--- name: dev-corp-runtime-deploy version: 1.0.7 description: dev-corp 배포, public digitalplatform Edge와 내부 DGX/Mac Studio provider pool 배포 및 OpenAI-compatible capacity smoke 절차 --- # dev-corp-runtime-deploy ## 목적 dev-corp provider pool을 현재 dev-runtime과 같은 구조로 배포한다. 배포는 runner checkout 준비, source clean sync, 테스트, dev-corp runtime rebuild, public Edge/Node 재시작, provider snapshot 기반 capacity 검증까지 포함한다. 현재 dev-corp Edge runtime은 `iop.ai.kr`이며, mac-mini는 source/build/provider SSH runner로만 사용한다. ## 언제 호출할지 - 사용자가 `dev-corp 배포`, `dev-corp runtime 배포`, `회사 dev 환경 배포`처럼 dev-corp 환경 배포를 요청할 때 - public `iop.ai.kr` Edge와 DGX Spark 01/02 vLLM node, Mac Studio vLLM-MLX node로 이루어진 provider pool을 갱신할 때 - dev-corp model alias, provider endpoint, provider capacity, node 접속 정보를 배포 절차에 반영할 때 - dev-corp OpenAI-compatible `/v1/chat/completions` 경로가 provider capacity만큼 채워지는지 검증할 때 ## 입력 - `env`: 배포 대상 환경. 기본값은 `dev-corp`이다. - `model`: OpenAI-compatible model alias. 지정하지 않으면 `agent-test/dev-corp/inventory.yaml`의 `model.alias`를 사용한다. - `capacity_targets`: provider별 기대 capacity. 지정하지 않으면 `agent-test/dev-corp/inventory.yaml`의 target 후보 값을 사용한다. - `source_ref`: 배포할 git ref. 지정하지 않으면 mac-mini checkout의 기본 배포 branch 기준을 따른다. ## 먼저 확인할 것 - [ ] `agent-ops/rules/project/domain/testing/rules.md`를 읽고 사용자 실행 파이프라인 검증 기준을 확인한다. - [ ] `agent-test/dev-corp/inventory.yaml`을 먼저 읽는다. 파일이 없으면 `agent-test/dev-corp/rules.md`, `agent-test/dev-corp/edge-smoke.md`, `agent-test/dev-corp/node-smoke.md`로 fallback하고, 구조화 inventory 누락을 보고한다. - [ ] dev-corp Edge 배포/검증 통로는 `iop.ai.kr`이다. mac-mini runner/provider 관리 경유지를 Edge 배포, OpenAI-compatible smoke, Node `edge_addr`, bootstrap 기본 URL로 잡지 않는다. - [ ] dev-corp provider pool과 compose/local/dev-runtime profile을 섞지 않는다. dev-corp provider pool은 public `iop.ai.kr` Edge와 dev-corp config를 기준으로 한다. - [ ] mac-mini에 `/Users/fe/agent-work/iop-dev-corp` checkout이 없으면 배포를 시작하지 말고 checkout 생성과 source sync를 setup blocker로 보고한다. - [ ] mac-mini에서 `192.168.2.2:8002`, `192.168.2.4:8004`, `192.168.2.3:8004`의 `/health`와 `/v1/models`가 성공하는지 확인한다. - [ ] Edge config의 OpenAI-compatible adapter endpoint는 각 Node process 기준으로 평가된다. direct preflight는 `192.168.2.x` 주소로 하되, Edge가 Node에 내려주는 provider endpoint는 node-local `127.0.0.1:`를 우선한다. - [ ] DGX Spark 01/02와 Mac Studio Node의 Edge addr은 `iop.ai.kr:18087`이다. mac-mini local route 또는 reverse SSH tunnel은 현재 기준 잘못된 Edge addr이며 명시적인 rollback/장애 비교 외에는 사용하지 않는다. - [ ] `gemma4:26b` alias와 총 capacity `13`은 `agent-test/dev-corp/inventory.yaml`의 최신 검증 상태를 기준으로 판단한다. 