К основному содержанию
скилл CX Codex

runpod-usage — скилл для Claude Code: архитектура Runpod

Объясняет, как устроен Runpod: поды против Serverless, выбор GPU и VRAM, образы, хранилища и сеть. Пригодится, когда нужно решить, что запускать, до того как что-то запускать.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает runpod-usage

Скилл ничего не выполняет. Он даёт справочные материалы, по которым агент отвечает на вопросы об архитектуре Runpod и помогает выбрать вариант до начала работы. Внутри — набор reference-файлов, каждый под свой вопрос: первый запуск и авторизация, поды против serverless, цикл разработки, работа с подом, деплой эндпоинта, установка софта на под, сборка Docker-образа, хранилища, выбор GPU и версии CUDA, секреты, сеть, частые ошибки.

Рядом лежат concept-файлы в YAML, по одному на понятие: pod.yaml, network-volume.yaml, machine.yaml и другие. В них поля, состояния, связи и правила, и каждое правило ссылается на публичный источник. Если два источника расходятся, правило помечено conflict: true — скилл приводит оба прочтения. Искать нужное можно через grep по concepts/*.yaml.

Дальше скилл отправляет работать другими инструментами: инфраструктуру поднимают через runpodctl или runpod-mcp, свой код — через flash, модели, образы и данные — через companion-CLI. Для сборки шаблона проекта есть отдельный скилл runpod-build-template. Учтите: остановленный под может не перезапуститься с нужной GPU, потому что под привязан к конкретной машине, — это повод проверить, что именно вы остановили.

Какие задачи решает

  • выбрать между подом и serverless под конкретную задачу
  • посчитать, сколько VRAM нужно под модель
  • разобраться, где хранить данные: container disk или network volume
  • собрать Docker-образ, который Runpod сможет запустить
  • найти причину, по которой под не стартует после остановки

Примеры запросов агенту

  • Объясни, чем под отличается от serverless-эндпоинта, и что выбрать для инференса модели
  • Сколько VRAM нужно под мою модель и какую GPU взять в Runpod?
  • Почему остановленный под не перезапускается с той же GPU?

Как установить runpod-usage

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/runpod-usage/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/runpod-usage/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о runpod-usage

Как установить runpod-usage в Claude?

Выполните npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a claude-code. Файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/runpod-usage/SKILL.md.

Что делает runpod-usage?

Объясняет архитектуру и проектные решения Runpod: поды и Serverless, GPU и VRAM, сборку образов, хранилища, сеть и разработку нагрузок. Сам ничего не запускает.

С какими инструментами Runpod он работает вместе?

Инфраструктуру выполняют через runpodctl или runpod-mcp, собственный код — через flash, модели, образы и данные — через companion-CLI. Для сборки шаблона проекта есть отдельный скилл runpod-build-template.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: runpod-usage
description: >-
  Explain Runpod architecture and design choices: Pods versus Serverless, GPU/VRAM,
  image construction, storage, networking, and workload development. For creating
  or improving a complete template project use runpod-build-template; execute
  infrastructure with runpodctl/runpod-mcp and code-first work with flash.
metadata:
  author: runpod
  version: "1.8.0" # x-release-please-version
  concepts: [pod, serverless-endpoint, network-volume, container-disk, pod-volume-disk, gpu-type, exposed-port, worker]
license: Apache-2.0
---

# Runpod usage (concepts)

Background knowledge for making the right choice before you act. This skill runs
nothing — once you know what to do, execute with **runpod-mcp**/**runpodctl**
(infra), **flash** (your own code), or **companion-clis** (models/images/data).

**This skill explains; the golden paths demonstrate.** When the question is really "how do I
do X" rather than "how does X work", the verified end-to-end example is the faster answer —
[runpod/golden-paths/README.md](../runpod/golden-paths/README.md). Read the concept here, then
follow the path.

To author files for a custom template, use
[runpod-build-template](../runpod-build-template/SKILL.md); this lane supplies the
shared concepts, not a competing packaging workflow.

Read the one reference file that matches the question:

