DigitalOcean 开源工具工作流 | AI生成和翻译

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是的，DigitalOcean 的所有内容都是开源的。以下是与你相关的全部信息：

主仓库

digitalocean/doctl — DigitalOcean API 的官方命令行工具，使用 Go 语言编写。

https://github.com/digitalocean/doctl

在 GitHub 上的 digitalocean/doctl 仓库中可以找到源代码或提交问题。另有一篇专门教程：”How To Work with DigitalOcean Block Storage Using doctl”。

卷相关源代码

卷命令位于 GitHub 上的 doctl/commands/volumes.go 文件中 — 你可以直接查看 volume create、volume delete、挂载/卸载等命令的具体实现。块存储卷的容量范围从 1GiB 到 16TiB，并且可以在同一区域内的云主机之间迁移。

在你的 MacBook 上安装

# macOS
brew install doctl

# 认证
doctl auth init
# 粘贴你的 DO API token

关键卷命令（适用于你的工作流程）

# 列出所有卷
doctl compute volume list

# 创建 200GB 卷
doctl compute volume create ml-data \
  --region sfo3 \
  --size 200GiB \
  --fs-type ext4

# 挂载到云主机
doctl compute volume-action attach <volume-id> <droplet-id>

# 卸载卷（销毁前执行）
doctl compute volume-action detach <volume-id> <droplet-id>

# 销毁云主机（卷保留）
doctl compute droplet delete <droplet-id> --force

# 列出快照
doctl compute snapshot list

其他实用资源 — DigitalOcean 的其他开源仓库

github.com/digitalocean/godo        # Go SDK（doctl 内部使用的库）
github.com/digitalocean/terraform-provider-digitalocean  # Terraform 提供商

godo 适合需要自行构建 Go 自动化脚本的场景 — 提供与 doctl 相同的 API 接口，但以库的形式使用。

针对你的工作流程 — 编写完整的会话脚本

由于你自己编写 CLI 工具（ww、zz、iclaw），可以将上述操作封装为 shell 脚本：

#!/bin/bash
# ml-session.sh

VOLUME_ID="your-volume-id"
SNAPSHOT_ID="your-os-snapshot-id"
REGION="sfo3"
SIZE="g-8vcpu-32gb-nvidia-l40s-1"  # 或你的 MI300X 标识

case $1 in
  start)
    # 从快照创建云主机
    DROPLET_ID=$(doctl compute droplet create amd-gpu \
      --image $SNAPSHOT_ID \
      --size $SIZE \
      --region $REGION \
      --ssh-keys $(doctl compute ssh-key list --no-header --format ID) \
      --wait \
      --format ID --no-header)

    # 挂载卷
    doctl compute volume-action attach $VOLUME_ID $DROPLET_ID --wait

    # 获取 IP
    IP=$(doctl compute droplet get $DROPLET_ID --format PublicIPv4 --no-header)
    echo "已就绪：ssh root@$IP"
    ;;

  stop)
    DROPLET_ID=$(doctl compute droplet list --format ID,Name --no-header | grep amd-gpu | awk '{print $1}')
    doctl compute volume-action detach $VOLUME_ID $DROPLET_ID --wait
    doctl compute droplet delete $DROPLET_ID --force
    echo "云主机已销毁，卷保留。"
    ;;
esac

./ml-session.sh start   # 启动环境，挂载卷，显示 IP
./ml-session.sh stop    # 卸载卷，销毁云主机

一个命令启动训练会话，一个命令干净地结束。完美适应你的终端优先工作流程。

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