AKG CLI
⚠️ 已废弃：CLI 模块（
akg_cli）已停止维护，后续不再演进。
1. 概述
akg_cli 是 AKG Agents 的命令行工具，提供对框架所有能力的交互式访问。
安装与基础配置请参考 README。
2. 命令总览
| 命令 | 说明 |
|---|---|
akg_cli op |
Kernel Agent — 多后端、多 DSL 算子生成。详见 Kernel Agent。 |
akg_cli common |
Common Agent — 通用 ReAct Agent（演示）。 |
akg_cli worker --start |
启动 Worker Service，用于分布式执行。 |
akg_cli worker --stop |
停止 Worker Service。 |
akg_cli sessions |
列出所有带 trace 历史的会话。 |
akg_cli resume <session_id> |
恢复之前的会话。 |
akg_cli list |
列出支持的子命令。 |
3. akg_cli op
AI 算子代码生成的主命令。
必需参数
| 参数 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
--framework |
计算框架 | torch、mindspore |
--backend |
硬件后端 | ascend、cuda、cpu |
--arch |
硬件架构 | ascend910b2、ascend910b4、a100、x86_64 |
--dsl |
目标 DSL | triton_ascend、triton_cuda、cuda、tilelang_cuda、cpp |
可选参数
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
--intent |
None |
直接提供需求文本（跳过交互式输入） |
--task-file |
None |
读取任务描述文件（KernelBench 格式） |
--devices |
None |
本地设备列表，逗号分隔（如 0,1,2,3） |
--worker-url |
None |
Worker Service 地址，逗号分隔 |
--stream/--no-stream |
--stream |
启用/关闭 LLM 流式输出 |
--rag/--no-rag |
--no-rag |
启用/关闭 RAG 检索 |
--resume |
None |
通过 ID 恢复之前的会话 |
-y |
False |
自动确认所有提示 |
示例
# Ascend 910B2 + Triton
akg_cli op --framework torch --backend ascend --arch ascend910b2 \
--dsl triton_ascend --devices 0,1,2,3,4,5,6,7
# CUDA A100 + Triton
akg_cli op --framework torch --backend cuda --arch a100 \
--dsl triton_cuda --devices 0,1,2,3,4,5,6,7
# 直接指定需求
akg_cli op --framework torch --backend cuda --arch a100 \
--dsl triton_cuda --devices 0 --intent "帮我生成一个 relu 算子"
# 使用 KernelBench 任务文件
akg_cli op --framework torch --backend cuda --arch a100 \
--dsl triton_cuda --devices 0 --task-file path/to/task.py
4. Worker Service
用于跨多台机器的分布式执行：
# 在每台机器上启动 worker
akg_cli worker --start --port 9001
# 从客户端连接
akg_cli op --framework torch --backend cuda --arch a100 \
--dsl triton_cuda --worker-url machine1:9001,machine2:9002
5. 会话管理
# 列出所有会话
akg_cli sessions list
# 恢复会话
akg_cli resume <session_id>