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i4h-workflow

i4h-workflow

github.com/nvidia開発3.8k84 回インストール今日更新
リポジトリ

i4h-workflow について

i4h-workflowは、i4hリポジトリの現行アーキテクチャと対応ワークフローを確認し、次の作業を適切なステージスキルへ案内するルーティングスキルです。静的な一覧ではなく、リポジトリの文書と現在の対応状況を参照し、セットアップや実行自体は行いません。

主な機能

  1. 01ベースチェックアウトの解決またはクローン
  2. 02現行の対応状況とDESIGN.mdの確認
  3. 03対応中のワークフローの一覧表示
  4. 04アーキテクチャと責務の要約
  5. 05作業を専門ステージスキルへ振り分け

活用シーン

  1. 01対応するワークフローモードの確認
  2. 02Scene、Task、Engineの責務の把握
  3. 03ワークフロー作業に使うスキルの選定

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

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

インストール後、Claude Code で/i4h-workflowを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

BENCHMARK.md
skill-card.md
skill.oms.sig
evals/
evals.json
references/
repo-map.md

詳細

i4h Workflows

目的

リポジトリの最新情報を基にユーザーを案内し、実行は最も目的に合ったステージスキルに引き継ぎます。

手順

  1. ベースチェックアウト解決ツールを実行します。
  2. 最新のサポート状況と DESIGN.md を読みます。
  3. 回答には現在のアーキテクチャに関する情報のみを使用します。
  4. 実行には最も目的に合ったステージスキルを使用します。

チェックアウトを解決する

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"

この解決ツールはスキルの契約の一部として扱ってください。ホストされたコピーはベースリポジトリの外部で実行されることがあるため、現在のチェックアウトに workflows/i4h_workflows が含まれていると決めつけないでください。I4H_WORKFLOWS_REPO_URL はクローン元を指定します。I4H_WORKFLOWS が未設定の場合、この URL からフォールバック先のディレクトリを導きます。特定の保存先を再利用または選択する場合に限り、I4H_WORKFLOWS を設定してください。既存のチェックアウトを置き換えてはいけません。

回答する前に確認する

アーキテクチャについては ./DESIGN.md を、所有関係については skills/i4h-workflow/references/repo-map.md を読みます。静的な表をコピーせず、現在のサポート状況を確認します。

./run.sh list

セットアップが不完全なために情報の取得に失敗した場合は、その制限を伝え、i4h-workflow-setup に案内してください。

設計を説明する

要約は正確にしてください。

  • Scene は、シミュレートされた世界、アセット、身体表現、カメラ、ランダム化、アダプター、リセットフックを所有します。
  • Task は、再利用可能な1つの機能を所有します。ctx.scene を読み取り、ctx.act に書き込み、シミュレーターを進めることはありません。
  • Workflow は1つの Scene を選択し、実行モードごとの TaskGraph ビルダーを公開し、ゴールの意味を所有します。実行モードはそのワークフローをどのように実行するかを示します。コードと CLI では、短い用語である mode を使用します。
  • Engine はグラフノードをスケジュールします。共有の SimulationRunner のみが、リセット、ステップ実行、レンダリング、記録、エピソード全体の再試行、実行概要の表示を行います。
  • オンライン RL は独立したトレーニングライフサイクルです。トレーナーがベクトル化されたステップ実行を所有し、チェックポイントを通常のポリシー Task と SimulationRunner の検証経路に渡します。
  • シミュレーター互換のエクスポート済み RSL-RL アクターは、プロセス内の Task として実行できます。互換性のない基盤モデルのポリシースタックはリモートのままです。
  • リモートポリシースタックは別プロセスで実行され、Zenoh で通信します。オフラインのデータセットツールはシミュレーターから独立しています。
  • 振る舞いは Python が担います。マニフェストは依存関係の境界を越えて情報を伝えます。

廃止された環境 YAML、モードごとのランナー、個別のポリシー／Arena ランチャーについて説明しないでください。

次のアクションを案内する

目的スキル
依存関係をインストール、同期、または修復するi4h-workflow-setup
新しいワークフロー／環境を作成するi4h-workflow-create
既存のシーン、カメラ、タスク、または成功ルールを編集するi4h-workflow-scene-edit
デモを記録するi4h-workflow-dataset-teleop
HDF5 を再生するi4h-workflow-dataset-replay
HDF5 を拡張するi4h-workflow-dataset-mimic
VLM で HDF5 を評価／フィルタリングするi4h-workflow-dataset-annotate
HDF5 を LeRobot に変換するi4h-workflow-dataset-convert
ブラウザーで LeRobot を確認するi4h-lerobot-viz
マニフェストに紐づくポリシータスクをファインチューニングするi4h-workflow-finetune
シミュレーションでサポート対象のポリシーを RL で追加学習するi4h-workflow-train-rl
ポリシーまたはルールベースのロールアウトを実行するi4h-workflow-validate
保守されている一連のパイプラインを実行するi4h-workflow-e2e

Stop all の場合、ステージスキルを読み込まないでください。リポジトリのルートから ./stop.sh all を実行し、停止したプロセス数を報告してください。

トラブルシューティング

情報の取得に失敗した場合は、解決されたチェックアウトを確認し、セットアップを実行してください。モードが存在しない場合は、未サポートであることを伝えてください。

前提条件

読み取り可能なベースチェックアウト、またはネットワーク経由でクローンできる環境が必要です。

制限事項

このルーターは、インストール、作成、シミュレーション、データ処理、トレーニング、評価を行いません。

例

  • i4h ワークフローには何が含まれ、どこから始めればよいですか？ → 最新のサポート状況を確認し、DESIGN.md を要約して、適切なステージスキルを1つ提案します。

完了条件

現在のワークフロー／モードの一覧、簡潔なアーキテクチャの概要、具体的な次のスキルを1つ回答してください。要求されたワークフローまたはモードが run.sh list にない場合、コマンドをでっち上げず、サポートされていないと伝えてください。

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