zht043 container-deploy
功能
部署 DrivingSDK 容器开发环境：拉取/加载镜像 → 创建容器（NPU设备+驱动挂载）→ 配置容器内SSH → 配置conda环境 → 打印环境信息 → 生成部署档案。
不耦合SSH，远程场景由具备 SSH 远程执行能力的 skill（如 SSH 隧道/远程执行工具）调用本脚本。
运行环境
- 宿主机：Linux（openEuler/Ubuntu 等 Ascend NPU 支持的发行版）
- 架构：aarch64、x86_64
前置条件
- 宿主机已安装 Docker
- 宿主机已安装昇腾 NPU 驱动（/usr/local/Ascend/driver 存在）
交互流程
Agent 通过 两阶段 引导用户完成部署。
第一阶段：一次性配置收集
Agent 通过 AskUserQuestion 一口气收集以下所有容器创建配置，不要拆成多轮对话。容器一旦创建，挂载路径无法修改，必须在创建前充分确认。Conda 环境选择在容器创建后进行（因为需要先检测容器内实际可用环境）。
收集项（agent 在一次交互中呈现所有问题）：
环境检测（agent 自动执行，结果展示给用户）：
uname -m— 宿主机架构cat /etc/os-release— 宿主机操作系统- 告知用户以上信息，供镜像选择参考
镜像来源（三选一，平等呈现，无优先级）：
- A：使用宿主机已有镜像 — agent 执行
docker images --format "table {{.Repository}}:{{.Tag}}\t{{.Size}}\t{{.CreatedAt}}"展示列表让用户选择（--image参数） - B：用户提供本地
.tar文件路径（--image-file参数） - C：从 registry 拉取 — 读取 config.yaml 的
images.versions作为选择题，或用户提供完整地址（--image-tag或--image参数） - ⚠️ 镜像需匹配宿主机 OS 和架构，agent 应提醒用户确认兼容性
- A：使用宿主机已有镜像 — agent 执行
工作空间（必问，不可跳过或自行决定）：
- 服务器上是否有现成的 workspace 目录？路径是什么？
- agent 不应自行决定路径（如
/root/workspace），必须询问用户
数据集挂载（必问）：
- 是否需要挂载数据集目录？宿主机路径和容器内映射路径
- 告知用户容器创建后无法补加挂载
其他挂载路径：日志目录、模型权重等（可选，可留空）
容器名（必填）
SSH 端口（可选，留空跳过）：容器内 sshd 监听端口（
--network=host下绑宿主机端口）容器 root 密码（仅在指定 SSH 端口时需要）
HTTP 代理（可选）：
- 代理地址（如
http://127.0.0.1:7897） - 典型场景：通过反向代理隧道（如有提供 SSH 隧道功能的 skill 可用，优先使用）将本地代理转发到宿主机
- 代理地址（如
第二阶段：执行与 conda 配置
收集完配置后，agent 自动执行：
- 拼接参数调用脚本：
bash scripts/deploy-container.sh \
--image "已有镜像名" \
--container-name "my_sdk" \
--mount "/home/user/workspace:/workspace" \
--mount "/data/datasets:/datasets" \
--ssh-port 2222 \
--root-password "xxx" \
--proxy "http://127.0.0.1:7897"
Conda 环境选择（容器创建后）：
- 执行
bash scripts/deploy-container.sh --list-conda-envs（或直接docker exec <container> bash -c 'source <conda.sh> && conda env list'）列出容器内实际可用的 conda 环境 - 将环境列表展示给用户，让用户选择要激活的环境（或选择跳过）
- 若用户选择了环境，必须询问是否要重命名（clone）该环境：
- 向用户解释：重命名实质是
conda create --clone <原名> -n <新名>，原环境保留不变 - 提供推荐命名供用户选择或自定义，推荐命名基于项目/用途语义，例如：
sdk-dev、driving-dev、<容器名>-dev、my-env - 若用户选择重命名，使用
--conda-name <新名>参数 - 若用户选择保持原名，仅使用
--conda-env <原名>即可
- 向用户解释：重命名实质是
- 再次调用脚本（或手动配置）：
--conda-env <选择的环境名> [--conda-name <新名>]
- 执行
项目依赖安装（conda 配置完成后，可选）：
- 询问用户是否需要安装项目依赖（推荐在此时完成，避免后续运行测试或覆盖率时报 ModuleNotFoundError）
- 若用户确认，按以下顺序在容器内执行：
- 根目录依赖：
pip install -r requirements.txt（若存在） - 测试依赖：
pip install -r tests/requirements.txt（若存在，典型包：expecttest, hypothesis, pyyaml, prettytable, pydantic 等） - 提醒用户：部分依赖可能需要网络（如 mmcv 源码编译），若容器无外网访问，需先配置代理
- 根目录依赖：
- 若用户选择跳过，提醒后续首次运行测试前需手动安装
部署档案：
脚本执行完成后，agent 必须：
- 收集完整环境信息并以结构化方式展示给用户：宿主机信息、NPU 信息、容器信息、挂载路径、SSH 配置、代理、conda 环境、SDK 版本链、常用命令速查
- 生成部署档案文件
deployment-manifest.md，保存到容器内 workspace 根目录 - 将档案完整内容打印到对话中，让用户无需进入容器即可直接查阅：以 Markdown 代码块或引用块格式完整输出档案正文，不截断
配置
参考本目录 config.example.yaml，复制为 config.yaml 后由 agent 引导填写。
跨平台兼容
脚本换行符修复（强制前置步骤）
从 Windows 向 Linux 传输脚本时，\r\n 换行符会导致 bash 报 syntax error near unexpected token $'\r'。脚本虽内置自修复逻辑，但 自修复依赖 bash 能解析到修复代码行——若 \r\n 导致更早的语法错误，自修复无法生效。
Agent 必须：在远程执行任何 .sh 脚本前，先执行换行符清理，不依赖脚本自修复：
# 上传脚本到远程后，执行前先清理
sed -i 's/\r$//' /path/to/deploy-container.sh
项目源码换行符
从 Windows 向 Linux 传输项目源码时，.sh、.py、CMakeLists.txt 等文件可能带有 \r\n，agent 应在首次构建前批量修复：
find . -name "*.sh" -o -name "*.py" -o -name "CMakeLists.txt" | xargs sed -i 's/\r$//'
Token约束
- 脚本输出：直接展示给用户，不做额外处理
- docker pull 输出：只关注成功/失败状态
- 环境信息：完整展示
- 部署档案：完整生成并打印到对话，不截断