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센터OS CLI

데이터 세트, 훈련 작업, 모델 및 함대 로봇을 관리하기 위해 CenterOS CLI를 설치하고 사용하십시오.

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에이전트 & Dev 액세스

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또한 참조

파이썬 3.10+ 가이드

데이터 세트, 훈련 작업, 모델, 그리고 터미널에서 로봇 함대를 관리합니다. Python SDK로도 사용할 수 있습니다.

2026년 4월 업데이트

설치

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$ pip 센트로 클리 설치

기원에 의해 개발 $ git clone T85 $ cd 무경성 플랫폼/centeros-cli $ pip 설치 - e .

파이썬 3.10 이상의 Python가 필요합니다. CLI는 T1 명령으로 설치합니다.

빨리 시작

전형적인 작업 흐름: 인증, 데이터 세트를 나열, 훈련 작업을 만들고, 모델을 배포합니다.

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1 . 인증 $centeros 로그인 -- 사용자 이름 제리 -- 비밀번호 '***' $ 센테로스 와이미

# 2. 스크립트용 개인 액세스 토큰을 생성 $센터스 패트 크리에이터 --명 "내 에이전트" --스코프 "*"

3 데이터 세트를 탐색하세요 $ 센테로 데이터 세트 목록

4 훈련 직장을 만들 $ 센터스 트레이닝은 --name "dp-v1" --model-type diffusion_policy --dataset-ids 1,2

5.. 발사하라 $센터스 훈련 시작 T87

# 6. 결과 모델을 등록하고 배포 $센터스 모델 레지스터 --명 "dp-v1" --artifact-uri gs://bucket/model.pt $센터 모델은 5 -- 공인 $센터스 함대 배치 -- 로봇 팔-01 -- 모델 5

인증

로그인

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$centeros 로그인 -- 사용자 이름 제리 -- 비밀번호 '***' 제리 로그인 {# 토큰은 ~/.centeros/config.json에 저장되어 있습니다

$ 센테로스 와이미

사용자 이름: 제리 이메일: 제리@...

$센터 로그오트 자격증 정해

개인 액세스 토큰

PAT는 CI/CD, 스크립트, 에이전트들의 오래 지속된 토큰입니다. 그들은 T2로 시작합니다.

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$ centeros pat create --name "ci-pipeline" --scopes "데이터셋:읽기, 훈련:*" --expires-day 90 PAT 제작: FRL_ABC123... 이 토큰을 안전하게 보관하세요. 다시 표시되지 않습니다.

CI/CD에서 PAT를 사용하세요 $ 수출 CENTEROS_TOKEN=frl_abc123... $ 센테로 데이터 세트 목록

데이터 세트

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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$센터 데이터 세트 목록 - 10 제한 이 기호는 "공동체"라고 합니다.

신분증 # 이름 타입 # 로봇 크기가

이 기호는 "공동체"라고 합니다.

42 램프-EP-001 # hdf5 램프

이 기호는 "공동체"라고 합니다.

$ 센테로 데이터 세트는 42개의 JSON 전체 세부 정보를 얻습니다 $센터 데이터 세트 업로드 --명 "그래스프-EP-002" --프맷 hdf5 --로봇형 팔

교육

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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$ 센터스 교육 카탈로그 $ 센터스 트레이닝은 --name "dp-v1" --model-type diffusion_policy --dataset-ids 1,2 $센터스 교육 상태 abc123def456 $센터스 훈련 발사 abc123def456 $센터스 훈련 추정 -- 데이터 세트-ids 1,2,3

모델

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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$센터 모델 레지스터 --명 "dp-v1" --artifact-uri gs://bucket/model.pt --training-job-id abc123 $센터 모델 목록 - 상태 조안 $센터 모델은 5 -- 공인 $ 센테로스 모델 라인 5

함대

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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$ 센테로스 함대 요약 이 모든 것은 이 모든 것은 톱로봇 12 온라인에서 2 2 이 모든 것은

$센터스 함대 로봇 - 온라인 상태 $센터스 함대 배치 -- 로봇 팔-01 -- 모델 5 -- 전략 즉각 $ 센테로스 함대 에스토프 팔-01

액션 레이어 (Raw API)

행동 계층 를 CLI에서 직접 액세스하여 특정 하위 명령어가 없는 동작을 포함하여 모든 동작을 수행합니다.

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# 선택적으로 범주별로 필터링된 모든 동작을 나열 $ 센테로 액션 목록 $ 센터의 행동 목록 --분류 교육

# 이름으로 어떤 동작을 실행 $ centeros 액션 실행 목록_data sets --parms '{"limit": 10}' $ centeros 액션 실행은 get_platform_stats --params '{}' $ centeros 액션 실행은 create_annotation_task --params '{"title": 'Label graps', 'dataset_id': 42}'

통계 & 건강

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$센터 통계 이 모든 것은 이 모든 것은 전체 데이터 세트 247 전체 크기는 18.3GB입니다 이 모든 것은

$센터 건강 --Json

구성

인증서들은 T51에서 저장됩니다. 환경 변수와 설정을 과장할 수 있습니다.

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 팁: CI 환경에서 T54을 설정하면 CLI는 T55이 필요없이 자동으로 인증됩니다.

파이썬 SDK

동일한 T56 패키지는 스크립트, 노트북 및 사용자 지정 파이프라인에서 프로그래밍 사용을위한 파이썬 SDK를 포함합니다.

파이썬 복사

중소 수입중소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소소

클라이언트 = CenterOS 클라이언트 ((api_url="T86 token="frl_...")

# 데이터 세트 데이터 세트 = 클라이언트.데이터 세트. 리스트()

훈련 직업 = 클라이언트. 훈련. 창조 이름="test-run", 데이터 세트_ids=[1, 2], 모델_type="방송_정책", ) 클라이언트.훈련. 출범.

모델 모델 = 클라이언트. 모델. 리스트(status="validated") 클라이언트.모델.프로모트 ((5, "부설") 성별 = 클라이언트.모델. 성별(5)

함대 요약 = 클라이언트.플릿. 요약() 클라이언트.플릿.디플로이 (("아름-01", 모델_버전_id=5)

{# 액션 (raw) 결과 = 클라이언트. 액션.런("Get_platform_stats")

T57은 기본적으로 T58를 읽는다. 만약 T59 또는 T60이 제공되지 않는다면, T61 및 T62 환경 변수를 사용할 수도 있다.

다음 단계

API 참조 모든 39 가지 행동과 스케마를 가진 전체 REST API 문서 → MCP 통합 클로드, 커서, 또는 윈드서프를 플랫폼에 연결합니다 → 아젠트 액세스 개요 플랫폼을 프로그래밍적으로 액세스하는 세 가지 방법 → 오픈 플랫폼 브라우저에서 모든 것을 관리합니다 →