Refactor: 記事をディレクトリ構成に変更、セットアップスクリプト追加
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parent
30761d2e4f
commit
24ea3f3e25
144
dgx-spark-minimax/scripts/dgx-spark-serve.sh
Executable file
144
dgx-spark-minimax/scripts/dgx-spark-serve.sh
Executable file
@ -0,0 +1,144 @@
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|||||||
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#!/bin/bash
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||||||
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#
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# DGX Spark vLLM モデル起動スクリプト
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# Usage: ./dgx-spark-serve.sh [model] [options...]
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#
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set -euo pipefail
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# Colors
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RED='\033[0;31m'
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GREEN='\033[0;32m'
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YELLOW='\033[1;33m'
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BLUE='\033[0;34m'
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NC='\033[0m'
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||||||
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log_info() { echo -e "${BLUE}[INFO]${NC} $1"; }
|
||||||
|
log_ok() { echo -e "${GREEN}[OK]${NC} $1"; }
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||||||
|
log_warn() { echo -e "${YELLOW}[WARN]${NC} $1"; }
|
||||||
|
log_error() { echo -e "${RED}[ERROR]${NC} $1"; }
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||||||
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# デフォルト設定
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DEFAULT_TP_SIZE=2
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DEFAULT_MAX_MODEL_LEN=65536
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DEFAULT_GPU_MEM_UTIL=0.90
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DEFAULT_HOST="0.0.0.0"
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DEFAULT_PORT=8000
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# プリセットモデル
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declare -A MODEL_PRESETS=(
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["minimax-m25"]="cerebras/MiniMax-M2.5-REAP-172B-A10B --tool-call-parser minimax_m2 --reasoning-parser minimax_m2_append_think --enable-auto-tool-choice"
|
||||||
|
["minimax-m2"]="cerebras/MiniMax-M2-REAP-172B-A10B --tool-call-parser minimax_m2 --reasoning-parser minimax_m2_append_think --enable-auto-tool-choice"
|
||||||
|
["llama-70b"]="nvidia/Llama-3.3-70B-Instruct-NVFP4"
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||||||
|
["qwen-32b"]="nvidia/Qwen3-32B-NVFP4"
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||||||
|
["gpt-oss-120b"]="openai/gpt-oss-120b"
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||||||
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)
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show_presets() {
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|
echo "利用可能なプリセット:"
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for key in "${!MODEL_PRESETS[@]}"; do
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echo " $key"
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done
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}
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find_container() {
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|
docker ps --format '{{.Names}}' | grep -E '^node-[0-9]+$' | head -1
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}
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main() {
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local model="${1:-}"
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shift || true
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||||||
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||||||
|
if [[ -z "$model" || "$model" == "help" || "$model" == "--help" ]]; then
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||||||
|
cat << 'EOF'
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|
DGX Spark vLLM モデル起動スクリプト
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Usage:
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dgx-spark-serve.sh <model|preset> [options...]
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Presets:
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minimax-m25 MiniMax-M2.5-REAP-172B (推奨)
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minimax-m2 MiniMax-M2-REAP-172B
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llama-70b Llama-3.3-70B-Instruct-NVFP4
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|
qwen-32b Qwen3-32B-NVFP4
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gpt-oss-120b GPT-OSS-120B
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|
Options (vllm serveに渡される):
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|
--tensor-parallel-size N テンソル並列数 (default: 2)
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--max-model-len N 最大コンテキスト長 (default: 65536)
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--host IP APIホスト (default: 0.0.0.0)
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--port N APIポート (default: 8000)
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Examples:
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# プリセット使用
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./dgx-spark-serve.sh minimax-m25
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# カスタムモデル
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./dgx-spark-serve.sh my-org/my-model --max-model-len 32768
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|
# メモリ節約モード
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||||||
|
./dgx-spark-serve.sh minimax-m25 --max-model-len 16384 --max-num-seqs 32
|
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|
EOF
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|
echo ""
|
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|
show_presets
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||||||
|
exit 0
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|
fi
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|
# コンテナ確認
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local container
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|
container=$(find_container)
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|
if [[ -z "$container" ]]; then
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|
log_error "vLLMコンテナが見つかりません"
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|
log_info "先に 'dgx-spark-setup.sh cluster' でクラスターを起動してください"
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exit 1
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fi
