Mindreon CLI

mindreon 是 Mindreon 的命令行工具，用来完成模型或数据集仓库的本地协作流程：

• 安装依赖
• 登录平台
• 连接模型或数据集
• 拉取仓库内容
• 修改文件
• 提交代码
• 推送代码和 DVC 数据

安装 CLI

全局安装：

npm i -g @sanmu2018/mindreon-cli
mindreon --help

从源码本地安装：

cd /path/to/mindreon-cli
npm link
mindreon --help

安装后统一使用 mindreon 命令。

Docker 使用

如果你不想在宿主机从零安装依赖，可以直接构建和推送基础镜像：

cd /path/to/mindreon-cli
make image-build-local
make image-run-help

如果要构建并推送当前机器架构的单架构镜像：

make image-build-push IMAGE_NAME=harbor.mindreon.com/mindreon/mindreon-cli IMAGE_TAG=v0.1.0

如果要同时构建 amd64 和 arm64 多架构镜像并推送：

make image-buildx-push IMAGE_NAME=mindreon/mindreon-cli IMAGE_TAG=latest

如果只想在本地测试多架构构建流程，也可以执行：

make image-buildx IMAGE_NAME=mindreon/mindreon-cli IMAGE_TAG=dev

容器里已经预装：

• mindreon
• git
• git-lfs
• python3
• dvc[s3]

说明：

• 这个镜像本身不强制挂载任何宿主机目录
• 镜像只提供可直接使用的运行环境
• 是否挂载工作目录、配置目录、SSH 目录，由最终用户自行决定

例如，用户如果想把当前目录挂进容器并进入 shell，可以自己执行：

docker run -it \
  -v "$PWD":/workspace \
  -w /workspace \
  harbor.mindreon.com/mindreon/mindreon-cli:v0.1.0 \
  bash

第一步：安装依赖

执行：

mindreon install

这个命令会检查并安装：

• git
• git-lfs
• python3
• python3-pip
• dvc[s3]
• skopeo（可选，用于镜像转推）

如果你不想安装 skopeo，可以跳过：

mindreon install --skip-skopeo

镜像转推示例：

mindreon image docker.io/library/nginx:latest harbor.example.com/demo/nginx:latest

也支持显式写法：

mindreon image copy --from docker.io/library/nginx:latest --to harbor.example.com/demo/nginx:latest

说明：

• 已安装的依赖会自动跳过
• 在 Debian / Ubuntu 这类启用了 PEP 668 的环境里，命令会在必要时自动改用 pip --break-system-packages

如果你想先只看依赖状态：

mindreon install --check

手动安装建议：

• macOS

brew install git git-lfs python3
python3 -m pip install --user "dvc[s3]"
git lfs install

• Ubuntu / Debian

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y git git-lfs python3 python3-pip
python3 -m pip install --user --break-system-packages "dvc[s3]"
git lfs install

如果你不想改系统 Python，也可以手动使用 pipx：

sudo apt-get install -y pipx
pipx install "dvc[s3]"

• RHEL / CentOS / Rocky / AlmaLinux

sudo dnf install -y git git-lfs python3 python3-pip
python3 -m pip install --user "dvc[s3]"
git lfs install

第二步：登录

执行交互式登录：

mindreon login

也可以直接传参数：

mindreon login --url https://your-domain --username <USERNAME> --password <PASSWORD>

第三步：连接模型或数据集

连接模型

mindreon model connect --name "Qwen2.5-7B-Instruct" --version "main"

连接数据集

mindreon dataset connect --name "my-dataset" --version "main"

说明：

• connect 会在当前目录下新建一个同名工作目录
• connect 只做本地初始化，不会自动拉取远端文件
• 成功后会提示下一步该 cd 到哪个目录

如果你想手动指定目录：

mindreon model connect --name "Qwen2.5-7B-Instruct" --version "main" --dir ./workspace/model

第四步：拉取仓库内容

进入 connect 提示的目录后执行：

cd ./Qwen2.5-7B-Instruct
mindreon repo pull

这一步会做：

• 拉取仓库代码，模型或者数据集文件

第五步：修改文件

你可以直接在工作区内修改模型相关文件或数据集文件，例如：

echo "hello" > note.txt

关于 DVC

Mindreon CLI 里，git 和 dvc 分工不同：

• 小文件默认继续由 git 管理
• 大文件默认由 dvc 管理

默认规则是：

• 超过 5 MiB 的文件，会在 mindreon repo add 时自动执行 dvc add
• 这类文件不会直接进入 Git，而是由 DVC 管理真实内容

请特别注意：

• 不要删除任何带 .dvc 后缀的文件
• 这些 .dvc 文件是 DVC 对大文件的跟踪标识
• 它们本身需要提交到 Git
• 真正的大文件内容由 DVC 和对象存储管理

这样做的原因是：

• 大文件不适合直接放进 Git
• Git 负责管理代码和元数据
• DVC 负责管理大文件版本和远端存储

第六步：把修改加入版本控制

执行：

mindreon repo add

说明：

• 默认超过 5 MiB 的文件会自动走 dvc add
• 如果本次待跟踪文件总数超过 2000，会优先对最顶层的未追踪目录执行 dvc add
• 小文件会正常进入 Git
• 如果看到新生成的 .dvc 文件，请一并提交，不要删除
• 也可以手动指定阈值：

mindreon repo add --threshold 1
mindreon repo add --count-threshold 5000
mindreon repo add --threshold 1 --count-threshold 5000

第七步：提交代码

执行：

mindreon repo commit -m "update assets"

第八步：推送代码

执行：

mindreon repo push

这一步会做：

• 刷新 Git remote token
• 刷新 DVC 临时凭证
• 执行 dvc push
• 执行 git push

一次完整示例

下面是一套最常见的模型协作流程：

mindreon install
mindreon login
mindreon model connect --name "Qwen2.5-7B-Instruct" --version "main"
cd ./Qwen2.5-7B-Instruct
mindreon repo pull

echo "hello" > note.txt

mindreon repo add
mindreon repo commit -m "update note"
mindreon repo push

资源创建

如果你还没创建资源，可以先创建 model 或 dataset。

创建模型：

mindreon model create --name "my-model" --description "demo model"
mindreon model version create --name "my-model" --version "v1" --base "main"

创建数据集：

mindreon dataset create --name "my-dataset"
mindreon dataset version create --name "my-dataset" --version "v1" --base "main"

其他命令

查看仓库状态：

mindreon repo status

查看帮助：

mindreon help
mindreon model --help
mindreon dataset --help
mindreon repo --help

任务调度：

mindreon workload create-infer --name "infer-test" --model "my-model" --modelVersion "v1" --cpu 4 --memory "8G" --gpu 1
mindreon workload create-training --name "train-test" --dataset "my-dataset" --datasetVersion "v1" --pretrainModel "my-model" --pretrainModelVersion "v1" --cpu 4 --memory "16G" --gpu 1