bohrium-job

name	bohrium-job
description	Manage Bohrium compute jobs via bohr CLI or open.bohrium.com API. Use when: user asks about submitting/listing/killing/deleting compute jobs on Bohrium, checking job logs, or monitoring job status. NOT for: node management, image management, or project management.

SKILL: Bohrium 任务 (Job) 管理

概述

管理 Bohrium 平台的计算任务。优先使用 bohr CLI，仅在 CLI 不支持的高级操作时回退到 API。

认证配置

BOHR_ACCESS_KEY 和 PROJECT_ID 从 OpenClaw 配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json 中读取：

"bohrium-job": {
  "enabled": true,
  "apiKey": "YOUR_BOHR_ACCESS_KEY",
  "env": {
    "BOHR_ACCESS_KEY": "YOUR_BOHR_ACCESS_KEY",
    "PROJECT_ID": "YOUR_PROJECT_ID"
  }
}

OpenClaw 会自动将 env 中的变量注入到运行环境。Skill 只要求配置 BOHR_ACCESS_KEY；兼容旧 CLI 所需的映射由辅助脚本内部处理。

直接调用 bohr CLI 时，先把 BOHR_ACCESS_KEY 映射给旧 CLI 读取的 ACCESS_KEY：

export ACCESS_KEY="$BOHR_ACCESS_KEY"

前置条件：安装 bohr CLI

# macOS
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://dp-public.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bohrctl/1.0.0/install_bohr_mac_curl.sh)"

# Linux
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://dp-public.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/bohrctl/1.0.0/install_bohr_linux_curl.sh)"

# 安装后确认
source ~/.bashrc  # 或 source ~/.zshrc
export PATH="$HOME/.bohrium:$PATH"
export ACCESS_KEY="$BOHR_ACCESS_KEY"
bohr version

安装脚本会自动配置 OPENAPI_HOST 和 TIEFBLUE_HOST 环境变量。若未生效，手动设置：

export OPENAPI_HOST=https://open.bohrium.com
export TIEFBLUE_HOST=https://tiefblue.dp.tech

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提交任务

方式 1：命令行参数（推荐）

bohr job submit \
  -m "registry.dp.tech/dptech/deepmd-kit:3.1.1" \
  -t "c4_m15_1 * NVIDIA T4" \
  -c "python train.py" \
  -p ./input_dir/ \
  --project_id YOUR_PROJECT_ID \
  -n "my-job-name"

参数说明：

参数	缩写	必填	说明
--image_address	-m	是	镜像地址（必须用完整地址，如 registry.dp.tech/dptech/xxx:tag）
--machine_type	-t	是	机器规格
--command	-c	是	执行命令
--input_directory	-p	否	输入文件目录（默认 ./）
--project_id		是	项目 ID
--job_name	-n	否	任务名称
--log_file	-l	否	日志文件路径
--result_path	-r	否	完成后自动下载结果到指定目录（仅 /data、/personal、/share）
--job_group_id	-g	否	任务组 ID（需先通过 bohr job_group create 创建）
--max_run_time		否	最大运行时间（分钟），超时自动终止并回收文件
--max_reschedule_times		否	异常中断后自动重试次数
--nnode		否	并行计算节点数（默认 1）

方式 2：配置文件（适合复杂场景）

bohr job submit -i job.json -p ./input_dir/

job.json 完整示例：

{
  "job_name": "my-training-job",
  "command": "python train.py --epochs 10",
  "log_file": "train.log",
  "backward_files": ["model.pt", "results/"],
  "project_id": YOUR_PROJECT_ID,
  "machine_type": "c4_m15_1 * NVIDIA T4",
  "image_address": "registry.dp.tech/dptech/deepmd-kit:3.1.1",
  "job_type": "container",
  "disk_size": 50,
  "dataset_path": ["/bohr/my-dataset/v1"],
  "result_path": "/personal",
  "max_reschedule_times": 2,
  "max_run_time": 120,
  "nnode": 1
}