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|
log_ok "コンテナ検出: $container"
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# プリセット展開
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local model_args=""
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|
if [[ -n "${MODEL_PRESETS[$model]:-}" ]]; then
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||||||
|
model_args="${MODEL_PRESETS[$model]}"
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||||||
|
log_info "プリセット使用: $model"
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|
model=$(echo "$model_args" | awk '{print $1}')
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|
model_args=$(echo "$model_args" | cut -d' ' -f2-)
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|
fi
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||||||
|
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|
# デフォルトオプション構築
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|
local has_tp=false has_len=false has_host=false has_port=false has_trust=false
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|
for arg in "$@"; do
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|
case "$arg" in
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||||||
|
--tensor-parallel-size*) has_tp=true ;;
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||||||
|
--max-model-len*) has_len=true ;;
|
||||||
|
--host*) has_host=true ;;
|
||||||
|
--port*) has_port=true ;;
|
||||||
|
--trust-remote-code*) has_trust=true ;;
|
||||||
|
esac
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|
done
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||||||
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||||||
|
local defaults=""
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|
$has_tp || defaults+=" --tensor-parallel-size $DEFAULT_TP_SIZE"
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||||||
|
$has_len || defaults+=" --max-model-len $DEFAULT_MAX_MODEL_LEN"
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||||||
|
$has_host || defaults+=" --host $DEFAULT_HOST"
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||||||
|
$has_port || defaults+=" --port $DEFAULT_PORT"
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||||||
|
$has_trust || defaults+=" --trust-remote-code"
|
||||||
|
defaults+=" --gpu-memory-utilization $DEFAULT_GPU_MEM_UTIL"
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# コマンド構築
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local cmd="vllm serve $model $model_args $defaults $*"
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log_info "起動コマンド:"
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echo " $cmd"
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echo ""
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read -rp "実行しますか？ [Y/n]: " confirm
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|
if [[ "${confirm,,}" == "n" ]]; then
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|
log_warn "キャンセルしました"
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|
exit 0
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|
fi
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|
log_info "モデルを起動中..."
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|
docker exec -it "$container" /bin/bash -c "$cmd"
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|
}
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||||||
|
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||||||
|
main "$@"
|
||||||
343
dgx-spark-minimax/scripts/dgx-spark-setup.sh
Executable file
343
dgx-spark-minimax/scripts/dgx-spark-setup.sh
Executable file
@ -0,0 +1,343 @@
|
|||||||
|
#!/bin/bash
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||||||
|
#
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|
# DGX Spark デュアル構成セットアップスクリプト
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# Usage: curl -sL <url> | bash -s -- [command]
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#
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# Commands:
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# network - QSFPインターフェースのIP設定
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# ssh - 対向ノードへのSSH鍵配布
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|
# docker - Docker権限設定
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# vllm-pull - vLLMイメージ取得
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|
# cluster - vLLMクラスター起動
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|
# all - 全セットアップ実行
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|
#
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set -euo pipefail
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||||||
|
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|
# Colors
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RED='\033[0;31m'
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||||||
|
GREEN='\033[0;32m'
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||||||
|
YELLOW='\033[1;33m'
|
||||||
|
BLUE='\033[0;34m'
|
||||||
|
NC='\033[0m'
|
||||||
|
|
||||||
|
log_info() { echo -e "${BLUE}[INFO]${NC} $1"; }
|
||||||
|
log_ok() { echo -e "${GREEN}[OK]${NC} $1"; }
|
||||||
|
log_warn() { echo -e "${YELLOW}[WARN]${NC} $1"; }
|
||||||
|
log_error() { echo -e "${RED}[ERROR]${NC} $1"; }
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||||||
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|
# QSFPインターフェース検出
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|
detect_qsfp_interface() {
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|
local iface
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iface=$(ibdev2netdev 2>/dev/null | grep "(Up)" | awk '{print $5}' | head -1)
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||||||
|
if [[ -z "$iface" ]]; then
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||||||
|
# フォールバック: enp1s0f で始まるインターフェースを探す
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||||||
|
iface=$(ip link show | grep -oP 'enp1s0f[0-9]+np[0-9]+' | head -1)
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||||||
|
fi
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||||||
|
echo "$iface"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
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||||||
|
# 現在のIPアドレス取得
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|
get_current_ip() {
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local iface=$1
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||||||
|
ip -4 addr show "$iface" 2>/dev/null | grep -oP '(?<=inet\s)\d+(\.\d+){3}' | head -1
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|
}
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||||||
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|
# ネットワーク設定
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cmd_network() {
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|
log_info "QSFPインターフェースを検出中..."