새 배포에서 Edge config 반영과 capacity smoke가 통과하기 전에는 새 결과를 확정값으로 보고하지 않는다. - [ ] DGX Spark vLLM provider는 capacity `4`, 호출당 최대 context window `262144`, requested KV `262144x2` 이상을 기준으로 한다. vLLM에는 vLLM-MLX식 `--max-kv-size`가 없으므로 실제 KV cache는 `gpu_memory_utilization` 적용 후 startup log의 `GPU KV cache size`와 `Maximum concurrency for 262,144 tokens per request`로 검증한다. DGX01/02 검증 기준은 `vllm=0.24.0`, `--max-num-seqs 4`, `--max-model-len 262144`, `--gpu-memory-utilization 0.40`이고, FP4 MoE 커널 한계 보정을 위해 `VLLM_MAX_TOKENS_PER_EXPERT_FP4_MOE=4194304`도 함께 둔다. Gemma4 agent/tool-call profile은 `--enforce-eager`, `--skip-mm-profiling`, `--limit-mm-per-prompt '{"image": 0, "video": 0}'`, `--mm-processor-cache-gb 0`, `--enable-auto-tool-choice`, `--tool-call-parser gemma4`, Gemma4 tool chat template, `--reasoning-parser gemma4`, `--default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking":true}'`를 함께 둔다. - [ ] DGX Spark 02 endpoint는 Docker publish 때문에 `192.168.2.4:8004`이다. `8000`, `8001`, `8002`를 기본 endpoint로 쓰지 않는다. - [ ] Mac Studio `192.168.2.3:8005` DiffusionGemma endpoint는 secondary provider 후보이며 기본 pool에 자동 포함하지 않는다. - [ ] Mac Studio `192.168.2.3:8004` provider catalog type은 `openai_compat`이고 실제 runtime은 vLLM-MLX이다. provider catalog capacity는 `5`로 유지하고, vLLM-MLX runtime은 `vllm-mlx=0.4.0`, 호출당 최대 context window `262144`, requested KV `262144x3` 기준으로 runtime headroom `--max-num-seqs 6`, `--prefill-batch-size 6`, `--completion-batch-size 6`, `--max-request-tokens 262144`, `--max-kv-size 786432`을 사용한다. Continuous batching은 필수로 유지하고, Gemma4 MLLM/prefix-cache 불안정성을 피하기 위해 `--disable-prefix-cache`를 둔다. Gemma4 agent/tool-call profile은 현재 지원되는 `--enable-auto-tool-choice`, `--tool-call-parser gemma4`, `--reasoning-parser gemma4`, `--default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking":true}'`를 함께 둔다. - [ ] Mac Studio `192.168.2.3:8004` vLLM-MLX runtime은 2026-06-25 기준 detached `screen` session `vllm_mlx_8004`로 관리한다. 이 host는 Python `pyexpat` 로딩에 `DYLD_LIBRARY_PATH=/opt/homebrew/opt/expat/lib`가 필요하므로 재시작 명령에 반드시 포함한다. - [ ] 현재 구현의 completion 검증 대상은 legacy `/v1/completions`가 아니라 `/v1/chat/completions`이다. `/v1/completions`는 route가 구현되어 있을 때만 별도 검증한다. - [ ] dev-corp current runtime은 OpenAI-compatible bearer token이 켜져 있다. smoke는 token 원문을 출력하지 말고 `OPENAI_API_KEY=$(cat build/dev-corp-runtime/.secrets/openai_api_key)` 또는 `--api-key-file`로 실행한다. - [ ] token, secret header, bootstrap token, private key 경로는 최종 보고에 원문으로 출력하지 않는다. ## known/current runtime update notes - DGX Spark 01/02의 requested KV `262144x2`는 vLLM에서 직접 `--max-kv-size`로 표현하지 않는다. `--max_num_batched_tokens`는 scheduler iteration budget이므로 KV cache 총량으로 취급하지 않는다. dev-corp 기준은 `--max-model-len 262144`와 `gpu_memory_utilization` 적용 후 startup log의 KV cache/concurrency 확인이다. - DGX Spark에서 explicit `--max-num-batched-tokens 524288`를 사용하는 경우 first profile 중 FP4 MoE token-per-expert 기본 한계에 걸릴 수 있다. `VLLM_MAX_TOKENS_PER_EXPERT_FP4_MOE=4194304`를 반드시 유지한다. - DGX Spark 01은 0.24.0 venv toolchain을 사용하므로 `/home/digitalcommerce_dgx_spark_01/vllm_env_0_24_0/bin`을 PATH 앞에 둔다. - DGX Spark 02 Docker image `vllm/vllm-openai:v0.24.0`의 entrypoint는 이미 `vllm serve`이다. container command에는 `serve`를 중복으로 넣지 말고 positional model `/models/gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4`부터 둔다. 