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在 Replicate 上发布或更新 Cog…

当你已有可用的 Cog 项目，需要把模型推送到 Replicate、发布新版本，或搭建模型发布 CI/CD 时使用。

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GDI C 35/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 38/100 ×0.15

适用场景

在 Replicate 上发布或更新 C特定

解决思路

用 `cog push r8.im/owner/my-model` 构建并上传新版本。
或在 `cog.yaml` 中设置 `image: r8.im/owner/my-model`，然后运行裸 `cog push`。
模型权重超过 1GB 时，用 `--separate-weights` 将权重存到单独层，加快冷启动和推送。
迭代时用 `--x-fast` 加快推送，但会跳过部分验证。
需要构建期密钥时用 `--secret id=hf,src=$HOME/.hf_token`，避免密钥写入镜像历史。
安装 `cog-safe-push`：`pip install git+https://github.com/replicate/cog-safe-push.git`。
设置 `REPLICATE_API_TOKEN`；设置 `ANTHROPIC_API_KEY`，用于 Claude 判定随机模型输出相似度。
基本用法：`cog-safe-push --test-hardware=gpu-l40s owner/my-model`。
让 `cog-safe-push` 先用 ruff lint `predict.py`。
让它在缺失时创建私有测试模型 `owner/my-model-test`。
让它把本地 Cog 模型推送到测试模型。
让它 lint schema，包括描述、默认值等。
让它对照线上 `owner/my-model` 版本检查 schema 兼容性。
让它在线版本与测试版本之间运行预测对比。
让它用 AI 生成输入对测试模型做 fuzz。
若全部通过，让它推送到 `owner/my-model`。
在项目根目录放置 `cog-safe-push.yaml`；多模型仓库中放到 `cog-safe-push-configs/<variant>.yaml`。
每个测试用例从五种 checker 中只选一种：`match_prompt` 用于 Claude AI 判定，适合图像/视频；`match_url` 用于二进制/图像匹配；`error_contains` 用于负向测试；`jq_query` 用于 JSON 输出；`exact_string` 用于精确字符串匹配。
随机模型设置 `compare_outputs: false`；默认 `true` 对扩散模型/LLM 易脆。
配置 `predict` 块：`predict_timeout`、`test_cases`；配置 `fuzz` 块：`fixed_inputs.seed`、`disabled_inputs`、`iterations`、`prompt`。
如果模型有 trainer，配置 `train` 块：`destination`、`destination_hardware`、`train_timeout`、`test_cases`。
配置 `deployment` 块：`name`、`owner`、`hardware`，每次 push 自动创建或更新 Replicate deployment。
按需设置 `parallel`、`fast_push`、`ignore_schema_compatibility`、`official_model`。
自建 GitHub Actions 时创建 `.github/workflows/push.yaml`，使用 `workflow_dispatch` 输入 `no_push`。
构建 job 使用 `runs-on: ubuntu-latest-4-cores`，因为构建需要磁盘和 CPU。
在 job 中使用 `actions/checkout@v4`。
使用 `jlumbroso/free-disk-space@v1.3.1`，设置 `tool-cache: false`、`docker-images: false` 释放空间。
使用 `replicate/setup-cog@v2`，传入 `token: ${{ secrets.REPLICATE_API_TOKEN }}`。
运行 `pip install git+https://github.com/replicate/cog-safe-push.git`。
在设置 `ANTHROPIC_API_KEY` 和 `REPLICATE_API_TOKEN` 环境变量后运行 `cog-safe-push -vv ${{ inputs.no_push && '--no-push' || '' }}`。
添加 `concurrency` 块：`group: ${{ github.workflow }}-${{ github.ref }}`，`cancel-in-progress: ${{ github.ref != 'refs/heads/main' }}`，让 PR 构建互相取消、main 分支推送排队。