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||||||
|
local iface
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||||||
|
iface=$(detect_qsfp_interface)
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||||||
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||||||
|
if [[ -z "$iface" ]]; then
|
||||||
|
log_error "QSFPインターフェースが見つかりません"
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|
log_info "ibdev2netdev の出力を確認してください"
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|
exit 1
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|
fi
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||||||
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||||||
|
log_ok "検出: $iface"
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||||||
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||||||
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# 現在のIP確認
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local current_ip
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||||||
|
current_ip=$(get_current_ip "$iface")
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||||||
|
if [[ -n "$current_ip" ]]; then
|
||||||
|
log_info "現在のIP: $current_ip"
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||||||
|
read -rp "このIPを使用しますか？ [Y/n]: " use_current
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||||||
|
if [[ "${use_current,,}" != "n" ]]; then
|
||||||
|
log_ok "設定完了: $iface = $current_ip"
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||||||
|
return 0
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
fi
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|
|
||||||
|
# IP入力
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echo ""
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|
log_info "このノードのIPアドレスを設定します"
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log_info "例: Node 1 = 192.168.100.10, Node 2 = 192.168.100.11"
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||||||
|
read -rp "IPアドレス (例: 192.168.100.10): " new_ip
|
||||||
|
read -rp "サブネットマスク [24]: " subnet
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||||||
|
subnet=${subnet:-24}
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||||||
|
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||||||
|
# 設定適用
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||||||
|
log_info "IPアドレスを設定中..."
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|
sudo ip addr flush dev "$iface" 2>/dev/null || true
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|
sudo ip addr add "${new_ip}/${subnet}" dev "$iface"
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||||||
|
sudo ip link set "$iface" up
|
||||||
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||||||
|
log_ok "設定完了: $iface = $new_ip/$subnet"
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||||||
|
# 永続化確認
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||||||
|
read -rp "netplanで永続化しますか？ [Y/n]: " persist
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|
if [[ "${persist,,}" != "n" ]]; then
|
||||||
|
local netplan_file="/etc/netplan/99-dgx-spark-qsfp.yaml"
|
||||||
|
log_info "netplan設定を作成中..."
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||||||
|
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||||||
|
sudo tee "$netplan_file" > /dev/null << EOF
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|
network:
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||||||
|
version: 2
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|
ethernets:
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||||||
|
${iface}:
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||||||
|
addresses:
|
||||||
|
- ${new_ip}/${subnet}
|
||||||
|
EOF
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||||||
|
|
||||||
|
sudo netplan apply
|
||||||
|
log_ok "永続化完了: $netplan_file"
|
||||||
|
fi
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||||||
|
|
||||||
|
# 環境変数出力
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||||||
|
echo ""
|
||||||
|
log_info "以下の環境変数をエクスポートしてください:"
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|
echo "export MN_IF_NAME=$iface"
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||||||
|
echo "export VLLM_HOST_IP=$new_ip"
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|
}
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||||||
|
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||||||
|
# SSH鍵配布
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|
cmd_ssh() {
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||||||
|
log_info "SSH鍵の設定を開始します"
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||||||
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||||||
|
# 鍵がなければ生成
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||||||
|
if [[ ! -f ~/.ssh/id_ed25519 ]]; then
|
||||||
|
log_info "SSH鍵を生成中..."
|
||||||
|
ssh-keygen -t ed25519 -N "" -f ~/.ssh/id_ed25519
|
||||||
|
log_ok "鍵生成完了"
|
||||||
|
else
|
||||||
|
log_ok "既存の鍵を使用: ~/.ssh/id_ed25519"
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
|
# 対向ノードのIP入力
|
||||||
|
read -rp "対向ノードのIPアドレス: " remote_ip
|
||||||
|
read -rp "対向ノードのユーザー名 [$USER]: " remote_user
|
||||||
|
remote_user=${remote_user:-$USER}
|
||||||
|
|
||||||
|
log_info "対向ノードに公開鍵を配布中..."
|
||||||
|
log_warn "パスワードを求められます"
|
||||||
|
|
||||||
|
ssh-copy-id "${remote_user}@${remote_ip}"
|
||||||
|
|
||||||
|
log_ok "SSH鍵配布完了"
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||||||
|
|
||||||
|
# 疎通確認
|
||||||
|
log_info "接続テスト中..."