현재 Docker publish는 host `8004` -> container `8004` 기준이다. - Gemma4 tool-call/parser profile은 capacity/KV 튜닝과 별개로 agent 동작 가능성을 결정한다. DGX Spark 01은 `/home/digitalcommerce_dgx_spark_01/tool_chat_template_gemma4.jinja`, DGX Spark 02는 `/vllm-workspace/examples/tool_chat_template_gemma4.jinja`를 `--chat-template`로 사용하고, 둘 다 `--enforce-eager --skip-mm-profiling --limit-mm-per-prompt '{"image": 0, "video": 0}' --mm-processor-cache-gb 0 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser gemma4 --reasoning-parser gemma4 --default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking":true}'`를 둔다. Mac Studio vLLM-MLX는 별도 chat template override 없이 `--continuous-batching --disable-prefix-cache --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser gemma4 --reasoning-parser gemma4 --default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking":true}'`를 둔다. - 모델별 parser/template 값은 섞지 않는다. Gemma 계열은 `tool_call_parser=gemma4`, `reasoning_parser=gemma4`, Gemma4 tool chat template 또는 vLLM-MLX 기본 template kwargs를 사용한다. Qwen 계열은 dev-runtime 문서의 `tool_call_parser=qwen`, `reasoning_parser=qwen3`, Qwen 전용 chat template 검증값을 따르며 Gemma4 parser/template을 재사용하지 않는다. - Pi agent dev-corp profile은 `agent-test/dev-corp/inventory.yaml`의 `model.pi_agent_profile`을 기준으로 한다. 2026-07-09 현재 Pi 기본 경로는 Edge OpenAI-compatible alias route인 `dev-corp` / `gemma4:26b` / thinking `high`이고, base URL은 `http://digitalplatform.iop.ai.kr:18086/v1`이다. Mac Studio direct provider `dev-corp-direct` / `mlx-community/gemma-4-26b-a4b-it-nvfp4`와 DGX Spark 01 direct provider `dev-corp-spark01` / `gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4`는 non-default direct/fallback profile로 둔다. - Mac Studio는 `DYLD_LIBRARY_PATH=/opt/homebrew/opt/expat/lib` 없이 Python `pyexpat` import가 실패할 수 있다. `screen` session `vllm_mlx_8004` 안에서 이 환경변수를 export한 뒤 시작한다. - 2026-07-08 재확인 기준 Mac Studio vLLM-MLX는 `/Users/dc_dev/vllm-env-0.4.0/bin/python` 환경의 `vllm-mlx=0.4.0`, `mlx=0.32.0`, `mlx-lm=0.31.3`, `mlx-vlm=0.6.4`, `transformers=5.12.1`, `huggingface-hub=1.22.0`로 동작한다. `--continuous-batching`은 유지하고 `--disable-prefix-cache`를 추가했으며, `/health`, `/v1/models`, 직접 API non-stream/stream auto tool-call, streaming multi-turn tool-result final answer, Pi `-p` tool-call, Pi TUI 초기 프롬프트 tool-call 로그 종료를 확인했다. - Mac Studio vLLM-MLX의 현 값은 "구동 가능한 최종 체크포인트"로 취급한다. 추가 미세 조정은 새 포트/새 venv 또는 명시적 rollback 지점을 둔 별도 실험으로만 수행하고, Spark 01/02 vLLM 설정이나 Pi 기본 provider/model을 함께 변경하지 않는다. 