aishipbox 0.1.0

ModelArts Studio 自定义数据加工算子开发 CLI

aishipbox

ModelArts Studio 算法包服务（algo）与自定义算子（op）开发 CLI。

把平台上线前后的本地等价开发环境收敛到一条命令链：脚手架、虚拟环境、本地 mock、调试、打包。

安装

需要先装 uv（本工具的硬性依赖）—— 安装方法见 uv 官方安装文档。

uv tool install aishipbox

更新已安装的工具：

uv tool install --reinstall aishipbox        # 从 PyPI
uv tool install --reinstall .                # 从当前源码（dev）

使用指南

• 算子（op）完整开发流程：OP_USAGE.md —— 新建 → 实现 → 本地 mock 调试 → 加依赖 → 打包，含交互式与 agent 非交互式两条路径

设计

两个子命令完全隔离：项目结构、骨架模板、运行模型、打包格式独立演进。共用的基础设施（venv、env、字符串、packaging）放在 core/。

aishipbox/cli.py     # 仅做分发
├── core/            # 共用基础设施
├── algo/            # 算法包服务（HTTP/gRPC 微服务），Python 3.9
└── op/              # 自定义数据加工算子（数据集流水线节点），Python 3.10

algo 与 op 互不依赖；公共逻辑都在 core/。

快速开始

算法服务（algo）

aishipbox algo new my_algo -t basic         # basic / predict / cv
cd my_algo
aishipbox algo run                          # 本地起服务
aishipbox algo pack                         # 打 tar.gz

自定义算子（op）

aishipbox op new my_op                      # 交互向导（questionary）
cd my_op
# 把测试数据放入 obs_input/
aishipbox op run                            # mock 模式（默认）
aishipbox op run --obs                      # 真实 OBS（读取 .env）
aishipbox op run --debug                    # 等 VS Code 在端口 5678 附加
aishipbox op debug                          # 生成 .vscode/launch.json
aishipbox op download <package>             # 下载依赖 wheel 到 dependency/，写入 requirements.txt
aishipbox op pack                           # 打 program_package/<id>.tar

非交互模式（脚本/CI/coding agent）—— 带 --yes 即可，未提供的字段用默认值填充，scaffold 后再编辑 manifest.yml：

aishipbox op new my_op --yes                    # 全默认，最省事
aishipbox op new my_op --yes \                  # 也可只覆盖关心的字段
  --category 数据转换 --modal IMAGE --auto-data-loading=true

非交互环境下漏掉 --yes 会立即报错（而非卡在向导上），提示改用 --yes。

📖 算子完整开发流程见 OP_USAGE.md —— 安装 → 新建 → 实现 → 本地 mock 调试 → 加依赖 → 打包，含交互式与 agent 非交互式两条路径。

算子两种模式

由 manifest.yml > runtime > auto-data-loading 控制，op runner 在本地透明 emulate 平台行为。

模式	设置	输入	输出	适用
模式一	auto-data-loading: true	框架按文件类型构造 DataFrame，逐文件调用 PreProcess→Process→PostProcess	算子返回 DataFrame；mock 模式下汇总写入 obs_output/result.jsonl	单模态、按样本/按文件处理
模式二	auto-data-loading: false	空 DataFrame，算子自行从 args.obs_input_path 读取	无返回值，算子自行写 args.obs_output_path	多模态、跨样本（如去重）、非标准输出模态

模式一的 DataFrame 形状（按文件扩展名分派）

扩展名	DataFrame 列	来源
.jsonl	文件自身字段	pd.read_json(..., lines=True)
.csv	文件自身字段	pd.read_csv
.parquet	文件自身字段 + 系统注入 file_path / file_name	pd.read_parquet（需 pyarrow）
其他	单行 file_path + file_name	runner 枚举文件

同一 obs_input/ 目录禁止混合上述类型 —— runner 会失败并提示改用模式二。多模态请用模式二。

本地 mock 基础设施

op run 默认使用 mock 模式，把平台依赖在本地等价模拟：

• moxing.file — 18 个 API：list_directory / copy / copy_parallel / read / write / append / glob / walk / stat / exists / is_directory / make_dirs / mk_dir / remove / rename / get_size / scan_dir / File
• ma_utils.FileLogger.get_logger() — 平台标准日志入口，本地返回配置好格式的 stdlib logger
• 路径解析：obs://input/ → obs_input/，obs://output/ → obs_output/；其他 bucket 名会立即报错（只在两条 mock 路径上保证等价）

为了避免 "本地通过、平台失败" 的 API 差异（pandas 1.3 ↔ 2.x、numpy 1 ↔ 2 都有真实破坏性变更），aishipbox op new 在新建项目时把平台预置的 pandas==1.3.5 / numpy==1.26.4 / pyarrow==18.0.0 装到本地 .venv/。这些版本来自 aishipbox/core/config.py 的 PLATFORM_PRESET_PINS 常量，不会写进 program_package/dependency/requirements.txt —— 那个文件会被打入算子包，平台 pip install --no-index 不应该被要求重装已预置的包。

依赖下载

aishipbox op download <package> 下载单个包的 wheel（不含其依赖的依赖，--no-deps）到 program_package/dependency/，并自动把解析出的版本写入 requirements.txt：

aishipbox op download requests

按 manifest.yml > runtime > cpu-arch 选择目标平台（ARM → manylinux2014_aarch64，X86 → manylinux2014_x86_64），固定 Python 3.10（op 托管运行时），与开发机平台无关 —— 在 macOS/Windows 上也能下到正确的 Linux wheel。平台预置包（PLATFORM_PRESET_PINS）会被拒绝下载。

项目结构

每个项目都包含 .aishipbox.toml（项目类型与运行时标记）、AGENTS.md（AI agent 专属操作指南）、独立的 .venv/（algo: 3.9, op: 3.10）。

算子项目额外包含：

my_op/
├── manifest.yml                      # 算子元数据（id/name/modal/runtime/arguments/labels...）
├── program_package/
│   ├── process.py                    # 必填，算子主实现
│   ├── dependency/
│   │   └── requirements.txt          # 平台预置之外的依赖
│   └── install.sh.example            # 自定义安装步骤模板
├── obs_input/  obs_output/           # 本地 mock 输入/输出
├── .env.example                      # --obs 模式凭据模板
├── AGENTS.md  .aishipbox.toml  .gitignore
└── .venv/                            # uv venv --python 3.10

打包结果：program_package/<id>.tar（未压缩）。归档内部按平台规范嵌套于 <id>/ 之下。

文档

• 设计：docs/superpowers/specs/2026-05-11-aishipbox-design.md
• 实施计划：docs/superpowers/plans/2026-05-11-aishipbox.md
• PanguLM 算子手册：https://support.huaweicloud.com/usermanual-pangulm/pangulm_04_0043.html
• MoXing API：https://support.huaweicloud.com/usermanual-standard-modelarts/modelarts_11_0001.html

开发

uv sync                                      # 装运行 + dev 依赖
uv run pytest                                # 单元测试（~100 个）
uv run pytest -m integration                 # 端到端（需要 uv 取得 Python 3.9/3.10）
uv run pytest tests/op/test_runner.py -v     # 单文件
uv tool install --reinstall .                # 重装全局 aishipbox（从当前源码）

离线环境跑集成测试：UV_PYTHON_DOWNLOADS=never uv run pytest -m integration，集成测试会自行 skip 而不是 hang。

测试分层：

• 单元 —— tests/algo/ tests/op/ tests/core/：纯逻辑，无 venv
• 集成 —— tests/integration/：通过 uv venv --python <ver> 起真实项目 venv 跑完整 new → run → pack