i4h-workflow-e2e

द्वारा nvidia

संपूर्ण एंड-टू-एंड एजेंटिक पाइपलाइन चलाएँ (record → mimic → annotate → replay → convert → visualize → finetune → validate)। जब पूरी प्रक्रिया चलाने के लिए कहा जाए तो उपयोग करें…

npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill i4h-workflow-e2e

i4h Workflow — End-to-End

Purpose

Run the full end-to-end agentic pipeline (record, mimic, annotate/filter, replay, convert, visualize, finetune, validate). Use when the user asks to run the full pipeline, smoke the whole workflow, demo the workflow, or do an e2e run.

Base Code

These steps drive the i4h-workflows base code (the workflows/agentic/ tree). To reuse an existing checkout, set I4H_WORKFLOWS to its path (no clone happens). Otherwise this resolves the current repo, or clones to ~/i4h-workflows — pick that default without prompting. Run every command below from the resolved root:

# Resolve the i4h-workflows base code (provides workflows/agentic/).
ROOT="${I4H_WORKFLOWS:-$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null)}"
if [ ! -d "$ROOT/workflows/agentic" ]; then
  ROOT="${I4H_WORKFLOWS:-$HOME/i4h-workflows}"
  [ -d "$ROOT/workflows/agentic" ] || git clone https://github.com/isaac-for-healthcare/i4h-workflows "$ROOT"
fi
export I4H_WORKFLOWS="$ROOT"; cd "$ROOT"

Basics

  • Env config (source of truth): workflows/agentic/config/environments/<env>.yaml — drives every stage for <env> (robot, task, policy, cameras, arena.max_timesteps, dataset.* mappings).
  • Use the e2e script for full pipeline runs.
  • For per-stage work, use the corresponding dataset/finetune/validate skills.
  • assemble_trocar is inference-only; the e2e script skips finetune and checkpoint validation for it.

Dry Run

REPO_ROOT="${I4H_WORKFLOWS:-$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null)}"; [ -d "$REPO_ROOT/workflows/agentic" ] || REPO_ROOT="$HOME/i4h-workflows"
"${REPO_ROOT}/workflows/agentic/scripts/e2e/run.sh" --dry-run --env <env>

Run

Run the steps below in order. Each step is a separate bash call; variables persist in the local agent's tmux session.

For Claude Code --print or any other noninteractive runner, keep Step 2 in the foreground. This is a validation requirement: do not use Claude background tasks, async task mode, Bash background mode, &, nohup, tmux, disown, or any detached process/task id, and do not answer that the pipeline is still running. Do not return until run.sh exits and you have inspected logs/SUMMARY.txt on success, or the failing stage log on failure. Report the run dir, skipped stages, per-stage status, key artifacts, and cleanup/stop status before finishing.

Step 1 — setup

REPO_ROOT="${I4H_WORKFLOWS:-$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null)}"; [ -d "$REPO_ROOT/workflows/agentic" ] || REPO_ROOT="$HOME/i4h-workflows"

Step 2 — e2e pipeline

"${REPO_ROOT}/workflows/agentic/scripts/e2e/run.sh" --env <env>

Flags

  • --skip-mimic, --skip-annotate, --skip-replay, --skip-viz
  • --from-stage <stage> --run-dir <existing-run> resumes from a prior run.
  • Policy record/verify stages open the sim window by default. Set ARENA_HEADLESS=1 before run.sh only when the user explicitly asks for headless/no-window execution.

Stages: setup record mimic annotate replay convert viz finetune validate summary.

Outputs

The script prints RUN_DIR and symlinks it to runs/.latest. Subdirs:

  • logs/ — per-stage logs, workflow.log (full teed output), and logs/SUMMARY.txt (the final summary report)
  • data/
  • lerobot/
  • checkpoint/ (trainable envs only)

Monitor

run.sh runs every stage in the foreground and returns only when the whole pipeline ends, so track a long run from a separate shell (do not expect to query it from the shell that launched it):

tail -f "${REPO_ROOT}/workflows/agentic/runs/.latest/logs/workflow.log"   # live per-stage progress
cat    "${REPO_ROOT}/workflows/agentic/runs/.latest/logs/SUMMARY.txt"     # final report (once DONE)

Stop

Step 3 — stop (if needed)

"${REPO_ROOT}/workflows/agentic/stop.sh" all --env <env>

Prerequisites

  • Workflow set up via [[i4h-workflow-setup]] (the .venv must exist); setup is also the first pipeline stage.
  • A valid --env name to drive the run.
  • For per-stage work, use the corresponding dataset/finetune/validate skills instead.