알려진 잔여 이슈는 Gemma4 thought channel delimiter가 최종 content에 누수될 수 있는 점이며, 이 경우 serving 옵션을 계속 흔들기보다 Pi extension/provider adapter에서 vLLM-MLX Gemma 전용 sanitizer로 containment 하는 방향을 우선 검토한다. - 2026-07-08 재확인 기준 DGX Spark 01은 vLLM 0.24.0 text-only/eager profile과 `default_chat_template_kwargs.enable_thinking=true`로 재기동 후 mac-mini 내부 endpoint `http://192.168.2.2:8002`에서 `/health` 200과 `/v1/models`, 직접 API forced/auto/streaming tool-call smoke, 로컬 Pi TUI bash/git-push tool-call 흐름을 통과했고 startup log에서 GPU KV cache `1,453,705` tokens, full-context concurrency `5.55x`를 확인했다. - 2026-07-08 재확인 기준 DGX Spark 02는 Docker `vllm-gemma4` image `vllm/vllm-openai:v0.24.0`, host/container `8004`, text-only/eager profile과 `default_chat_template_kwargs.enable_thinking=true`로 동작하며 mac-mini와 node-local `/health`, `/v1/models`, 직접 API auto/streaming tool-call smoke를 통과했다. startup log에서 GPU KV cache `1,452,633` tokens, full-context concurrency `5.54x`를 확인했다. - 2026-07-02 mac-mini native Control Plane `18002/19004/19005` 관측값은 historical evidence다. 2026-07-09 현재 dev-corp Edge source of truth는 public `iop.ai.kr`이고, current runner에서 public host SSH와 public Control Plane status 접근은 확인되지 않았다. - 2026-07-09 기준 dev-corp provider-pool Edge OpenAI-compatible capacity smoke 표준은 public `http://digitalplatform.iop.ai.kr:18086/v1/chat/completions` 15개 동시 요청이다. `/v1/responses`는 OpenAI-compatible provider model group raw passthrough parity 전까지 미지원이므로 성공 기준에서 제외한다. - 2026-07-09 public Edge 재연결 검증에서 DGX Spark 01/02와 Mac Studio node를 `iop.ai.kr:18087`로 변경한 뒤 `/v1/chat/completions` 15개 동시 요청이 15/15 성공했다. 같은 날 current passthrough source로 public Edge를 재빌드/재시작하고 최신 node 바이너리를 DGX Spark 01/02와 Mac Studio에 배포한 뒤 기본 streaming `/v1/chat/completions` 15/15에서 provider reasoning delta가 유지됐고 transformed `chatcmpl-manual` ID는 0/15였다. 원격 evidence는 `build/dev-corp-runtime/logs/public_latest_edge_node_chat_15_20260709_181222.json`이다. 2026-07-08 `/v1/responses` 통과 기록은 mac-mini provider-pool runtime 기준 legacy evidence로만 본다. ## 실행 절차 1. **환경 인벤토리 확정** - 배포 대상 runner, repo path, Edge id, Control Plane status URL, OpenAI base URL, Edge admin URL, Node SSH 정보를 `agent-test/dev-corp/inventory.yaml`에서 확정한다. - public OpenAI/base, bootstrap/artifact, Edge-Node TCP는 기본적으로 `iop.ai.kr` 경로를 사용한다. mac-mini runner/provider 관리 경로로 Edge를 배포하거나 Node를 붙이는 것은 기본 금지이며, 사용자가 mac-mini local 비교를 명시 요청한 경우에만 별도 비교로 진행한다. - provider pool 대상 model alias와 provider별 capacity target을 확정한다. - 필수 정보가 없거나 서로 충돌하면 배포를 시작하지 말고 누락/충돌 항목을 보고한다. 2. **provider direct preflight** - mac-mini에서 DGX Spark 01 `http://192.168.2.2:8002/v1/models`, DGX Spark 02 `http://192.168.2.4:8004/v1/models`, Mac Studio `http://192.168.2.3:8004/v1/models`를 확인한다. - 각 endpoint가 기대 `served_model`을 노출하는지 확인한다. - DGX Spark 02가 provider port down과 SSH banner exchange timeout을 동시에 보이면 runtime 추가 조작을 보류하고, SSH 회복 후 process/log부터 확인한다. - 실패한 provider는 Edge config에 넣지 않거나 배포 blocker로 보고한다. 3. **mac-mini checkout clean sync** - mac-mini checkout에서 `git fetch` 후 배포 기준 ref로 `git reset --hard`를 수행한다. - dirty 파일은 보존 대상으로 보지 않는다. 