_{RLark 具身智能云原生纳管平台}

以 Kubernetes 原生方式管理跨集群具身智能工作负载，从云端 GPU 训练到端侧设备部署。通过统一的任务调度、跨集群 Pod 网络互通和多运行时支持，实现 GPU 集群、机械臂、传感器等异构设备间的无缝协同。

核心能力¶

具身智能工作负载编排：从云端 GPU 训练（RL/LLM）到端侧部署，统一的声明式 Job/Task 抽象覆盖全链路
多运行时数据面：基于 Kubernetes 统一纳管云端 GPU 集群与端侧设备，覆盖训练到具身设备部署的完整链路；面向不适合部署 Kubernetes 的轻量端侧场景，后续将扩展 Docker 和 Raw 运行时支持
跨集群资源抽象：通过 Domain 和 Node CRD 统一管理多地 GPU 集群和端侧设备，控制面运行在 kcp 之上
声明式训练任务：基于 Job/Task 的多角色编排，支持声明式定义 Ray 集群
跨集群 Pod 网络：基于 TUN 设备 + gVisor 协议栈 + SSH 隧道的虚拟网络，Pod 跨集群通信无需 NAT 穿透
证书体系：X.509 + SSH 双层证书，支持 Agent 接入、Domain 范围的跨集群转发鉴权、用户 SSH 登录鉴权
可观测性：Prometheus 指标暴露、Pod 日志实时查询、Web 管理界面

架构概览¶

下图是控制面和数据面主要组件的简化视图。

快速开始¶

# 克隆仓库并进入项目目录
git clone https://github.com/RLinf/RLark.git
cd RLark

# 一键部署：控制面（Docker Compose）+ 2 个 kind 集群 + 跨集群网络验证
bash apps/rlark/docs/examples/quickstart.sh

系统要求

操作系统：Linux（推荐）或 macOS
CPU 架构：amd64 / arm64
内存：建议 ≥ 16 GB
磁盘：建议 ≥ 20 GB 可用空间
依赖：Docker ≥ 24.0、kind ≥ 0.20、kubectl ≥ 1.28、jq、python3
中国大陆用户：如 Docker Hub 拉取镜像失败，脚本会自动尝试国内镜像源

详见快速开始指南了解完整前置依赖和分步说明。

技术栈¶

语言：Go (控制面/Agent) + TypeScript (前端)
编排：Kubernetes (kcp + kind)
网络：TUN 设备 + gVisor netstack + SSH 隧道
证书：X.509 mTLS + SSH 证书
数据库：PostgreSQL (Bun ORM)
监控：Prometheus
前端：React + Vite + TypeScript

RLark 具身智能云原生纳管平台

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