Magnetar: Skill for Codex

PUBLISH

STOP 点——必须询问用户

进入本阶段时，暂停并向用户确认以下三项，缺一不可：

1. 发布到哪里？ GitHub / HuggingFace
2. 仓库名叫什么？（默认 {model_name}-axmodel）
3. 凭据在哪？ GitHub 用 GITHUB_TOKEN 环境变量，HF 用 HF_TOKEN

执行

result = magnetar.stages.publish.publish(
    pkg=task_dir / "package",
    target="github",          # 或 "huggingface"
    repo_name="my-model-axmodel",
    token=None,               # None → 自动读 GITHUB_TOKEN / HF_TOKEN 环境变量
    org="AXERA-TECH",         # 可选，GitHub org 或 HF namespace
    model_name="my_model",
)

分发策略

HF 特殊处理

• 剔除 model_convert/、.git、__pycache__（cpp/ 编译产物保留）
• README.md 自动添加 YAML frontmatter（license、pipeline_tag、tags）
• 上传到 HF model repo

GitHub 特殊处理

• 在 package 目录内 git init + git push --force
• 使用 https://oauth2:{token}@github.com/{org}/{repo}.git 认证

验证

• GitHub：确认 push 成功，返回 repo URL
• HF：确认 upload_folder 成功，返回 model URL
• 端到端 NPU 跑通（RUNONBOARD 通过）时，发布包 SDK 为 NPU 专用版： 无 onnxruntime/torch/transformers 运行时回退，依赖仅 numpy + pyaxengine
• 检查 package/NPU_ONLY_SDK.md 存在且 python/*_sdk/inference.py 无 import onnxruntime

LLM 分支（model_route=llm）

• 发布内容以 axllm 模型目录（models/ 内 config.json + tokenizer + *.axmodel） 与 OpenAI 兼容 Python SDK（依赖仅 requests）为主；
• GitHub：model_convert 含可复现 llm_build.sh（完整 llm_build2 命令）；
• HuggingFace：上传模型目录 + SDK + setup.sh/run.sh（含 axllm 安装脚本说明）；
• README frontmatter 的 pipeline_tag 用 text-generation。

失败处理

• 凭据缺失 → 返回错误信息，重新询问用户
• 推送/上传失败 → 返回错误详情，用户决定重试或跳过
• huggingface_hub 未安装 → 提示 pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ huggingface_hub