CenterOS CLI
Installieren und verwenden Sie das CenterOS CLI, um Datenmengen, Schulungsjobs, Modelle und Flottenroboter vom Terminal zu verwalten.
Auf dieser Seite
- [Installation]
- Ich bin nicht sicher.
- [Authentifizierung]
- [Daten]
- [Training]
T67 ) - [Modelle]
- Ich bin nicht sicher.
- [Aktionsschicht]
- Die Kommission hat die Kommission mit der Kommission übermittelt.
- [Konfiguration]
- Python SDK
- Ich bin nicht hier .
Agent & Dev-Zugriff
- [Übersicht über den Zugang zu Agenten]
- [Plattform API Referenz]
- [CLI-Leitfaden]
- [MCP-Integration]
- Ich bin nicht hier .
Siehe auch
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- Plattform →
Python 3.10+
Verwalten Sie Datenmengen, Schulungsarbeiten, Modelle und Ihre Roboterflotte vom Terminal.
Aktualisiert April 2026
Installation
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# Von PyPI $ Pip Installation von Centeros-Cli
# Aus der Quelle (Entwicklung)
$ git clone
- Ein Einbau von Pip .
Python 3.10 oder höher ist erforderlich.
Schnell anfangen
Der typische Workflow: Authentifizieren, Ihre Datensätze auflisten, einen Trainingjob erstellen und das Modell einsetzen.
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# 1. Authentifizieren $ centeros Login --Benutzername Jerry --Passwort '***' $ Centeros , wer ist es ?
# 2. Erstellen Sie ein Personal Access Token für Skripte $ Centeros Pat erschaffen --Name "Mein-Agent" --Scopes "*"
# 3. Durchsuchen Sie Ihre Datensätze $ Centeros Datensätze Liste
# 4. Schaffen Sie einen Ausbildungsplatz $ Centeros Training erstellen --name "dp-v1" --Modelltyp Diffusion_Politik --Datensatz-IDs 1,2
- Start es. Start der Ausbildung von Centeros
# 6. Registrieren und einsetzen Sie das resultierende Modell $ centeros Modellregister --Name "dp-v1" --artifact-uri gs://bucket/model.pt $ Centeros-Modelle fördern 5 -- zu validieren
- Die US-Flotte ist eingesetzt. - Roboterarm-01 - Modell 5.
Authentifizierung
Einloggen
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$ centeros Login --Benutzername Jerry --Passwort '***' Ich bin als Jerry eingeloggt . # Token in ~/.centeros/config.json gespeichert
$ Centeros , wer ist es ?
Benutzername: Jerry. # E-Mail: Jerry@... # Rolle: Administrator.
$ Centeros Logout Die Anmeldeinformationen sind gelöscht.
Personliche Zugriffs-Token
PATs sind langlebige Token für CI/CD, Skripte und Agenten.
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$ centeros pat erstellen --name "ci-pipeline" --scopes "datasets:read,training:*" --verläuft 90 Tage
- PAT wurde erstellt: frl_abc123... Speichern Sie dieses Token sicher - es wird nicht wieder angezeigt.
# Verwenden Sie den PAT in CI/CD
- Ich habe die Möglichkeit, die Ausführung von CENTEROS zu erleichtern. $ Centeros Datensätze Liste
Datensätze
| Command | Description |
|---|---|
centeros datasets list |
List all datasets. Options: --project, --limit, --json |
centeros datasets get <id> |
Get detailed info about a single dataset. |
centeros datasets upload |
Request a signed upload URL. Options: --name, --format, --robot-type |
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$ Centeros Datensätze Liste --Limit 10 Die Kommission hat die Kommission mitgeteilt, dass die Kommission die Möglichkeit hat, die Kommission zu prüfen, ob die Kommission die erforderlichen Maßnahmen zur Umsetzung der Richtlinie ergreifen kann. Ich habe einen Namen, einen Typ, einen Roboter, eine Größe. Die Kommission hat die Kommission mitgeteilt, dass die Kommission die Möglichkeit hat, die Kommission zu prüfen, ob die Kommission die erforderlichen Maßnahmen zur Umsetzung der Richtlinie ergreifen kann. Ich habe das Gefühl, dass ich mich nicht mehr fühle. Die Kommission hat die Kommission mitgeteilt, dass die Kommission die Möglichkeit hat, die Kommission zu prüfen, ob die Kommission die erforderlichen Maßnahmen zur Umsetzung der Richtlinie ergreifen kann.