배포 전 clean 상태를 만든다. - 기본 cleanup은 `git clean -fd`이다. `git clean -fdx`는 config, token, secret, runtime artifact까지 삭제할 수 있으므로 사용하지 않는다. - sync 후 `git status --short --branch`와 `git log --oneline -1`을 기록한다. 4. **빌드 전 테스트** - clean source 기준으로 `go test ./...`를 실행한다. - client/Flutter, proto, Makefile, script, config 변경이 배포 범위에 포함되면 해당 도메인 규칙의 테스트도 추가한다. - 테스트가 실패하면 build/deploy를 진행하지 않고 실패 패키지와 핵심 오류를 보고한다. - mac-mini 또는 로컬 PATH에 Go가 없으면 시스템 전역 설치 대신 `build/.tools` 같은 ignored runtime 경로에 임시 Go toolchain을 두고 사용한다. 5. **dev-corp runtime rebuild** - 같은 source ref에서 dev-corp Control Plane binary, Edge binary, mac node binary, Linux ARM64 node binary를 다시 빌드한다. - mac-mini에서 직접 빌드할 수 없으면 같은 source ref 기준으로 로컬에서 빌드한 뒤 `rsync/scp`로 mac-mini runtime 경로에 배포한다. - Windows AMD64 node binary는 dev-corp 기본 provider pool 대상이 아니다. - stale binary가 의심되거나 `config refresh` subcommand, admin port, version 출력이 맞지 않으면 clean sync부터 다시 시작한다. - 빌드 산출물 경로, timestamp, 크기, 실행 가능 여부를 기록한다. 6. **빌드 후 config check** - 빌드된 Edge binary로 `config check`, `config refresh --help`, `config refresh --mode dry-run`을 실행한다. - dry-run이 `rejected` 또는 예상 밖 `restart_required`를 반환하면 배포를 멈추고 config diff를 보고한다. 7. **배포와 재시작** - Control Plane이 public host에서 운용되는 경우 `iop.ai.kr:18002/19004/19005` dev-corp port를 기준으로 확인한다. mac-mini local Control Plane은 dev-corp Edge source of truth가 아니다. - Edge는 public `iop.ai.kr` host에서 `18085/18086/18087`을 기준으로 재시작/확인한다. mac-mini runner runtime은 dev-corp Edge source of truth가 아니다. - DGX Spark 01/02는 Linux ARM64 node binary를 mac-mini 경유로 배포하고 기존 node process를 재시작한다. - Mac Studio는 macOS node binary를 mac-mini 경유로 배포하고 기존 node process를 재시작한다. - provider runtime 옵션을 갱신하는 배포라면 DGX Spark 01은 `/home/digitalcommerce_dgx_spark_01/start_vllm_8002.sh`의 `PATH=/home/digitalcommerce_dgx_spark_01/vllm_env_0_24_0/bin:$PATH`, `VLLM_MAX_TOKENS_PER_EXPERT_FP4_MOE=4194304`, `--max-num-seqs 4`, `--max-model-len 262144`, `--gpu-memory-utilization 0.40`, `--enforce-eager`, `--skip-mm-profiling`, `--limit-mm-per-prompt '{"image": 0, "video": 0}'`, `--mm-processor-cache-gb 0`, `--enable-auto-tool-choice`, `--tool-call-parser gemma4`, `--chat-template /home/digitalcommerce_dgx_spark_01/tool_chat_template_gemma4.jinja`, `--reasoning-parser gemma4`, `--default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking":true}'`를 확인하고 tmux `vllm_server_8002`를 재기동한다. - provider runtime 옵션을 갱신하는 배포라면 DGX Spark 02는 Docker container `vllm-gemma4`를 image `vllm/vllm-openai:v0.24.0` entrypoint `vllm serve` 기준으로 재생성한다. container env에는 `VLLM_MAX_TOKENS_PER_EXPERT_FP4_MOE=4194304`를 넣고, container args는 positional model `/models/gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4` 