job.json 字段说明：

字段	说明	示例
job_name	任务名称	"DeePMD-kit test"
command	执行命令，用相对路径	"cd se_e2_a && dp train input.json"
log_file	运行期间可实时查看的日志文件	"train.log"
backward_files	需要下载的结果文件，为空则保留全部	["model.pt", "results/"]
project_id	项目 ID	YOUR_PROJECT_ID
machine_type	机器规格	"c4_m15_1 * NVIDIA T4"
image_address	完整镜像地址（非镜像名）	"registry.dp.tech/dptech/deepmd-kit:2.1.5-cuda11.6"
job_type	必须为 "container"	"container"
dataset_path	挂载的数据集路径数组	["/bohr/my-dataset/v1"]
result_path	自动回收结果到数据盘	"/personal"
max_run_time	最大运行时间（分钟）	120
max_reschedule_times	异常中断重试次数	2
disk_size	磁盘大小(GB)	50

关键注意事项

项目	说明
工作目录	Bohrium 自动 cd 到解压后的输入目录，cmd 中用相对路径
不要 cd /root/input	实际路径是 /home/input_lbg-{userId}-{jobId}/，不可预测
image_address 格式	必须用完整地址 registry.dp.tech/dptech/xxx:tag，不能只写镜像名
machine_type 格式	CPU: c2_m4_cpu；GPU: c4_m15_1 * NVIDIA T4、c8_m32_1 * NVIDIA V100
WAF 拦截	若 command 含 shell 关键字被阿里云 WAF 拦截(405)，将命令写入脚本，cmd 改为 bash run.sh
-p 参数大文件	提交后无输出提示时，检查 -p 目录下是否有大的隐藏文件导致压缩慢
自动重试	设置 max_reschedule_times 可在异常中断后自动重试（全量重跑）
job_type	必须设为 "container"，自 2023 年起不再支持虚拟机任务

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查看任务

bohr job list -n 10              # 最近 10 个
bohr job list -n 5 --json        # JSON 格式输出
bohr job list -r                 # 只看运行中
bohr job list -f                 # 只看失败的
bohr job list -i                 # 只看已完成
bohr job list -p                 # 只看等待中
bohr job list -j YOUR_JOB_GROUP_ID        # 查看指定 job group 下的任务

查看任务详情

bohr job describe -j YOUR_JOB_ID --json    # JSON 格式详情
bohr job describe -j YOUR_JOB_ID -l        # 完整详细信息

查看/下载日志

bohr job log -j YOUR_JOB_ID                # 查看日志
bohr job log -j YOUR_JOB_ID -o ./logs/     # 下载日志到本地目录

下载任务结果

bohr job download -j YOUR_JOB_ID -o ./results/
bohr job_group download -j YOUR_JOB_GROUP_ID -o ./results/   # 下载整组结果

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管理任务

bohr job terminate YOUR_JOB_ID             # 终止任务（保留结果文件，状态变为 completed）
bohr job kill YOUR_JOB_ID                  # 强制停止（不保留结果文件，不删除任务记录）
bohr job delete YOUR_JOB_ID                # 删除任务（状态变为 failed，结果文件删除，记录消失）
bohr job terminate YOUR_JOB_ID YOUR_JOB_ID_2    # 批量终止
bohr job delete YOUR_JOB_ID YOUR_JOB_ID_2       # 批量删除

terminate vs kill vs delete：

操作	结果文件	任务记录	状态
terminate	保留	保留	→ completed
kill	不保留	保留	→ failed
delete	删除	删除	从列表消失

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任务组管理

bohr job_group list -n 10 --json                    # 列出任务组
bohr job_group list -s 2026-01-01 -e 2026-03-14     # 按日期范围过滤
bohr job_group create -n "experiment-v1" -p YOUR_PROJECT_ID      # 创建任务组
bohr job_group terminate YOUR_JOB_GROUP_ID                    # 终止任务组
bohr job_group delete YOUR_JOB_GROUP_ID                       # 删除任务组
bohr job_group download -j YOUR_JOB_GROUP_ID -o ./results/    # 下载任务组结果

