i4h-workflow-e2e

bởi nvidia

Chạy toàn bộ quy trình agentic end-to-end (record → mimic → annotate → replay → convert → visualize → finetune → validate). Sử dụng khi được yêu cầu chạy toàn bộ…

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

Run the Workflow End-to-End Pipeline

Purpose

Use the maintained driver so stage resolution, artifacts, logs, and checkpoint handoff stay consistent with current workflow/task manifests.

Instructions

  1. Resolve the base checkout and policy workflow.
  2. Require a successful driver dry-run.
  3. Execute the maintained driver in the foreground.
  4. Inspect every stage artifact before reporting completion.

Resolve the checkout

export I4H_WORKFLOWS_REPO_URL="${I4H_WORKFLOWS_REPO_URL:-https://github.com/isaac-for-healthcare/i4h-workflows}"
I4H_REPO_DIR_NAME="${I4H_WORKFLOWS_REPO_URL%/}"
I4H_REPO_DIR_NAME="${I4H_REPO_DIR_NAME##*/}"
I4H_REPO_DIR_NAME="${I4H_REPO_DIR_NAME##*:}"
I4H_REPO_DIR_NAME="${I4H_REPO_DIR_NAME%.git}"
[ -n "$I4H_REPO_DIR_NAME" ] || { echo "Cannot derive a checkout name from I4H_WORKFLOWS_REPO_URL" >&2; exit 2; }
ROOT="${I4H_WORKFLOWS:-$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null)}"
if [ ! -d "$ROOT/workflows/i4h_workflows" ]; then
  ROOT="${I4H_WORKFLOWS:-$HOME/$I4H_REPO_DIR_NAME}"
  [ -d "$ROOT/workflows/i4h_workflows" ] || git clone "$I4H_WORKFLOWS_REPO_URL" "$ROOT"
fi
export I4H_WORKFLOWS="$ROOT"
cd "$ROOT"

Treat this resolver as part of the skill contract: a hosted copy may run outside the base repository, so never assume the current checkout contains workflows/i4h_workflows. I4H_WORKFLOWS_REPO_URL selects the clone source. When I4H_WORKFLOWS is unset, derive the fallback directory from that URL; set I4H_WORKFLOWS only to reuse or choose a specific destination. Never replace an existing checkout.

Require the workflow's policy mode. The driver discovers the remote task, embodiment, task text, and trainability from live workflow/task manifests.

Dry-run first

./scripts/e2e/run.sh --env <workflow> --dry-run

Require exit status 0 and inspect every printed command and artifact path. The dry-run is the source of truth for current stages and backend ownership.

Run in the foreground

./scripts/e2e/run.sh --env <workflow>

Use --run-dir only when the caller needs a specific location. Apply --skip-mimic, --skip-annotate, --skip-replay, or --skip-viz only when the user explicitly omits that optional stage or a documented smoke profile requires it.

Keep the driver as this agent's foreground tool call. Do not use a subagent, monitor task, shell backgrounding, nohup, tmux, or a detached process. Poll until exit.

The driver performs full setup, then owns its stage sequence, timestamped run directory, runs/.latest link, and per-stage logs. Do not replace it with a manually assembled subset.

Verify

On success, inspect the printed summary and artifacts:

  • policy recording
  • expanded/filtered HDF5 as applicable
  • visible replay result when enabled
  • LeRobot metadata, parquet, and videos
  • visualizer URL/content when enabled
  • training logs and exact checkpoint when trainable
  • checkpoint validation recording and final success summary

On failure, stop at the first failed stage, inspect that stage's log, preserve the run directory, and repair the owning stage before rerunning. Do not skip a required failure merely to obtain a green summary. Stop leftovers with ./stop.sh all.

Troubleshooting

Use the first failed stage and its log to choose the owning stage skill. Preserve the run directory and rerun only after that stage verifies its output.

Prerequisites

Require a policy workflow plus host, simulator, backend, VLM, dataset, training, and visualization dependencies for every enabled stage.

Limitations

The pipeline supports only workflows with a policy mode; inference-only Tasks skip fine-tuning and checkpoint validation.

Examples

  • Run end-to-end smoke pipeline for scissor pick-and-place. → dry-run, execute the driver, and report each recording-to-validation stage.

Completion gate

Report workflow/task/embodiment/trainability, dry-run result, run directory, every stage outcome and skip, dataset/visualizer/checkpoint/verification artifacts, final exit status, and cleanup state.

Thêm skills từ nvidia

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…
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,…
aicr-managing-openvex
nvidia
Use when adding, updating, or removing CVE/GHSA suppressions in `.openvex.json` — the OpenVEX document consumed by the daily image vulnerability scan workflow.…
aicr-creating-slide-decks
nvidia
Sử dụng khi xây dựng một bộ trình chiếu HTML độc lập hoặc điểm trình bày trực quan cho một khái niệm kỹ thuật hoặc quy trình làm việc (ví dụ: demos/*.html) — hiển thị toàn màn hình hoặc…
aicr-creating-guided-demos
nvidia
Tạo khung kịch bản demo có hướng dẫn tương tác (demos/*.sh), trực tiếp hoặc tự học, theo mẫu Frame → Tell → Show → Close. Kích hoạt khi có "demo script", "guided…
aicr-analyzing-snapshots
nvidia
Sử dụng khi phân tích tệp YAML snapshot AICR, xem xét trạng thái cụm, so sánh đặc điểm nhà cung cấp, trích xuất thông tin chi tiết về cấu trúc liên kết GPU/mạng, hoặc…