뒤에 `--max-model-len 262144`, `--gpu-memory-utilization 0.40`, `--max-num-seqs 4`, `--port 8004`, `--enforce-eager`, `--skip-mm-profiling`, `--limit-mm-per-prompt '{"image": 0, "video": 0}'`, `--mm-processor-cache-gb 0`, `--enable-auto-tool-choice`, `--tool-call-parser gemma4`, `--chat-template /vllm-workspace/examples/tool_chat_template_gemma4.jinja`, `--reasoning-parser gemma4`, `--default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking":true}'`를 둔다. - provider runtime 옵션을 갱신하는 배포라면 Mac Studio는 `screen -dmS vllm_mlx_8004` 안에서 `DYLD_LIBRARY_PATH=/opt/homebrew/opt/expat/lib`를 export한 뒤 `/Users/dc_dev/vllm-env-0.4.0/bin/python -m vllm_mlx.cli serve`를 `--continuous-batching`, `--max-num-seqs 6`, `--prefill-batch-size 6`, `--completion-batch-size 6`, `--chunked-prefill-tokens 1024`, `--disable-prefix-cache`, `--max-kv-size 786432`, `--max-request-tokens 262144`, `--enable-auto-tool-choice`, `--tool-call-parser gemma4`, `--reasoning-parser gemma4`, `--default-chat-template-kwargs '{"enable_thinking":true}'`로 재기동한다. - Node bootstrap은 Edge의 `node register`가 출력한 OS별 완성 명령을 우선한다. Node `edge_addr`는 `iop.ai.kr:18087`이어야 한다. node-local provider endpoint 또는 별도 `IOP_HOME`이 필요한 경우에는 `~/iop-dev-corp-field/node.yaml`을 수동 배치할 수 있고, token 원문은 로그/보고에 남기지 않는다. 8. **배포 후 연결 검증** - Edge, OpenAI-compatible listener, Node TCP, admin port, Control Plane status port가 열려 있는지 확인한다. - public Control Plane status가 접근 가능하면 Edge가 connected이고 dev-corp 기준 3개 provider node가 connected인지 확인한다. - public Control Plane status가 접근 가능하면 각 node의 `provider_snapshots`에서 provider `id`, `capacity`, `in_flight`, `queued`, `health`, `served_models`를 확인한다. 접근할 수 없으면 Node log의 `registered with edge`/`connected to edge`와 public OpenAI-compatible smoke 결과를 연결 증거로 분리 보고한다. - `/v1/models`가 대상 model alias를 노출하는지 확인한다. 9. **OpenAI-compatible capacity smoke** - `/v1/chat/completions`를 검증한다. `/v1/responses`는 OpenAI-compatible provider model group raw passthrough parity 전까지 미지원이므로 provider-pool capacity 성공 기준에서 제외한다. legacy `/v1/completions`는 route가 구현되어 있지 않으면 실패로 보지 않는다. - 표준 부하 프롬프트는 700~1200 token 수준의 구조화된 답변을 유도해 요청이 동시에 관측될 시간을 만든다. - endpoint별로 15개 요청을 동시에 보낸다. Edge config에서 기본 dev-corp 후보 capacity `4 + 4 + 5 = 13`을 확정한 경우 15개 동시 호출에서 capacity 초과분 2개 이상이 queue에 잡혀야 한다. - public Control Plane status가 접근 가능하면 요청 실행 중 반복 polling하여 대상 provider들의 `in_flight` 합이 총 capacity에 도달하고 `queued` 합이 2 이상이 되는 순간을 증거로 남긴다. - public Control Plane status가 접근 가능하면 각 provider의 `in_flight`가 자기 capacity를 넘지 않고, 적어도 한 번은 기대 capacity까지 차는지 확인한다. - public Control Plane status가 접근 가능하면 모든 요청 완료 후 같은 status에서 대상 provider들의 `in_flight=0`, `queued=0`으로 돌아오는지 확인한다. 