aiq-deploy

AIQ Deploy — официальный навык NVIDIA для подготовки и проверки окружения NVIDIA AI-Q Blueprint. Он отвечает именно за инфраструктурную часть: помогает найти или обновить checkout AI-Q, выбрать способ запуска, выполнить развёртывание, убедиться в работоспособности сервера и передать его URL следующему навыку aiq-research. Глубокое исследование этот workflow не выполняет, поэтому его результатом считается готовый и проверенный backend, а не содержательный исследовательский отчёт. Перед началом нужно иметь Git и доступ к репозиторию https://github.com/NVIDIA-AI-Blueprints/aiq. Skill поддерживает несколько путей запуска. Для обычного локального развёртывания используется Docker Engine с Docker Compose v2. Для локального процесса или CLI предусмотрены Python 3.11+ и uv. Для режима web UI нужны Node.js 20+ и npm. Для Kubernetes-варианта требуются kubectl 1.28+, Helm 3.12+ и доступ к кластеру. Выбор runtime зависит от цели: backend-only путь удобен для передачи сервера aiq-research, CLI подходит для терминальной работы, UI — для браузерного локального сценария, а custom режим требует отдельного выбора существующей конфигурации. Проверка начинается с простой инвентаризации checkout: ожидаются pyproject.toml, deploy/.env.example и каталог configs. Если AI-Q ещё не склонирован, сначала нужно прочитать инструкцию по поиску или клонированию, а не создавать произвольную структуру. Затем выбирается режим и соответствующая конфигурация. Для backend-only запуска skill использует отдельные инструкции для backend, а для CLI, UI, Docker Compose, Helm и FRAG направляет к профильным reference-файлам. Такое разделение важно: одинаковое слово «запустить AI-Q» может означать процесс без web API, браузерный интерфейс или сервис, который нужен другому агенту. Конфигурация секретов должна оставаться вне чата и вне репозитория. Перед созданием deploy/.env проверяется, что файл игнорируется Git; существующий файл нельзя перезаписывать. Для hosted-моделей требуется NVIDIA_API_KEY, а для веб-исследований — хотя бы один поддерживаемый ключ поискового провайдера, например TAVILY_API_KEY, SERPER_API_KEY или EXA_API_KEY. Skill требует проверять только наличие переменных, не печатать их значения и не просить пользователя вставлять секреты в переписку. Наличие ключа не заменяет проверку ответа сервиса: после запуска всё равно нужна health-проверка. Минимальная валидация для стандартного backend — запрос к /health. Если сервис работает не на порту по умолчанию, фактический адрес передаётся через AIQ_SERVER_URL. Для aiq-research важно проверить не только health, но и совместимость выбранной конфигурации с ожидаемыми API-маршрутами: CLI-only конфигурация может отвечать на локальные команды, но не предоставить web/API backend для асинхронных агентов. При проблеме сначала сверяются BACKEND_CONFIG или CONFIG_FILE и профильная validation-инструкция. Глубокая end-to-end проверка отчёта не входит в обязательный результат AIQ Deploy и запускается только отдельным запросом. В источнике отдельно зафиксирована совместимость версии skill 2.1.0: она совместима с Blueprint 2.1.0, 2.2.0 и 2.1.5, но не заявлена для major-версии 3.0.0 или старой minor-версии 2.0.0. Это не обещание, что любой checkout автоматически совместим: фактическую версию Blueprint и имена конфигураций нужно сверять перед deployment. Skill также не оценивает качество deep research, не инспектирует секреты и не делает инфраструктуру доступной без настроенных пользователем ресурсов, ключей и runtime. Операционные ограничения нельзя обходить ради быстрого «зелёного» статуса. Не следует объявлять FRAG готовым, если одновременно не проверены RAG_SERVER_URL и RAG_INGEST_URL. При конфликте порта сначала определяется процесс и либо выбирается другой порт, либо согласуется остановка; destructive cleanup вроде docker compose down -v требует явного разрешения, потому что удаляет volumes и может уничтожить полезное состояние. Поэтому AIQ Deploy подходит для воспроизводимого старта и handoff проверенного URL, но не заменяет контроль ресурсов, credential policy, совместимости конфигурации и сохранности данных.