|
||||||
|
if ssh -o BatchMode=yes -o ConnectTimeout=5 "${remote_user}@${remote_ip}" "echo OK" &>/dev/null; then
|
||||||
|
log_ok "パスワードなしSSH接続成功"
|
||||||
|
else
|
||||||
|
log_error "接続に失敗しました"
|
||||||
|
exit 1
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
# Docker権限設定
|
||||||
|
cmd_docker() {
|
||||||
|
log_info "Docker権限を設定中..."
|
||||||
|
|
||||||
|
if groups | grep -q docker; then
|
||||||
|
log_ok "既にdockerグループに所属しています"
|
||||||
|
else
|
||||||
|
sudo groupadd docker 2>/dev/null || true
|
||||||
|
sudo usermod -aG docker "$USER"
|
||||||
|
log_ok "dockerグループに追加しました"
|
||||||
|
log_warn "変更を反映するには再ログインするか 'newgrp docker' を実行してください"
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
|
# NVIDIA Container Toolkit確認
|
||||||
|
if docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:13.0.1-devel-ubuntu24.04 nvidia-smi &>/dev/null; then
|
||||||
|
log_ok "NVIDIA Container Toolkit正常動作"
|
||||||
|
else
|
||||||
|
log_error "GPU付きコンテナが起動できません"
|
||||||
|
log_info "NVIDIA Container Toolkitをインストールしてください"
|
||||||
|
exit 1
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
# vLLMイメージ取得
|
||||||
|
cmd_vllm_pull() {
|
||||||
|
local image="nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3"
|
||||||
|
|
||||||
|
log_info "vLLMイメージを取得中..."
|
||||||
|
log_info "Image: $image"
|
||||||
|
|
||||||
|
docker pull "$image"
|
||||||
|
|
||||||
|
log_ok "取得完了"
|
||||||
|
echo ""
|
||||||
|
echo "export VLLM_IMAGE=$image"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
# vLLMクラスター起動
|
||||||
|
cmd_cluster() {
|
||||||
|
log_info "vLLMクラスターを起動します"
|
||||||
|
|
||||||
|
# 環境変数確認
|
||||||
|
if [[ -z "${VLLM_IMAGE:-}" ]]; then
|
||||||
|
export VLLM_IMAGE="nvcr.io/nvidia/vllm:25.11-py3"
|
||||||
|
log_warn "VLLM_IMAGE未設定、デフォルト使用: $VLLM_IMAGE"
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
|
if [[ -z "${VLLM_HOST_IP:-}" ]]; then
|
||||||
|
local iface
|
||||||
|
iface=$(detect_qsfp_interface)
|
||||||
|
if [[ -n "$iface" ]]; then
|
||||||
|
VLLM_HOST_IP=$(get_current_ip "$iface")
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
|
if [[ -z "${VLLM_HOST_IP:-}" ]]; then
|
||||||
|
read -rp "このノードのクラスター通信用IP: " VLLM_HOST_IP
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
|
if [[ -z "${MN_IF_NAME:-}" ]]; then
|
||||||
|
MN_IF_NAME=$(detect_qsfp_interface)
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
|
log_info "設定:"
|
||||||
|
echo " VLLM_IMAGE: $VLLM_IMAGE"
|
||||||
|
echo " VLLM_HOST_IP: $VLLM_HOST_IP"
|
||||||
|
echo " MN_IF_NAME: $MN_IF_NAME"
|
||||||
|
echo ""
|
||||||
|
|
||||||
|
# ノードタイプ選択
|
||||||
|
echo "このノードの役割を選択してください:"
|
||||||
|
echo " 1) ヘッドノード (Node 1)"
|
||||||
|
echo " 2) ワーカーノード (Node 2)"
|
||||||
|
read -rp "選択 [1/2]: " node_type
|
||||||
|
|
||||||
|
# run_cluster.sh取得
|
||||||
|
if [[ ! -f ./run_cluster.sh ]]; then
|
||||||
|
log_info "run_cluster.sh をダウンロード中..."
|
||||||
|
wget -q https://raw.githubusercontent.com/vllm-project/vllm/refs/heads/main/examples/online_serving/run_cluster.sh
|
||||||
|
chmod +x run_cluster.sh
|
||||||
|
fi
|
||||||
|
|
||||||
|
local head_ip
|
||||||
|
if [[ "$node_type" == "1" ]]; then
|
||||||
|
head_ip="$VLLM_HOST_IP"
|
||||||
|
log_info "ヘッドノードとして起動中..."