$ Centeros Datensätze erhalten 42 \ # vollständige JSON Details $Center Datensätze hochladen --Name "Grasp-ep-002" --Format hdf5 --Roboter-Arm
Ausbildung
| Command | Description |
|---|---|
centeros training list |
List training jobs. Options: --status, --limit, --json |
centeros training create |
Create a new job. Options: --name, --model-type, --dataset-ids, --mode, --base-model |
centeros training status <id> |
Check progress of a training job. |
centeros training launch <id> |
Launch a pending training job. |
centeros training estimate |
Estimate cost for given datasets. --dataset-ids |
centeros training catalog |
Show available fine-tune model providers. |
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$ CENTRO-Schulungenkatalog $ Centeros Training erstellen --name "dp-v1" --Modelltyp Diffusion_Politik --Datensatz-IDs 1,2 $ Zenteros Ausbildung Status abc123def456 $ Centeros Training Start abc123def456 $ Centeros-Schulungs-Schätzung --Daten-Sets-ids 1,2,3
Modelle
| Command | Description |
|---|---|
centeros models list |
List registered models. Options: --status, --name, --limit, --json |
centeros models register |
Register a new model. Options: --name, --artifact-uri, --version-tag, --training-job-id |
centeros models promote <id> |
Promote model lifecycle. `--to validated |
centeros models lineage <id> |
Show full lineage: training job, datasets, deployments, evals. |
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$ centeros Modellregister --Name "dp-v1" --artifact-uri gs://bucket/model.pt --training-job-id abc123 $ Centeros Modellliste -- Statusentwurf $ Centeros-Modelle fördern 5 -- zu validieren $ Centeros-Modelllinie 5
Flotte
| Command | Description |
|---|---|
centeros fleet summary |
Fleet overview: online/offline counts, alerts. --json |
centeros fleet robots |
List robots. Options: --status, --site-key, --search |
centeros fleet deploy |
Deploy a model to a robot. --robot, --model, --strategy |
centeros fleet estop <id> |
Emergency stop a robot. Requires confirmation. |
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$ Centeros Flotten-Überblick Ich habe die Möglichkeit, mich zu befreien. Das ist ein sehr schönes Bild. Ich habe die Möglichkeit, mich zu befreien. Total Robots sind 12 Ich bin nicht so weit. Das ist nicht möglich. Öffnen Sie Alarme. Ich habe die Möglichkeit, mich zu befreien.
$ Centeros Flottenroboter -- Status online
- Die US-Flotte ist bereit. - Roboterarm-01 - Modell 5 - Strategie sofort. $ Centeros Flotten-Estop Arm-01
Aktionsschicht (Raw API)
Zugriff auf die Aktions-Schicht direkt vom CLI für alle Aktionen, auch solche ohne einen speziellen Unterbefehl.
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# Liste aller Aktionen, optionell nach Kategorie gefiltert $ Centeros Aktionsliste $ Centeros Aktionsliste --Kategorie-Schulung
# Ausführen Sie jede Aktion nach Namen "$ centeros Aktionen führen Liste_Datensätze --params '{"limit": 10}" $ centeros Aktionen laufen get_platform_stats --params '{}' Die Aktionen von $ centeros werden ausgeführt, um die Parameter "{"Titel": "Label grasps", "Dataset_id": 42}" zu erstellen.
Statistiken und Gesundheit
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Statistiken von Centros Ich habe die Möglichkeit, das zu tun. Das ist ein sehr schönes Bild. Ich habe die Möglichkeit, das zu tun. Das ist ein großes Problem. Das ist ein großes Bild. Das ist ein sehr schönes Bild. Ich habe die Möglichkeit, das zu tun.
- Das ist nicht so.
Konfiguration
Die Anmeldeinformationen werden in
| Variable | Description |
|---|---|
CENTEROS_API_URL |
API base URL. Overrides the value in config file. Default: production Cloud Run backend. |
CENTEROS_TOKEN |
Auth token (JWT or PAT). Overrides stored credentials. Set this for CI/CD pipelines. |
CI/CD Tipp: Setzen Sie
Python SDK
Das gleiche
Python Kopie
von Centeros Import CenterOSClient
"Die Kommission hat die Kommission mit der Einführung eines neuen Systems zur Verfügung gestellt.
# Datensätze Datenmengen = Client.Datasets.list()
Ausbildung Job = Client.Training.create Name="test-run", Datensatz_ids=[1, 2], model_type="diffusion_policy", )
- "Beschäftigung" (Beschäftigung)
# Modelle Modelle = client.models.list(status="validiert") Client.models.promote(5, "Integlied") Linie = Client.models.Lineage(5)
Flotte Zusammenfassung = Client.Fleet.Befragung() "Arm-01", Modell_version_id=5)
Aktionen (Roh) Ergebnis = client.actions.run("get_platform_stats")
Die
Nähere Schritte
API Referenz Full REST API-Dokumente mit allen 39 Aktionen und Schemata → MCP Integration Connect Claude, Cursor oder Windsurf zur Plattform → Agent Access Overview Drei Möglichkeiten, die Plattform programmatisch zu erreichen → Offene Plattform Verwalten Sie alles im Browser →