접근할 수 없으면 HTTP 15/15 결과와 Node 연결 로그만으로 smoke 통과와 capacity snapshot 미관측을 구분한다. - Gemma 계열 reasoning/tool-parser 텍스트는 정상 응답으로 허용한다. exact-output match를 smoke 성공 기준으로 삼지 않는다. - Pi/Cline형 agent/tool-call 경계를 검증할 때는 forced tool call, auto tool call, streaming `delta.tool_calls`, multi-turn tool result 후 최종 답변을 provider direct와 Edge OpenAI-compatible 경로에서 나눠 확인한다. provider direct가 통과하고 Edge 경유만 실패하면 provider runtime option 문제가 아니라 Edge/Node relay 또는 validation 경계 문제로 분리한다. 10. **결과 보고** - source ref, clean sync 결과, 테스트 결과, 빌드 산출물, process/port 상태, connected node 목록, provider capacity snapshot, capacity smoke 관측값을 보고한다. - 실패한 단계가 있으면 다음 단계를 진행했는지 여부를 명확히 구분한다. - capacity smoke가 타이밍 문제로 관측 실패했으면 요청 성공과 별도로 `capacity 관측 미충족`으로 보고하고, 프롬프트 길이 또는 status polling 간격 조정을 제안한다. ## 실행 결과 검증 - [ ] mac-mini checkout이 배포 기준 ref로 clean sync되었는가 - [ ] provider direct endpoint 3개가 mac-mini에서 `/health`와 `/v1/models`에 성공했는가 - [ ] 빌드 전 `go test ./...`와 필요한 추가 테스트가 통과했는가 - [ ] dev-corp Control Plane/Edge/mac/Linux ARM64 binary가 같은 source ref에서 rebuild되었는가 - [ ] 빌드 후 config check, refresh help, refresh dry-run이 통과했는가 - [ ] Edge와 3개 provider node가 재시작되고 connected 상태인가 - [ ] `/v1/chat/completions` capacity smoke에서 총 capacity만큼 `in_flight`가 차고 초과 요청이 queue에 잡혔는가 - [ ] 완료 후 provider `in_flight=0`, `queued=0`으로 회복되었는가 - 검증 실패 시: 실패 단계, 실패한 host/provider/endpoint, 관측된 snapshot, 진행 중단 여부를 보고한다. ## 출력 형식 ```text dev-corp runtime 배포 결과 - Source: , clean= - Provider preflight: dgx01=, dgx02=, mac-studio= - Pre-build tests: - - Build: control-plane=, edge=, mac-node=, linux-arm64-node= - Post-build checks: config-check=, refresh-help=, refresh-dry-run= - Deployment: control-plane=, edge=, dgx01=, dgx02=, mac-studio= - Ports: - Nodes: - Providers: - OpenAI-compatible: models=, chat-completions-capacity=, responses-provider-pool= - Capacity evidence: - Blockers/Risk: <없음 또는 내용> ``` ## 금지 사항 - mac-mini checkout이 없거나 dirty/divergent 상태인데 배포를 계속하지 않는다. - 사용자가 명시적으로 요청하지 않았는데 mac-mini runner/provider 관리 경로를 dev-corp Edge runtime, Node `edge_addr`, bootstrap 기본 URL, OpenAI-compatible base URL로 사용하지 않는다. - `git clean -fdx`를 기본 cleanup으로 사용하지 않는다. - 빌드 전 테스트 실패 후 배포를 계속하지 않는다. - DGX Spark 02 provider endpoint를 `192.168.2.4:8000`, `8001`, `8002`로 잘못 사용하지 않는다. - Mac Studio secondary `8005` endpoint를 별도 alias/capacity 결정 없이 기본 provider pool에 포함하지 않는다. - Mac Studio `8004` vLLM-MLX runtime 재시작 방식을 확인하지 않고 provider process를 임의 종료하지 않는다. - node02처럼 tunnel 예외가 필요한 경우를 제외하고 Node bootstrap 기본 경로에서 수동 token 치환, named env parameter, 수동 `node.yaml` 작성을 요구하지 않는다. - Gemma reasoning/tool-parser 출력을 실패로 판정하거나 exact-output smoke를 기본 성공 기준으로 삼지 않는다. - OpenAI-compatible 요청 성공만으로 provider snapshot capacity 관측 성공을 선언하지 않는다. public Control Plane status가 접근 가능할 때만 `in_flight/queued` 관측 성공을 함께 남기고, 접근할 수 없으면 capacity snapshot 미관측으로 분리 보고한다. - 이 프로젝트 전용 배포 절차를 `agent-ops/rules/common/_templates` 또는 common skill에 넣지 않는다.