tao-convert-dataset-format

TAO DAFT データセットを変換する

スタンドアロンでインストールする場合 このセッションが TAO スキルバンクプラグインによって初期化されていない場合は、まず tao-setup スキルを実行してください（ホストの事前確認、認証情報、スキル間の検出）。

クイックスタート

tao-daft convert <source-format> <target-format> --path <input> --output <output>

ソースとターゲットは位置引数のサブコマンドです。--path と --output はフラグです。 対応形式とペアごとのフラグは、末端の --help で確認してください （下記の「CLI の規約」を参照）。

事前確認

python -c "import nvidia_tao_daft" 2>/dev/null || {
  echo "MISSING: tao-daft not installed. Run:"
  echo "  pip install nvidia-tao-daft"
  exit 1
}

クイックスタート

形式のスラッグを選ぶ前に、インストール済み CLI の仕様を確認してから、 --path と --output フラグを明示して末端の変換コマンドを実行してください。

tao-daft --version
tao-daft convert --help
tao-daft convert <source-format> --help
tao-daft convert <source-format> <target-format> --path /path/to/daft --output /path/to/converted

目的

tao-daft convert を実行して、DAFT データセット（またはその ディレクトリツリー）を対応形式間で変換します。実際の処理は CLI が行います。スキルは適切なソースとターゲットのペアおよびフラグを選び、結果を説明します。

DAFT データセットの変換、VLM トレーニング向けの DAFT QA／ 要約／時間的タスクのパッケージ化、meta.json 形式のトレーニングセットの作成、または tao-daft convert コマンドに反応します。DAFT 以外から DAFT への変換（COCO、YOLO、Data Factory JSONL）には反応しないでください。上流の nvidia-tao-daft リポジトリにある変換スキルへ案内してください。

ユーザーの依頼が曖昧な場合は、まず --help をいくつか実行してください。

前提条件

• nvidia-tao-daft がインストールされていること（ソースリポジトリではなく、wheel のみ）。 tao-daft --version で確認してください。
• ローカルディスク上に DAFT データセット、または複数のデータセットを含む親ディレクトリがあること。

手順

CLI の規約

tao-daft は、入れ子になった argparse サブコマンドを使用します。形式名やフラグが変更されても、以下の規約はバージョン間で安定しています。そのため、このドキュメントに記載された名前に頼らず、必ず --help で現在の仕様を確認してください。

1. ソースとターゲットはいずれも位置引数のサブコマンドです。--from／--to ではありません。tao-daft convert <source> <target> [flags] の形式です。 形式のスラッグはバージョン付きの小文字で、ドット区切りです （metropolis-v3.0、cosmos-reason-v1.0 など）。
2. パスと出力先はフラグです。ソースには --path PATH、出力先には --output OUTPUT を指定します。末端では両方が必須です。 位置引数として指定すると失敗します。
3. --path はどちらの粒度にも対応します。単一のシーン／データセット、または親ディレクトリを指定でき、コンバーターがツリーをたどります。
4. ペアごとのフラグは末端にあります。フラグのセットはターゲットごとに異なります（例：メディアの扱い）。必ず末端の --help を確認してください。

操作手順：

1. tao-daft --version — インストールを確認し、レポートにバージョンを記載します。
2. tao-daft convert --help — 対応するソース形式を一覧表示します。
3. tao-daft convert <source> --help — そのソースで有効なターゲットを一覧表示します。
4. ディレクトリ構成からソースを推定します（tao-validate-dataset-format スキルの「形式の推定」と同じディレクトリマーカーを使用します）。推定できない場合、またはターゲットが指定されていない場合は、ユーザーに確認してください。
5. tao-daft convert <source> <target> --help — ユーザーの目的（タスクのサブセット、メディアのコピーまたは参照、メタデータ）に応じてフラグを選びます。
6. 実行してから、結果を解釈します（下記を参照）。

出力の読み取り

シーンごとの進捗は標準出力に表示されます。失敗時はゼロ以外の終了コードが返されます。変換後のデータセットは --output の下に書き込まれます。トレーニングの前に tao-validate-dataset-format スキルで抜き取り確認してください。大規模なツリーの場合は、出力全体を保存し、膨大な場合は一部を読み取ってください。

制限事項

• 対応するのは DAFT のソース形式のみです。DAFT 以外のディレクトリ構成には、上流リポジトリの変換スキルを使用してください。
• 対応するペアは、インストール済みバージョンの --help に表示されるものです。確認していないペアを指定しないでください。
• ソースとターゲットは位置引数です。--path／--output はフラグです。
• convert のみを扱います。validate と info にはそれぞれ専用のスキルがあります。
• Python で変換を再実装しないでください。仕様となるのは CLI です。

トラブルシューティング

• tao-daft: command not found — wheel がインストールされていません。pip install nvidia-tao-daft を実行し、tao-daft --version で確認してください。
• error: argument --path/--output is required — 位置引数として渡されています。フラグの後ろに移動してください。
• invalid choice: '<format>' — このバージョンでは、そのスラッグが接続されていません。該当する --help を再実行してください。
• tao-daft validate で出力が拒否される — リーフの --help を使って、ペアごとのフラグ（メディアの処理、タスクのサブセット）を再確認してください。フラグの設定ミスにより、構造的には有効でも意味的には誤ったターゲットが生成されることがよくあります。