Limitations

  • assemble_trocar is inference-only; the e2e script skips finetune and checkpoint validation for it.
  • checkpoint/ outputs are produced for trainable envs only.
  • Resuming requires both --from-stage <stage> and --run-dir <existing-run>.

Troubleshooting

  • Error: .venv not found / module import fails - Cause: workflow not set up. Fix: run [[i4h-workflow-setup]] first.
  • Error: env not recognized - Cause: wrong --env name. Fix: pass a valid env name; dry-run first with --dry-run --env <env>.
  • Error: resume fails to find prior outputs - Cause: --from-stage used without a matching --run-dir. Fix: pass --from-stage <stage> --run-dir <existing-run>.
  • Error: stale processes block a rerun - Cause: a previous pipeline session is still running. Fix: run stop.sh all --env <env> before retrying.

Final Response

Report env, run dir, skipped stages, per-stage success/failure, key artifact paths.

nvidia की और Skills

compileiq-debug
nvidia
उपयोग करें जब कुछ गलत हो: Search() हैंग हो जाता है, सभी मूल्यांकन INVALID_SCORE लौटाते हैं, स्कोर में सुधार नहीं हो रहा है, हर कॉन्फ़िगरेशन एक ही संख्या लौटाता है, ptxas त्रुटियाँ…
create-github-pr
nvidia
gh CLI का उपयोग करके GitHub पुल रिक्वेस्ट बनाएँ। जब उपयोगकर्ता नया PR बनाना चाहता है, कोड समीक्षा के लिए सबमिट करना चाहता है, या पुल रिक्वेस्ट खोलना चाहता है, तब उपयोग करें। ट्रिगर कीवर्ड -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
अन्य खुले मुद्दों को स्कैन करता है ताकि उन मुद्दों को ढूंढ सके जिन्हें कोई दिया गया PR ठीक कर सकता है या गलती से तोड़ सकता है। आसन्न-सुधार अवसरों और विरोधाभास जोखिमों को file:line… के साथ आउटपुट करता है।
fhir-basics
nvidia
एजेंटों को सिखाता है कि FHIR R4 APIs कैसे काम करते हैं, कौन से संसाधन उपलब्ध हैं, उन्हें खोज मापदंडों के साथ कैसे क्वेरी करें, और सभी प्रतिक्रिया प्रारूपों को सही ढंग से कैसे पार्स करें…
compileiq-validate-result
nvidia
खोज पूरी होने के बाद और किसी स्पीडअप का दावा करने या ACF भेजने से पहले उपयोग करें। dump_results CSV लोड करता है, शीर्ष-K उम्मीदवारों (एकल-उद्देश्य) को निकालता है…
changelog-audit
nvidia
रिलीज़ से पहले Warp CHANGELOG.md का ऑडिट करें: खोई हुई प्रविष्टियाँ पुनर्प्राप्त करें, उपयोगकर्ता प्रभाव के अनुसार क्रमबद्ध करें, प्रविष्टि भाषा को परिष्कृत करें, लाइन-रैप करें, और (रिलीज़-ब्रांच मोड) तुलना बढ़ाएँ…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
NeMo Relay डायनामिक प्लगइन लोडर, मैनिफेस्ट, रस्ट नेटिव SDK, gRPC वर्कर प्रोटोकॉल, पायथन वर्कर SDK, दस्तावेज़, परीक्षण और रिलीज़ वर्कफ़्लो कवरेज बनाए रखें
dgx-diagnose
nvidia
सामान्य DGX Station GB300 समस्याओं का निदान करें — CUDA क्रैश, गलत-GPU लक्ष्यीकरण, vLLM/SGLang कंटेनर बग, MIG स्थिति समस्याएं, NVLink/Fabric Manager त्रुटियां,…