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k8m

k8m 是一款AI驱动的 Mini Kubernetes AI Dashboard 轻量级控制台工具,专为简化集群管理设计。它基于 AMIS 构建,并通过 kom 作为 Kubernetes API 客户端,k8m 内置了 Qwen2.5-Coder-7B 模型交互能力,同时支持接入您自己的私有化大模型。

主要特点

k8m 的设计理念是“AI驱动,轻便高效,化繁为简”,它帮助开发者和运维人员快速上手,轻松管理 Kubernetes 集群。

运行

  1. 下载:从 GitHub 下载最新版本。
  2. 运行:使用 ./k8m 命令启动,访问http://127.0.0.1:3618
  3. 参数
  ./k8m -h
      --add_dir_header                   If true, adds the file directory to the header of the log messages
      --alsologtostderr                  log to standard error as well as files (no effect when -logtostderr=true)
  -k, --chatgpt-key string               API Key for ChatGPT (default "sk-XXXX")
  -u, --chatgpt-url string               API URL for ChatGPT (default "https://api.siliconflow.cn/v1")
  -d, --debug                            Debug mode,same as GIN_MODE
  -c, --kubeconfig string                Absolute path to the kubeConfig file (default "/Users/xxx/.kube/config")
      --log_backtrace_at traceLocation   when logging hits line file:N, emit a stack trace (default :0)
      --log_dir string                   If non-empty, write log files in this directory (no effect when -logtostderr=true)
      --log_file string                  If non-empty, use this log file (no effect when -logtostderr=true)
      --log_file_max_size uint           Defines the maximum size a log file can grow to (no effect when -logtostderr=true). Unit is megabytes. If the value is 0, the maximum file size is unlimited. (default 1800)
      --logtostderr                      log to standard error instead of files (default true)
      --one_output                       If true, only write logs to their native severity level (vs also writing to each lower severity level; no effect when -logtostderr=true)
  -p, --port int                         Port for the server to listen on (default 3618)
      --skip_headers                     If true, avoid header prefixes in the log messages
      --skip_log_headers                 If true, avoid headers when opening log files (no effect when -logtostderr=true)
      --stderrthreshold severity         logs at or above this threshold go to stderr when writing to files and stderr (no effect when -logtostderr=true or -alsologtostderr=true) (default 2)
  -v, --v Level                          number for the log level verbosity (default 0)
      --vmodule moduleSpec               comma-separated list of pattern=N settings for file-filtered logging

ChatGPT 配置指南

内置GPT

从v0.0.8版本开始,将内置GPT,无需配置。 如果您需要使用自己的GPT,请参考以下步骤。

环境变量配置

需要设置环境变量,以启用ChatGPT。

export OPENAI_API_KEY="sk-XXXXX"
export OPENAI_API_URL="https://api.siliconflow.cn/v1"

ChatGPT 状态调试

如果设置参数后,依然没有效果,请尝试使用./k8m -d 6获取更多的调试信息。 会输出以下信息,通过查看日志,确认是否启用ChatGPT。

ChatGPT 开启状态:true
ChatGPT 启用 key:sk-hl**********************************************,url:https://api.siliconflow.cn/v1

ChatGPT 账户

本项目集成了github.com/sashabaranov/go-openaiSDK。 国内访问推荐使用硅基流动的服务。 登录后,在https://cloud.siliconflow.cn/account/ak创建API_KEY

容器化k8s集群方式运行

使用KinDMiniKube 安装一个小型k8s集群

KinD方式

brew install kind
kind create cluster --name k8sgpt-demo

将k8m部署到集群中体验

安装脚本

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/weibaohui/k8m/refs/heads/main/deploy/k8m.yaml

Makefile 使用指南

本项目中的 Makefile 用于自动化常见任务,如构建、测试和清理项目。以下是详细的使用说明,帮助你了解如何使用 Makefile 中定义的各个目标。

先决条件

在使用 Makefile 之前,请确保你的系统上已安装以下工具:

可用目标

1. make

2. build

make build

3. build-all

4. clean

5. run

6. help

跨平台编译支持

build-all 目标支持以下操作系统和架构组合的交叉编译:

使用示例

1. 为当前平台构建

构建适用于当前操作系统和架构的 k8m 可执行文件:

make build

2. 为所有支持的平台构建

交叉编译 k8m 为所有指定的平台和架构:

make build-all

3. 运行可执行文件

在 Unix 系统上构建并运行 k8m

make run

4. 清理构建产物

删除所有编译生成的可执行文件和 bin/ 目录:

make clean

5. 查看帮助信息

显示所有可用的 Makefile 目标及其描述:

make help

附加说明

故障排除

运行界面

负载

workload

Pod内文件编辑

file-edit

上传文件到Pod内

upload

Pod内文件下载

download

Tag更新

tag-update

查看日志

log-view

YAML 属性自动翻译

k8m 提供集成的 YAML 浏览、编辑和文档查看功能,支持自动翻译 YAML 属性。无论是查找字段含义还是确认配置细节,您都无需再费时费力地搜索,极大提高了工作效率。
yaml-editor YAML 属性翻译

Event 信息 AI 问诊

在 Event 页面,k8m 内置了 AI 问诊功能,可智能分析异常事件,并提供详细的解释。点击事件前的“AI大脑”按钮,稍等片刻即可查看诊断结果,快速定位问题原因。
异常事件诊断

错误日志 AI 问诊

日志分析是定位问题的重要环节,但面对大量报错信息,如何高效排查?k8m 支持 AI 日志诊断,帮助快速识别关键错误并生成解决建议。只需选中相关日志,点击 AI 问诊按钮,即可获得诊断报告。
日志诊断

运行命令自动生成

日常运维中,Pod 内命令操作不可避免。借助 AI,您只需输入需求描述,k8m 即可自动生成合适的命令供参考,减少查找时间,提高效率。
命令自动生成

HELP & SUPPORT

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微信(大罗马的太阳) 搜索ID:daluomadetaiyang,备注k8m。