before provisioning GPU resources.
This skill assumes an AKS cluster already exists. If the user does not have a cluster, hand off to the azure-kubernetes skill first to provision one (with a GPU node pool unless CPU-only inference is acceptable), then return here.
| Property | Value |
|---|---|
| Best for | End-to-end AI Runway onboarding on AKS |
| CLI tools | kubectl, make, curl |
| MCP tools | None |
| Related skills | azure-kubernetes (cluster setup), azure-diagnostics (troubleshooting) |
Use this skill when the user wants to:
This skill uses no MCP tools. All cluster operations are performed directly via kubectl and make.
skip-to-step N, start at step N; assume prior steps are complete| # | Step | Reference |
|---|---|---|
| 1 | Cluster Verification — context check, node inventory, GPU detection | step-1-verify.md |
| 2 | Controller Installation — CRD + controller deployment | step-2-controller.md |
| 3 | GPU Assessment — detect GPU models, flag dtype/attention constraints | step-3-gpu.md |
| 4 | Provider Setup — recommend and install inference provider | step-4-provider.md |
| 5 | First Deployment — pick a model, deploy, verify Ready | step-5-deploy.md |
| 6 | Summary — recap, smoke test, next steps | step-6-summary.md |
| Error / Symptom | Likely Cause | Remediation |
|---|---|---|
| No kubeconfig context | Not connected to a cluster | Run az aks get-credentials or equivalent |
| Controller in CrashLoopBackOff | Config or RBAC issue | kubectl logs -n airunway-system -l control-plane=controller-manager --previous |
| Provider not ready | Image pull or RBAC issue | kubectl logs <pod-name> -n <namespace> for the provider pod |
| ModelDeployment stuck in Pending | GPU scheduling failure or provider not ready | kubectl describe modeldeployment <name> -n <namespace> events |
bfloat16 errors at inference |
T4 or V100 lacks bfloat16 support | Add --dtype float16 to serving args |
For full error handling and rollback procedures, see troubleshooting.md.
Reproducido de microsoft/azure-skills bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
11 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Asume que el clúster AKS ya existe; si no, traspasa a `azure-kubernetes` para crearlo con node pool de GPU y volver después.
Este repo incluye 41 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.
Despliega, evalúa, ajusta y gestiona agentes de Foundry de punta a punta con azd: agentes hospedados, evaluación por lotes y continua, optimizador de prompts y fine-tuning (SFT/DPO/RFT).
Prepara proyectos Azure basados en azd para desplegar: genera azure.yaml, la infraestructura (Bicep o Terraform) y los Dockerfiles del flujo del Azure Developer CLI.
Depura incidencias de producción en Azure con AppLens, Azure Monitor, resource health y triaje seguro. Cubre App Service, Container Apps, Functions, AKS, VMs y mensajería.
Validación previa al despliegue en Azure. Comprueba en profundidad la configuración, la infraestructura (Bicep o Terraform), los roles RBAC, los permisos de identidad administrada y los prerrequisitos.
Skill unificado de despliegue de modelos de Azure OpenAI con enrutado por intención: despliegues rápidos con preset, despliegues personalizados y descubrimiento de capacidad entre regiones y proyectos.
Orquestador de punta a punta: de una idea o una app existente hasta un despliegue en Azure, con estimación de costes y aprobación previa. Analiza tu app y detecta los servicios adecuados.
Fase 2 del pipeline azure-app-onboard: mapea los componentes de la app a servicios de Azure con estimación de costes y validación de cuota. No es invocable directamente.
Despliega una app web o API existente en un clúster AKS ya en marcha: detecta el framework, genera Dockerfile y manifiestos, valida contra los Deployment Safeguards y despliega con verificación.
Fase 4 del pipeline azure-app-onboard: ejecuta la IaC validada contra Azure y verifica la salud de los recursos desplegados. No es invocable directamente.