| Question | Read |
| --- | --- |
| First-run setup / auth — get + set `RUNPOD_API_KEY`, SSH, companion creds | `reference/getting-started.md` |
| Pods vs serverless, workers, cold starts, FlashBoot, queue vs load-balanced | `reference/concepts.md` |
| **The development loop for ANY workload (start here)** — plan → prefer prebuilt → provision → verify → teardown | `reference/development-loop.md` |
| **Stand up / iterate a workload on a pod** — the pod sub-loop | `reference/pod-workflows.md` |
| **Deploy / iterate a serverless endpoint** — Hub vs flash vs custom, invoke + verify | `reference/endpoint-workflows.md` |
| **Install software on a pod** — package hygiene, `uv`, non-interactive, caching | `reference/on-pod-setup.md` |
| Build a Docker image Runpod can run (handler contract, Dockerfile, `--platform=linux/amd64`) | `reference/docker.md` |
| **How to build an image well** — base image, layering, bake-in vs volume, pod vs serverless (queue/LB) contract | `reference/building-images.md` |
| Where data lives — container disk vs network volume, model caching, S3 access | `reference/storage.md` |
| Which GPU / how much VRAM / **which CUDA version** / cost & availability / data centers | `reference/gpu-selection.md` |
| Why a stopped pod may not restart with a GPU — pods are bound to one machine; what else is per machine | `reference/pods-and-machines.md` |
| Endpoint releases, rolling updates, version overlap, GitHub builds | `reference/endpoint-builds-and-releases.md` |
| Storing API tokens and keys as secrets and referencing them from env vars | `reference/secrets.md` |
| Reaching a pod or endpoint over HTTP (proxy URLs, exposed ports) | `reference/networking.md` |
| Common mistakes and how to avoid them | `reference/gotchas.md` |

## Exact facts: the concept files

The reference files explain. For a precise fact, or a rule an action must satisfy, read
the concept files in `concepts/` next to this file. There is one YAML file per concept
(`pod.yaml`, `network-volume.yaml`, `machine.yaml`, …), each with its fields, states,
relations and rules, and every rule cites the public source it comes from.

```bash
grep -il "volume disk" concepts/*.yaml    # find the concept by name or alias
grep -n "statement:" concepts/pod-volume-disk.yaml
```

- `rules[].statement` is the fact. `see:` points at related rules on other concepts.
- A rule with `conflict: true` records two public sources that disagree. Give both readings.
- A `kind: process` file explains a flow step by step. `pod-deployment.yaml` covers deploy,
  stop and restart, including why a restart can fail while the data center has stock.

© runpod · Apache-2.0 · runpod/runpod-plugins-official

Похожие скиллы

Всё по теме «DevOps и инфраструктура» →
runpod digitalsamba Скилл для запуска открытых ИИ-моделей на облачных GPU через RunPod serverless. Пригодится, когда нужно обработать видео или картинку, а своей видеокарты не хватает. CX Codex +1 865установок serverless-modal wanshuiyin Запускает обучение, инференс и обработку данных на бессерверных GPU в Modal. Помогает рассчитывать бюджет до старта и не переплачивать за простой серверов. CX Codex +1 463установок cuopt-install NVIDIA cuOpt Team Помогает развернуть NVIDIA cuOpt для Python, C или REST-сервера через pip, conda и Docker, а также проверить готовность среды. Пригодится при настройке GPU-оптимизации маршрутов. CX Codex +1 2 500установок build-models replicate Помогает упаковать свою модель в контейнер Cog и запустить её локально. Пригодится, когда есть веса или чужой проект с HuggingFace и нужен predict.py. CX Codex +1 1 800установок modal-serverless-gpu Orchestra Research Скилл, который помогает запускать ML-задачи на серверных GPU Modal: обучение, инференс, батчи. Пригодится, когда не хочется поднимать кластер самому. CX Codex +1 954установок serving-llms-on-instinct amd Разворачивает vLLM-эндпоинт на GPU AMD Instinct: определяет железо, проверяет окружение, собирает Docker-команду и запускает модель. CX Codex +1 876установок

Из того же набора11

flash Скилл для написания и деплоя Runpod Serverless через runpod-flash: декораторы @Endpoint, локальная итерация и выкладка эндпоинтов. CX Codex +1 13 700установок runpod-mcp Скилл подключает Runpod MCP и направляет агента при управлении подами и серверлесс-эндпоинтами Runpod. Помогает поднимать GPU-ресурсы прямо из чата с моделью. CX Codex +1 12 500установок runpod-migrate Переносит код с Runpod GraphQL API и REST v1 на REST v2, находит вызовы и отмечает ломающие изменения. Нужен перед обновлением API или аудитом версии API в проекте. CX Codex +1 10 800установок runpod-templates Скилл находит официальные шаблоны Runpod Pod, подсказывает порты и автозапуск и чинит метаданные моделей в воркфлоу ComfyUI. CX Codex +1 10 100установок serverless-deploy Разворачивает модель или воркер на Runpod Serverless через MCP-инструменты: подбирает движок, GPU, провижинит и проверяет одним реальным job. CX Codex +1 2 700установок pod-doctor Находит причины сбоев в подах Runpod: ошибки прокси 502, пропажу GPU после перезагрузки и зависания контейнеров. Работает в режиме чтения через MCP-инструменты Runpod. CX Codex +1 2 600установок endpoint-ops Скилл для работы с уже существующим Serverless endpoint в Runpod: находит причину зависших задач и падающих воркеров, меняет настройки только с разрешения. CX Codex +1 2 700установок discovery Скилл проверяет наличие серверов, видеокарт и цены в каталогах Runpod без запуска инфраструктуры. Помогает рассчитать нужный объём видеопамяти под модель. CX Codex +1 2 600установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой