인증
| 명령어 | 설명 |
|---|---|
vesslctl auth login | 브라우저 OAuth로 로그인(이메일/비밀번호로 폴백) |
vesslctl auth logout | 로그아웃하고 저장된 자격 증명 삭제 |
vesslctl auth status | 현재 인증된 사용자 표시 |
조직 & 팀
| 명령어 | 설명 |
|---|---|
vesslctl org list | 소속된 조직 목록 조회 |
vesslctl org show | 현재 조직의 상세 정보 표시 |
vesslctl org switch <name> | 기본 조직 전환 |
vesslctl org create --name <name> | 새 조직 생성 |
vesslctl team list | 현재 조직의 팀 목록 조회 |
vesslctl team show | 현재 팀의 상세 정보 표시 |
vesslctl team switch <name> | 기본 팀 전환 |
vesslctl team create --name <name> | 새 팀 생성 |
설정
| 명령어 | 설명 |
|---|---|
vesslctl config show | 현재 CLI 설정 표시 |
vesslctl config set default_org <name> | 기본 조직 설정 |
vesslctl config set default_team <name> | 기본 팀 설정 |
vesslctl config set output_format <fmt> | 기본 출력 형식 설정(table, json, csv) |
Workspace
별칭:vesslctl ws
| 명령어 | 설명 |
|---|---|
vesslctl workspace list | 현재 팀의 Workspace 목록 조회 |
vesslctl workspace show <slug> | Workspace 상세 정보 및 상태 표시 |
vesslctl workspace create | 새 Workspace 생성(아래 플래그 참조) |
vesslctl workspace ssh <slug> | 실행 중인 Workspace에 SSH 접속 |
vesslctl workspace logs <slug> | Workspace 로그 확인 |
vesslctl workspace pause <slug> | Workspace 일시정지(환경 보존) |
vesslctl workspace start <slug> | 일시정지된 Workspace 재시작 |
vesslctl workspace terminate <slug> | Workspace 종료 및 삭제 |
vesslctl workspace create \
--name <name> \
--cluster <cluster> \
--resource-spec <spec> \
--image <image> \
--ssh-key <ssh-key-slug> \
--port jupyter:8888:http
실행 중인 Workspace 안에서는 워크로드 토큰(
VESSLCTL_ACCESS_TOKEN, VESSLCTL_ORG, VESSLCTL_TEAM)이 미리 세팅돼 있어요. JupyterLab 터미널에서 vesslctl workspace list나 vesslctl job create 같은 명령을 별도 인증 없이 그대로 사용할 수 있어요.SSH 키
| 명령어 | 설명 |
|---|---|
vesslctl ssh-key list | 계정에 등록된 SSH 키 조회 |
vesslctl ssh-key add --name <name> --public-key-file <path> | 파일에서 공개 키 등록 |
vesslctl ssh-key add --name <name> --generate | 서버에서 키페어 생성(개인 키는 한 번만 출력) |
vesslctl ssh-key delete <ssh-key-slug> | slug로 SSH 키 삭제(-y로 확인 프롬프트 건너뛰기) |
Job
| 명령어 | 설명 |
|---|---|
vesslctl job list | 현재 팀의 Job 목록 조회 |
vesslctl job show <slug> | Job 상세 정보 및 상태 표시 |
vesslctl job create | 새 배치 잡 제출(아래 플래그 참조) |
vesslctl job logs <slug> | Job 출력 로그 확인 |
vesslctl job export <slug> | Job 설정을 JSON으로 내보내기 |
vesslctl job terminate <slug> | 실행 중인 Job 취소 |
vesslctl job tag attach <slug> <tag> | Job에 태그 달기 |
vesslctl job tag detach <slug> <tag> | Job에서 태그 해제 |
vesslctl job create \
--name <name> \
--resource-spec <spec> \
--image <image> \
--cmd "<command>"
클러스터 & 리소스
| 명령어 | 설명 |
|---|---|
vesslctl cluster list | 사용 가능한 클러스터 조회 |
vesslctl resource-spec list | 리소스 스펙 조회(GPU/CPU 설정) |
vesslctl resource-spec list --cluster <slug> | 특정 클러스터의 스펙 조회 |
Storage & Volume
별칭:vesslctl vol
| 명령어 | 설명 |
|---|---|
vesslctl storage list | 저장소 조회 |
vesslctl storage show <slug> | 저장소 상세 정보 표시 |
vesslctl storage create | Cluster storage 생성(--name, --cluster, --capacity 필수) |
vesslctl storage delete <slug> | 저장소 삭제 |
vesslctl volume list | Volume 조회 |
vesslctl volume show <slug> | Volume 상세 정보 표시 |
vesslctl volume create --name <n> --storage <slug> --teams <team> | 새 Volume 생성(--name, --storage, --teams 필수) |
vesslctl volume ls <slug> --prefix / | Volume 내 파일 목록 조회(루트는 /) |
vesslctl volume token <slug> | Volume의 임시 S3 자격 증명 받기 |
vesslctl volume upload <slug> <local_path> | 로컬 파일을 Volume에 업로드 |
vesslctl volume download <slug> <local_path> | Volume의 파일을 로컬에 다운로드 |
vesslctl volume update <slug> | Volume 메타데이터 업데이트(--name, --description, --teams 중 하나 이상) |
vesslctl volume delete <slug> | Volume 삭제 |
태그
| 명령어 | 설명 |
|---|---|
vesslctl tag list | 현재 조직의 태그 조회 |
vesslctl tag create <value> | 태그 생성(선택: --color "#ff0000") |
vesslctl tag delete <value> | 값으로 태그 삭제(또는 -s <slug>) |
AI 스킬
| 명령어 | 설명 |
|---|---|
vesslctl skill install | AI 코딩 에이전트용 스킬 설치 |
vesslctl skill show | 번들된 스킬 내용 표시 |
유틸리티
| 명령어 | 설명 |
|---|---|
vesslctl update | vesslctl을 최신 버전으로 업데이트(-y로 확인 프롬프트 건너뛰기) |
vesslctl version | vesslctl 버전 출력 |
vesslctl install | vesslctl을 PATH 디렉터리에 설치 |
vesslctl completion install | 셸 자동 감지 후 자동완성 스크립트 설치 |
vesslctl completion bash|zsh|fish|powershell | 셸 자동완성 스크립트 수동 생성 |
주요 워크플로우
처음 설정
# 설치
curl -fsSL https://api.cloud.vessl.ai/cli/install.sh | bash
# 인증
vesslctl auth login
# 기본값 설정
vesslctl config set default_org <your-org>
vesslctl config set default_team <your-team>
# 확인
vesslctl auth status
vesslctl config show
Workspace 실행 및 접속
vesslctl workspace create \
--name dev-box \
--cluster <cluster-name> \
--resource-spec <spec-name> \
--image pytorch/pytorch:2.3.0-cuda12.1-cudnn8-devel
# `vesslctl workspace list`에서 Workspace slug(예: dev-box-abc123)를 복사해요.
vesslctl workspace show <workspace-slug> # "running" 상태가 될 때까지 대기
vesslctl workspace ssh <workspace-slug> # 접속
vesslctl workspace pause <workspace-slug> # 오늘은 여기까지
배치 잡 제출
vesslctl job create \
--name train-v2 \
--resource-spec <spec-name> \
--image pytorch/pytorch:2.3.0-cuda12.1-cudnn8-devel \
--cmd "python train.py --epochs 50"
vesslctl job logs train-v2 --follow
Object storage에 데이터 업로드
# Volume 생성(--name, --storage, --teams 필수)
vesslctl volume create --name my-dataset --storage <storage-name> --teams <team>
# `vesslctl volume list`에서 Volume slug(예: my-dataset-abc123)를 복사해요.
vesslctl volume upload <volume-slug> ./data/
# 확인
vesslctl volume ls <volume-slug> --prefix /
aws s3 cp, 커스텀 파이프라인 등)와 연동하려면 vesslctl volume token <volume-slug>으로 임시 S3 자격 증명과 엔드포인트 URL을 받아서 쓰면 돼요.