|
||||||
|
|
||||||
|
bash run_cluster.sh "$VLLM_IMAGE" "$head_ip" --head ~/.cache/huggingface \
|
||||||
|
-e VLLM_HOST_IP="$VLLM_HOST_IP" \
|
||||||
|
-e UCX_NET_DEVICES="$MN_IF_NAME" \
|
||||||
|
-e NCCL_SOCKET_IFNAME="$MN_IF_NAME" \
|
||||||
|
-e OMPI_MCA_btl_tcp_if_include="$MN_IF_NAME" \
|
||||||
|
-e GLOO_SOCKET_IFNAME="$MN_IF_NAME" \
|
||||||
|
-e TP_SOCKET_IFNAME="$MN_IF_NAME" \
|
||||||
|
-e RAY_memory_monitor_refresh_ms=0 \
|
||||||
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-e MASTER_ADDR="$head_ip"
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else
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read -rp "ヘッドノード(Node 1)のIP: " head_ip
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log_info "ワーカーノードとして起動中..."
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bash run_cluster.sh "$VLLM_IMAGE" "$head_ip" --worker ~/.cache/huggingface \
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-e VLLM_HOST_IP="$VLLM_HOST_IP" \
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-e UCX_NET_DEVICES="$MN_IF_NAME" \
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||||||
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-e NCCL_SOCKET_IFNAME="$MN_IF_NAME" \
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||||||
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-e OMPI_MCA_btl_tcp_if_include="$MN_IF_NAME" \
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||||||
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-e GLOO_SOCKET_IFNAME="$MN_IF_NAME" \
|
||||||
|
-e TP_SOCKET_IFNAME="$MN_IF_NAME" \
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||||||
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-e RAY_memory_monitor_refresh_ms=0 \
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||||||
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-e MASTER_ADDR="$head_ip"
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fi
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}
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# 全セットアップ
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cmd_all() {
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log_info "=== DGX Spark デュアル構成 フルセットアップ ==="
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echo ""
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cmd_docker
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echo ""
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cmd_network
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echo ""
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read -rp "対向ノードへのSSH鍵配布を行いますか？ [Y/n]: " do_ssh
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if [[ "${do_ssh,,}" != "n" ]]; then
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cmd_ssh
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||||||
|
echo ""
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||||||
|
fi
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||||||
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cmd_vllm_pull
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||||||
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echo ""
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|
log_ok "セットアップ完了！"
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echo ""
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log_info "次のステップ:"
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echo " 1. 対向ノードでも同じスクリプトを実行"
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echo " 2. 両ノードで 'dgx-spark-setup.sh cluster' を実行"
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echo " 3. ヘッドノードでモデルを起動"
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}
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# ヘルプ
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cmd_help() {
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cat << 'EOF'
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DGX Spark デュアル構成セットアップスクリプト
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Usage:
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dgx-spark-setup.sh <command>
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Commands:
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network QSFPインターフェースのIP設定
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ssh 対向ノードへのSSH鍵配布
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docker Docker権限設定
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vllm-pull vLLMイメージ取得
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cluster vLLMクラスター起動
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all 全セットアップ実行（推奨）
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Examples:
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# フルセットアップ
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./dgx-spark-setup.sh all
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# ネットワークのみ設定
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./dgx-spark-setup.sh network
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# クラスター起動
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export VLLM_HOST_IP=192.168.100.10
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export MN_IF_NAME=enp1s0f1np1
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./dgx-spark-setup.sh cluster
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ワンライナー実行:
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curl -sL https://example.com/dgx-spark-setup.sh | bash -s -- all
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EOF
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}
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# メイン
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main() {
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local cmd="${1:-help}"
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case "$cmd" in
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network) cmd_network ;;
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ssh) cmd_ssh ;;
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docker) cmd_docker ;;
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|
vllm-pull) cmd_vllm_pull ;;
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||||||
|
cluster) cmd_cluster ;;
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||||||
|
all) cmd_all ;;
|
||||||
|
help|--help|-h) cmd_help ;;
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*)
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log_error "Unknown command: $cmd"
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|
cmd_help
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exit 1
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;;
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|
esac
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|
}
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|
main "$@"
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