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Guía Python 3.10+

Gestionar conjuntos de datos, trabajos de capacitación, modelos y su flota de robots desde la terminal. También utilizable como un SDK de Python.

Actualizado abril 2026 T0

Instalación

concha Copia

# Desde PyPI $ pip instalar centeros-cli

# Desde la fuente (desarrollo) $ git clone T85 $ cd sin miedo-plataforma/centros-cli

• ¿ Qué ?

Requiere Python 3.10 o superior. El CLI se instala como el comando T1.

Un comienzo rápido

El flujo de trabajo típico: autenticar, enumerar los conjuntos de datos, crear un trabajo de capacitación, y luego implementar el modelo.

concha Copia

# 1. Authenticar $ centeros login --username jerry --contraseña '***' $ centeros whoami

# 2. Crea un token de acceso personal para los scripts $ centeros pat crear --nombre "mi-agente" --escopes "*"

Explora sus conjuntos de datos $ lista de conjuntos de datos de centros

Crear un trabajo de formación $ centeros formación crear --nombre "dp-v1" --modelo de tipo de difusión_política --dataset-ids 1,2

• ¡Lanzalo! El lanzamiento de la formación de los Centros

# 6. Registrar y implementar el modelo resultante $ centeros modelos registro --nombre "dp-v1" --artifact-uri gs://bucket/model.pt Los modelos de $ centeros promueven 5 -- para validar Despliegue la flota de Centeros. Armero robótico-01 Modelo 5.

Autenticación

Ingreso

concha Copia

$ centeros login --username jerry --contraseña '***' Se ha conectado como Jerry # Token almacenado en ~/.centeros/config.json

$ centeros whoami

Nombre de usuario: Jerry # E-mail: Jerry #... # Rolo: administrador

$ de los centros de entrada Las credenciales están libres.

Tokens de acceso personal

Los PAT son fichas de larga duración para CI/CD, guiones y agentes.

concha Copia

$ centeros pat crear --nombre "ci-pipeline" --escopes "datasets:read,training:*" --cumple-días 90 Se creó el PAT: frl_abc123... Guarde este token de forma segura... no se mostrará de nuevo.

# Utilice el PAT en CI/CD $ exportar CENTEROS_TOKEN=frl_abc123... $ lista de conjuntos de datos de centros

Datos de los conjuntos

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 lista de conjuntos de datos -- límite 10 El precio de la venta de la mercancía

ID # Nombre tipo robot # Tamaño

El precio de la venta de la mercancía

42 Grab-ep-001 Hdf5 brazo 52.3 MB

El precio de la venta de la mercancía

Los conjuntos de datos de $ centeros obtienen 42 detalles completos de JSON $ centeros conjuntos de datos subir --nombre "grasp-ep-002" --formato hdf5 --robot tipo brazo

Formación

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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Catálogo de formación de los Centros $ centeros formación crear --nombre "dp-v1" --modelo de tipo de difusión_política --dataset-ids 1,2 $ Centro de formación estado abc123def456 El lanzamiento de entrenamiento de Centeros abc123def456 $ centeros de formación estimado --dataset-ids 1,2,3

Modelos

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 modelos registro --nombre "dp-v1" --artifact-uri gs://bucket/model.pt --training-job-id abc123 Lista de modelos de $ centeros -- estado del borrador Los modelos de $ centeros promueven 5 -- para validar Líneas de modelos $ centeros 5

Frota

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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Resumen de la flota de los Centros ¿Qué es esto?

Métrica # Valor

¿Qué es esto? Total de los robots 12

En línea # 8

No está conectado. Abre alertas. ¿Qué es esto?

$ centeros robots de flota --estado en línea El despliegue de la flota de Centros $ --robot arm-01 --modelo 5 --estrategia inmediata $ centeros flota de estopp brazo-01

Capas de acción (API en bruto)

Accede a la capa de acción directamente desde el CLI para cualquier acción, incluidas las que no tengan un subcomando específico.

concha Copia

# Lista de todas las acciones, opcionalmente filtrado por categoría Lista de acciones de $ centeros $ lista de acciones de los centros --clasificación de categoría

# Ejecutar cualquier acción por nombre $ centeros acciones ejecutar lista_datasets --params '{"limit": 10}' $ centeros acciones ejecutar get_platform_stats --params '{}' Las acciones de $centeros se ejecutan crear_anotation_task --params '{"título": "Grippe etiqueta", "dataset_id": 42}'

Estadísticas y salud

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Estadísticas de los centros ¿Qué es esto?

Métrica # Valor

¿Qué es esto?

Los conjuntos totales de datos # 247

Tamaño total 18.3 GB de contenido

Las anotaciones totales # 1,204

¿Qué es esto?

$ Centros de salud --Json

Configuración

Las credenciales se almacenan en T51. Puede anotar las configuraciones con variables de entorno:

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.

Cip de CI/CD: Establezca T54 en su entorno de CI y el CLI se autenticará automáticamente sin necesidad de T55.

SDK de Python

El mismo paquete T56 incluye un SDK Python para uso programático en scripts, cuadernos de notas y pipelines personalizados.

Python Copia

de centros de importación de CentroOSClient

El cliente = CenterOSClient(api_url="T86 token="frl_...")

# Datos de datos Datos de datos = cliente.datasets.list()

Entrenamiento trabajo = cliente. formación. crear( nombre="test-run", conjunto de datos_ids=[1, 2], modelo_type="política de difusión_política", ) cliente. formación. lanzamiento de trabajo

# Modelos modelos = cliente.models.list(status="validado") cliente.models.promote(5, "despliegado") linaje = cliente.modelos. linaje(5)

Flota

resumen = cliente.flot. resumen() cliente.flot.deploy("arm-01", modelo_versión_id=5)

Acciones (cruda) resultado = cliente.acciones.run("obten_plateforma_states")

El T57 se lee T58 por defecto si no se proporcionan T59 o T60. También se pueden usar las variables de entorno T61 y T62.

Los siguientes pasos

Referencia de API Full REST API con todas las 39 acciones y esquemas → MCP Integration Connect Claude, Cursor, o Windsurf a la plataforma → Agencia de acceso de la plataforma Tres formas de acceder a la plataforma de forma programática → Plataforma abierta Administrar todo en el navegador →