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tao-convert-dataset-format

tao-convert-dataset-format

github.com/promptingcompanyデータ・データベース039 回インストール17 週間前に更新
リポジトリ

tao-convert-dataset-format について

`tao-daft convert` で DAFT データセットを変換するスキルです。VLM 学習データの準備に向け、インストール済み CLI のヘルプから対応する形式とオプションを確認します。

主な機能

  1. 01対応する DAFT 形式の変換
  2. 02単一データセットとディレクトリツリーの処理
  3. 03形式ペアに応じたオプション選択
  4. 04変換コマンドのヘルプ確認

活用シーン

  1. 01DAFT データセットを学習用に変換
  2. 02ディレクトリ内のデータセットを一括変換
  3. 03VLM 学習用の QA・要約データを準備
  4. 04変換後のデータセット構造を確認

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/promptingcompany/nv-skills --skill tao-convert-dataset-format

インストール後、Claude Code で/tao-convert-dataset-format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

詳細

TAO DAFT データセットを変換する

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。 サポートされている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 （以下の「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、インストールされている CLI の機能を確認し、--path と --output を明示的に指定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 を使って、DAFT データセット（またはそのディレクトリツリー）をサポートされている形式間で変換します。実際の処理は CLI が行います。このスキルは適切なソース／ターゲットのペアとフラグを選び、その結果を説明します。

次の場合に使用します：DAFT データセットの変換、VLM のトレーニング用に DAFT の QA／要約／時間的タスクをパッケージ化する、meta.json 形式のトレーニングセットを作成する、または tao-daft convert コマンドを実行する場合。DAFT 以外から DAFT への変換（COCO、YOLO、Data Factory JSONL）では使用しないでください。上流の nvidia-tao-daft リポジトリにある変換スキルを案内してください。

ユーザーの依頼が曖昧な場合は、まず --help を数回実行してください。

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、ネストされた 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 で現在の機能を確認してください。

  1. ソースとターゲットはどちらも位置引数のサブコマンドであり、--from／--to ではありません：tao-daft convert <source> <target> [flags]。 形式のスラッグはバージョン付きで、小文字とドットで区切られています （metropolis-v3.0、cosmos-reason-v1.0 など）。
  2. パスと出力先はフラグです — --path PATH（ソース）、 --output OUTPUT（出力先）。末端のコマンドでは両方とも必須です。 位置引数として渡すと失敗します。
  3. --path はどちらの粒度も受け付けます — 単一のシーン／データセット、または親ディレクトリです。 コンバーターはディレクトリツリーを走査します。
  4. ペアごとのフラグは末端のコマンドにあります — フラグのセットはターゲットによって異なります（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、報告書にバージョンを記載します。
  2. tao-daft convert --help — サポートされてい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 — ユーザーの意図（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）に合ったフラグを選びます。
  6. 実行し、結果を解釈します（以下を参照）。
出力の確認

シーンごとの進行状況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。変換されたデータセットは --output の下に書き込まれます。トレーニング前に tao-validate-dataset-format スキルを使って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、巨大な場合は一部を読み取ってください。

制限事項

  • DAFT がサポートするソース形式のみが対象です。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。
  • サポートされるペアは、インストールされているバージョンの --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、--path／--output はフラグです。
  • 対象は convert のみです。validate と info には、それぞれ独自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。

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