# runpod-usage

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.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 12500 установок · ★ 47
- Автор: runpod
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/runpod/runpod-plugins-official/tree/HEAD/plugins/runpod/skills/runpod-usage/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/runpod-usage

## Что делает

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.

## Требования
- Работает с: Docker

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/runpod-usage/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/runpod-usage/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/runpod-usage/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/runpod-usage/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install runpod/runpod-plugins-official runpod-usage
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/runpod-usage/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/runpod/runpod-plugins-official --path plugins/runpod/skills/runpod-usage
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/runpod-usage/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill runpod-usage -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/runpod/runpod-plugins-official/tree/HEAD/plugins/runpod/skills/runpod-usage/SKILL.md

## Когда брать
- 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?

## Похожие
- [runpod](https://affpapa.org/nevibecode/skills/runpod.md) — скилл · 865 установок
- [serverless-modal](https://affpapa.org/nevibecode/skills/serverless-modal.md) — скилл · 463 установки
- [cuopt-install](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cuopt-install.md) — скилл · 2500 установок
- [build-models](https://affpapa.org/nevibecode/skills/build-models.md) — скилл · 1800 установок
- [modal-serverless-gpu](https://affpapa.org/nevibecode/skills/modal-serverless-gpu.md) — скилл · 954 установки
- [serving-llms-on-instinct](https://affpapa.org/nevibecode/skills/serving-llms-on-instinct.md) — скилл · 876 установок

Из того же набора: [runpod/runpod-plugins-official](https://affpapa.org/nevibecode/by/runpod/runpod-plugins-official.md) — 12 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md