使用 `replicate/model-ci-template` 的可复用工作流：创建 `.github/workflows/ci.yaml`，在 `pull_request`、`push` 到 `main`、`workflow_dispatch` 时触发，输入 `models`、`ignore_schema_checks`、`cog_version`、`test_only`。
在 job 中 `uses: replicate/model-ci-template/.github/workflows/template.yaml@main`，传入 `trigger_type`、`models`、`ignore_schema_checks`、`cog_version`、`test_only`，并 `secrets: inherit`。
可复用工作流要求 `cog-safe-push-configs/<model>.yaml`，每个模型变体一个。
可复用工作流要求 `script/select-model` bash 文件，用 `if/elif [[ "$MODEL" == "..." ]]` 块列出有效模型名。
可复用工作流需要 secrets：`COG_TOKEN`、`REPLICATE_API_TOKEN`、`ANTHROPIC_API_KEY`。
多模型矩阵推送：一个仓库 N 个变体，并行推送。
创建 `prepare` job，输出 `matrix`：当 `inputs.models` 为 `all` 时生成包含如 `schnell`、`dev`、`krea-dev` 的 JSON；否则用 `jq` 按逗号切分 `inputs.models` 并写入 `GITHUB_OUTPUT`。
创建 `push` job，`needs: prepare`，`runs-on: ubuntu-latest-4-cores`，`strategy.fail-fast: false`，`matrix: ${{ fromJson(needs.prepare.outputs.matrix) }}`。
在 push job 中 checkout，然后运行 `./script/select.sh ${{ matrix.model }}` 从模板生成 `cog.yaml`。
然后运行 `cog-safe-push --config cog-safe-push-configs/${{ matrix.model }}.yaml -vv`。
代理/官方模型两段推送：先推私有 wrapper，再更新公开 official model card。
运行 `./script/write-api-key` 将 API key 写入 config。
运行 `cog-safe-push --config cog-safe-push-configs/${MODEL}.yaml -vv`。
运行 `./script/delete-api-key` 去掉 key。
运行 `cog-safe-push --push-official-model --config cog-safe-push-configs/${MODEL}.yaml -vv`。
在 config 中设置 `official_model: owner/name`，让 `--push-official-model` 知道发布目标。
在 `cog-safe-push.yaml` 中添加 `deployment` 块，每次 push 自动创建或更新 Replicate deployment。
需要调整扩缩容时，通过 API 或 web UI 手动调整；默认 CPU deployment 1-20 实例，GPU deployment 0-2。
运行每小时 canary 检测 registry 路径：创建 Hourly cog push check workflow，`schedule` 使用 `cron: 0 * * * *`，并支持 `workflow_dispatch`。
canary job 运行 `./script/canary.sh`：生成带唯一 uuid 的小模型，推送，按 digest 运行 prediction，任何失败大声报错。
对生产关键模型执行 canary，尤其当收入依赖 registry 可用性时。
不要无意破坏 schema 兼容性；`cog-safe-push` 会捕获；用 `--ignore-schema-compatibility` 显式退出检查。
固定 `test_hardware`，使测试推送可复现。
PR CI 中用 `--no-push` 做 dry run；合并到 main 或打版本 tag 时执行完整 push。
一旦有用户，从 CI 推送而不是从笔记本推送。
随机模型用 `compare_outputs: false`；图像/视频输出用 `match_prompt` 做 VLM 判定，自己控制的二进制输出用 `match_url`，JSON 用 `jq_query`，负向测试用 `error_contains`。
绝不提交 `REPLICATE_API_TOKEN` 或 `ANTHROPIC_API_KEY`；使用 repo secrets。
权重超过 1GB 的模型用 `--separate-weights` 推送。

适用边界 · 注意事项

尚未有可用的 Cog 项目时，应先参考 build-models 打包，而不是用本流程发布。
不发布到 Replicate、不需要版本兼容性检查和 CI/CD 的本地模型开发流程不适用。
没有 Replicate 账号/API token，或无法提供 ANTHROPIC_API_KEY 来运行 cog-safe-push 的 AI 判定与 fuzz 时，不应依赖完整 cog-safe-push 流程。