# serverless-deploy

Разворачивает модель или воркер на Runpod Serverless через MCP-инструменты: подбирает движок, GPU, провижинит и проверяет одним реальным job.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 2700 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/serverless-deploy/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/serverless-deploy

## Что делает

Скилл берёт готовый источник — репозиторий на HuggingFace, workflow ComfyUI, релиз из Hub, образ контейнера, GGUF-репозиторий, ассет Civitai или шаблон сообщества — и доводит его до рабочего Serverless-эндпоинта с очередью. Порядок шагов неизменный: прочитать источник, выбрать движок и железо, создать эндпоинт, прогреть, прогнать один настоящий job, вернуть URL с `curl` и сказать, что именно тарифицируется.

Движок скилл выбирает сам по модальности и формату весов. `*.safetensors` и `*.bin` уходят на vLLM или SGLang, `*.gguf` — на llama.cpp или Ollama, потому что vLLM такой файл не загрузит. Для картинок и диффузии берётся ComfyUI, для распознавания речи — воркер семейства Whisper, для эмбеддингов — отдельный embeddings-воркер. Размер GPU считается по реальным метаданным модели, а не на глаз. Создание эндпоинта платное: скилл называет почасовую стоимость класса GPU до создания, и smoke-job тоже стоит денег.

Внутри — работа через MCP-инструменты Runpod: чтение каталога GPU с ценами и наличием, создание шаблона и эндпоинта, сетевой том для больших весов, проверка здоровья воркера и логов, отправка job с ожиданием результата, удаление всего созданного. Код-ориентированный деплой на Python (dev loop runpod-flash) сюда не входит — для него нужен другой путь.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

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

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

### Codex

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

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

### Cursor

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

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

### GitHub Copilot

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

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/serverless-deploy/SKILL.md`

### Gemini CLI

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

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

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add runpod/runpod-plugins-official --skill serverless-deploy -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/serverless-deploy/SKILL.md

## Когда брать
- развернуть LLM из HuggingFace на Serverless-эндпоинт
- подобрать GPU под реальные метаданные модели
- проверить деплой одним настоящим job
- выбрать движок под формат весов, а не наугад
- удалить эндпоинт, шаблон и сетевой том после теста

## Примеры запросов агенту
- задеплой эту модель на Runpod Serverless и покажи URL
- разверни мой ComfyUI workflow как эндпоинт и прогони один job
- снеси эндпоинт и шаблон, которые ты создал

## Похожие
- [modal-serverless-gpu](https://affpapa.org/nevibecode/skills/modal-serverless-gpu.md) — скилл · 954 установки
- [serverless-modal](https://affpapa.org/nevibecode/skills/serverless-modal.md) — скилл · 463 установки
- [runpod](https://affpapa.org/nevibecode/skills/runpod.md) — скилл · 865 установок
- [huawei-cloud-ascend-models-deploy](https://affpapa.org/nevibecode/skills/huawei-cloud-ascend-models-deploy.md) — скилл · 424 установки
- [aws-serverless](https://affpapa.org/nevibecode/skills/aws-aws-serverless.md) — скилл · 10100 установок
- [fastapi-microservices-serverless](https://affpapa.org/nevibecode/skills/fastapi-microservices-serverless.md) — скилл · 724 установки

Из того же набора: [runpod/runpod-plugins-official](https://affpapa.org/nevibecode/by/runpod/runpod-plugins-official.md) — 11 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