注意：bohr job_group create 创建的 job_group_id 用于 bohr job submit -g <id> 将多个任务归入同一组。此 ID 与 Web 界面上的任务组 ID 不同，仅适用于 CLI 提交。

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科学计算软件示例

DeePMD-kit 训练任务

{
  "job_name": "DeePMD-kit test",
  "command": "cd se_e2_a && dp train input.json > tmp_log 2>&1 && dp freeze -o graph.pb",
  "log_file": "se_e2_a/tmp_log",
  "backward_files": ["se_e2_a/lcurve.out", "se_e2_a/graph.pb"],
  "project_id": YOUR_PROJECT_ID,
  "machine_type": "c4_m15_1 * NVIDIA T4",
  "job_type": "container",
  "image_address": "registry.dp.tech/dptech/deepmd-kit:2.1.5-cuda11.6"
}

LAMMPS 分子动力学

{
  "job_name": "lammps_tutorial",
  "command": "mpirun -n 32 lmp_mpi -i in.shear > log",
  "log_file": "log",
  "backward_files": [],
  "project_id": YOUR_PROJECT_ID,
  "machine_type": "c32_m64_cpu",
  "job_type": "container",
  "image_address": "registry.dp.tech/dptech/lammps:29Sep2021"
}

ABACUS 第一性原理

{
  "job_name": "ABACUS test",
  "command": "OMP_NUM_THREADS=1 mpirun -np 8 abacus > log",
  "log_file": "log",
  "backward_files": [],
  "project_id": YOUR_PROJECT_ID,
  "machine_type": "c16_m32_cpu",
  "job_type": "container",
  "image_address": "registry.dp.tech/dptech/abacus:3.0.0"
}

GROMACS 分子模拟

{
  "job_name": "bohrium-gmx-example",
  "command": "bash rungmx.sh > log",
  "log_file": "log",
  "backward_files": [],
  "project_id": YOUR_PROJECT_ID,
  "machine_type": "c16_m62_1 * NVIDIA T4",
  "job_type": "container",
  "image_address": "registry.dp.tech/dptech/gromacs:2022.2"
}

CP2K 量子化学

{
  "job_name": "CP2K_Si_opt",
  "command": "source /cp2k-7.1/tools/toolchain/install/setup && mpirun -n 16 --allow-run-as-root --oversubscribe cp2k.popt -i input.inp -o output.log",
  "log_file": "output.log",
  "backward_files": ["output.log"],
  "project_id": YOUR_PROJECT_ID,
  "machine_type": "c16_m32_cpu",
  "job_type": "container",
  "image_address": "registry.dp.tech/dptech/cp2k:7.1"
}

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容器镜像与虚拟机镜像映射

软件	虚拟机镜像	容器镜像地址
DeePMD-kit	LBG_DeePMD-kit_2.1.4_v1	registry.dp.tech/dptech/deepmd-kit:2.1.5-cuda11.6
DPGEN	LBG_DP-GEN_0.10.6_v3	registry.dp.tech/dptech/dpgen:0.10.6
LAMMPS	LBG_LAMMPS_stable_23Jun2022_v1	registry.dp.tech/dptech/lammps:29Sep2021
GROMACS	gromacs-dp:2020.2	registry.dp.tech/dptech/gromacs:2022.2
Quantum-Espresso	LBG_Quantum-Espresso_7.1	registry.dp.tech/dptech/quantum-espresso:7.1
CP2K	-	registry.dp.tech/dptech/cp2k:7.1
ABACUS	-	registry.dp.tech/dptech/abacus:3.0.0
基础镜像 (CPU)	LBG_Common_v1/v2	registry.dp.tech/dptech/ubuntu:20.04-py3.10
基础镜像 (GPU)	LBG_base_image_ubun20.04	registry.dp.tech/dptech/ubuntu:20.04-py3.10-cuda11.6
Intel OneAPI	LBG_oneapi_2021_v1	registry.dp.tech/dptech/ubuntu:20.04-py3.10-intel2022-cuda11.6

