i4h-lerobot-viz

bởi nvidia

Phục vụ trình trực quan hóa HTML của LeRobot cho một tập dữ liệu đã chuyển đổi trong trình duyệt. Sử dụng khi được yêu cầu trực quan hóa, kiểm tra hoặc mở một tập dữ liệu LeRobot; không dùng để chuyển đổi…

npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill i4h-lerobot-viz

i4h Workflow — LeRobot Viz

Purpose

Serve the LeRobot HTML visualizer for a converted dataset in a browser. Use when the user asks to visualize, inspect, or open a LeRobot dataset.

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

  • Input is a converted LeRobot dataset directory containing meta/info.json.
  • Use for visual checks after conversion or video augmentation.

Run

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

Step 1 — setup and resolve dataset

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

# Point DATASET_DIR at a converted LeRobot dataset dir (absolute; must contain meta/info.json),
# produced by [[i4h-workflow-dataset-convert]]. List candidates:
#   find "${RUNS_ROOT}" "${HF_LEROBOT_HOME:-$HOME/.cache/huggingface/lerobot}" -name info.json -path '*/meta/*' -printf '%h\n' | sed 's#/meta$##' | sort -u
DATASET_DIR="${DATASET_DIR:-}"
if [ ! -f "${DATASET_DIR%/}/meta/info.json" ]; then
  echo "viz: set DATASET_DIR to a LeRobot dataset dir with meta/info.json (got '${DATASET_DIR:-<unset>}'). Candidates:" >&2
  find "${RUNS_ROOT}" "${HF_LEROBOT_HOME:-$HOME/.cache/huggingface/lerobot}" -name info.json -path '*/meta/*' -printf '%h\n' 2>/dev/null | sed 's#/meta$##' | sort -u | head
  exit 1
fi

RUN_DIR="${RUNS_ROOT}/viz_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"
mkdir -p "${RUN_DIR}/logs" "${RUN_DIR}/viz_state"
ln -sfn "${RUN_DIR}" "${RUNS_ROOT}/.latest"

Step 2 — serve visualizer

"${REPO_ROOT}/workflows/agentic/dataset/viz.sh" "${DATASET_DIR}" \
  --state-dir "${RUN_DIR}/viz_state" \
  2>&1 | tee "${RUN_DIR}/logs/viz.log"

Notes

  • The dataset path must be absolute. viz.sh treats relative paths as Hugging Face repo ids and looks them up under ~/.cache/huggingface/lerobot/<path>.
  • Override --state-dir only when the caller provides one.

Verify

  • The visualizer prints a local URL (e.g. http://127.0.0.1:9090/).
  • Videos and joint timelines load in the browser.

Prerequisites

  • Workflow set up via [[i4h-workflow-setup]] (the .venv must exist).
  • A converted LeRobot dataset directory containing meta/info.json (see [[i4h-workflow-dataset-convert]]).
  • An absolute path to that dataset directory.

Limitations

  • Input must be a converted LeRobot dataset directory with meta/info.json; intended for visual checks after conversion or video augmentation.
  • The dataset path must be absolute; viz.sh treats relative paths as Hugging Face repo ids and looks them up under ~/.cache/huggingface/lerobot/<path>.
  • Override --state-dir only when the caller provides one.

Troubleshooting

  • Error: .venv not found / module import fails - Cause: workflow not set up. Fix: run [[i4h-workflow-setup]] first.
  • Error: dataset resolved as a Hugging Face repo id / not found - Cause: a relative dataset path was passed. Fix: pass the absolute path to the dataset directory.
  • Error: no meta/info.json - Cause: directory is not a converted LeRobot dataset. Fix: convert first with [[i4h-workflow-dataset-convert]].
  • Error: address/port already in use - Cause: a visualizer is already serving that local URL. Fix: stop the existing process before starting a new one.

Final Response

Report dataset path, visualizer URL, stop command, startup failures.

Thêm skills từ nvidia

compileiq-debug
nvidia
Sử dụng khi có điều gì đó không ổn: Search() bị treo, tất cả các đánh giá đều trả về INVALID_SCORE, điểm số không cải thiện, mọi cấu hình đều trả về cùng một số, lỗi ptxas…
create-github-pr
nvidia
Tạo pull request GitHub bằng cách sử dụng gh CLI. Sử dụng khi người dùng muốn tạo PR mới, gửi mã để xem xét, hoặc mở pull request. Từ khóa kích hoạt -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Quét các vấn đề đang mở khác để tìm những vấn đề mà một PR nhất định có thể sửa hoặc vô tình làm hỏng. Đưa ra các cơ hội sửa lỗi liền kề và rủi ro mâu thuẫn với file:dòng…
fhir-basics
nvidia
Dạy các tác nhân cách hoạt động của API FHIR R4, những tài nguyên có sẵn, cách truy vấn chúng với tham số tìm kiếm, và cách phân tích chính xác tất cả các định dạng phản hồi…
compileiq-validate-result
nvidia
Sử dụng SAU KHI tìm kiếm hoàn tất và TRƯỚC KHI yêu cầu tăng tốc hoặc gửi ACF. Tải tệp CSV dump_results, trích xuất các ứng viên top-K (đơn mục tiêu)…
changelog-audit
nvidia
Kiểm tra Warp CHANGELOG.md trước khi phát hành: khôi phục các mục bị mất, sắp xếp theo tác động người dùng, tinh chỉnh ngôn ngữ mục, xuống dòng và (chế độ nhánh phát hành) so sánh bump…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
Duy trì các bộ nạp plugin động NeMo Relay, tệp kê khai, SDK gốc Rust, giao thức worker gRPC, SDK worker Python, tài liệu, kiểm thử và phạm vi quy trình phát hành
dgx-diagnose
nvidia
Chẩn đoán các sự cố thường gặp của DGX Station GB300 — lỗi CUDA, nhắm sai GPU, lỗi container vLLM/SGLang, vấn đề trạng thái MIG, lỗi NVLink/Fabric Manager,…