i4h-workflow-e2e

โดย nvidia

รันไปป์ไลน์ agentic แบบ end-to-end อย่างเต็มรูปแบบ (record → mimic → annotate → replay → convert → visualize → finetune → validate) ใช้เมื่อถูกขอให้รันทั้งหมด…

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.

Skills เพิ่มเติมจาก nvidia

compileiq-debug
nvidia
ใช้เมื่อมีบางอย่างผิดปกติ: Search() ค้าง, การประเมินทั้งหมดคืนค่า INVALID_SCORE, คะแนนไม่ดีขึ้น, ทุกคอนฟิกคืนค่าเลขเดียวกัน, ข้อผิดพลาด ptxas…
create-github-pr
nvidia
สร้างคำขอดึงข้อมูล GitHub โดยใช้ gh CLI ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการสร้าง PR ใหม่ ส่งโค้ดเพื่อตรวจสอบ หรือเปิดคำขอดึงข้อมูล คำหลักที่ใช้เรียก -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
สแกน issue อื่นๆ ที่เปิดอยู่เพื่อค้นหาว่า PR ที่กำหนดอาจแก้ไขหรือทำให้เสียโดยไม่ได้ตั้งใจ แสดงผลโอกาสในการแก้ไขที่เกี่ยวข้องและความเสี่ยงที่ขัดแย้งกันพร้อมไฟล์:บรรทัด…
fhir-basics
nvidia
สอนให้เอเจนต์เข้าใจการทำงานของ FHIR R4 API ทรัพยากรที่มีให้ วิธีค้นหาด้วยพารามิเตอร์ค้นหา และวิธีแยกวิเคราะห์รูปแบบการตอบกลับทั้งหมดอย่างถูกต้อง…
compileiq-validate-result
nvidia
ใช้หลังจากที่การค้นหาเสร็จสิ้น และก่อนที่จะอ้างสิทธิ์การเร่งความเร็วหรือจัดส่ง ACF โหลดไฟล์ CSV dump_results แยกผู้สมัคร K อันดับแรก (วัตถุประสงค์เดียว)…
changelog-audit
nvidia
ตรวจสอบ Warp CHANGELOG.md ก่อนปล่อย: กู้คืนรายการที่สูญหาย จัดเรียงตามผลกระทบต่อผู้ใช้ ปรับปรุงภาษาในรายการ จัดบรรทัด และ (ในโหมดสาขาปล่อย) เปรียบเทียบการเพิ่มเวอร์ชัน…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
ดูแล NeMo Relay dynamic plugin loaders, manifests, Rust native SDKs, gRPC worker protocol, Python worker SDK, เอกสาร, การทดสอบ และความครอบคลุมของเวิร์กโฟลว์การเผยแพร่
dgx-diagnose
nvidia
วินิจฉัยปัญหาทั่วไปของ DGX Station GB300 — CUDA ล่ม, การกำหนดเป้าหมาย GPU ผิด, บั๊กคอนเทนเนอร์ vLLM/SGLang, ปัญหาสถานะ MIG, ข้อผิดพลาด NVLink/Fabric Manager,…