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API 补充（CLI 不支持的操作）

以下操作 bohr CLI 不支持，需通过 API 完成：

import os, requests

AK = os.environ.get("BOHR_ACCESS_KEY", "")
BASE = "https://open.bohrium.com/openapi/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {AK}"}

# 按状态过滤任务列表 (0=等待, 1=运行中, 2=完成, 3=调度中, -1=失败)
r = requests.get(f"{BASE}/job/list", headers=HEADERS,
    params={"page": 1, "pageSize": 10, "status": 1})

# 查看任务配置（含文件访问 token）
r = requests.get(f"{BASE}/job/view/conf/{job_id}", headers=HEADERS)
# 返回: {state, baseDir, tempDir, token, host, expires}
# token + host 可用于 tiefblue 访问任务文件

# 查看快照
r = requests.get(f"{BASE}/job/{job_id}/snapshot", headers=HEADERS)

# 修改任务名
requests.post(f"{BASE}/job/{job_id}/modify",
    headers={**HEADERS, "Content-Type": "application/json"},
    json={"name": "new-name"})

# 修改任务组名
requests.post(f"{BASE}/job_group/{job_group_id}/modify",
    headers={**HEADERS, "Content-Type": "application/json"},
    json={"name": "new-group-name"})

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任务状态码

status	含义	bohr CLI 显示
0	等待中	Pending
1	运行中	Running
2	已完成	Finished
3	调度中	Scheduling
-1	失败	Failed

常见机器规格

machine_type	说明
c2_m4_cpu	2 核 4G 内存 CPU
c4_m8_cpu	4 核 8G 内存 CPU
c8_m32_cpu	8 核 32G 内存 CPU
c16_m32_cpu	16 核 32G 内存 CPU
c32_m64_cpu	32 核 64G 内存 CPU
c4_m15_1 * NVIDIA T4	4 核 15G + 1×T4 GPU
c16_m62_1 * NVIDIA T4	16 核 62G + 1×T4 GPU
c8_m32_1 * NVIDIA V100	8 核 32G + 1×V100 GPU
c32_m128_4 * NVIDIA V100	32 核 128G + 4×V100 GPU

常见错误与排查

问题	原因	解决
cd /root/input: No such file	cmd 中用了绝对路径	Bohrium 工作目录不可预测，用相对路径
unsupported protocol scheme ""	bohr CLI 缺少环境变量	export OPENAPI_HOST=https://open.bohrium.com && export TIEFBLUE_HOST=https://tiefblue.dp.tech
(200, '/account/login', None)	旧版 lbg (pip) 不支持 access_key	用新版 Go CLI（~/.bohrium/bohr）
AccessKey Invalid	直接调用 bohr 时未设置旧变量名	export ACCESS_KEY="$BOHR_ACCESS_KEY" 后重试
WAF 405 拦截	cmd 含 shell 关键字被阿里云 WAF 拦截	将命令写入脚本文件，cmd 改为 bash run.sh
Permission error	Job 不属于当前用户	确认 BOHR_ACCESS_KEY 对应的用户
jobId vs jobGroupId 搞混	两个是不同概念	CLI 中 kill/terminate/delete 均使用 jobId
提交后无输出	-p 目录下有大隐藏文件	检查目录大小，排除不需要的大文件
同规格任务效率不同	算法波动 ~30% + 不同供应商资源差异	属正常现象
任务调度时间长	供应商缓存自定义镜像或资源不足	耐心等待或联系技术支持
结果文件撑满系统盘	输出写到了系统盘而非数据盘	调整脚本输出路径，结果写到工作目录内
异常中断	机器回收或物理机故障（低概率）	设置 max_reschedule_times 自动重试