AIKraft/AI/Войти
AIKraft/Skills/VSS: развёртывание видео-эмбеддинга

VSS: развёртывание видео-эмбеддинга

Use this skill when deploying, operating, or integrating the VSS 3.2 GA RT-Embed Video Embedding microservice. Covers Docker Compose bring-up, GPU and storage prerequisites, the `/v1` REST API (file uploads, text and video embeddings, live RTSP streams, health and metrics), Redis/Kafka/OTel integration, common failure modes, and teardown.

nvidia official Разработка

Что делает навык

Навык предназначен для развёртывания, эксплуатации и интеграции микросервиса VSS 3.2 GA RT-Embed Video Embedding (vss-rtvi-embed) через Docker Compose. Он позволяет генерировать текстовые и видео-эмбеддинги с использованием модели Cosmos-Embed1-448p, обрабатывать загруженные файлы, HTTP/S3/файловые URL и живые RTSP-потоки.

Когда применять

  • Развёртывание микросервиса RT-Embed в изолированном режиме или в составе VSS-инфраструктуры с Redis, Kafka и OpenTelemetry.
  • Генерация видео-эмбеддингов из загруженных файлов или текстовых запросов для поиска по видео.
  • Настройка и обработка живых видеопотоков (RTSP) с использованием серверных событий (SSE).
  • Диагностика сбоев при загрузке модели, ошибках прав доступа к кэшам или недоступности GPU.
  • Мониторинг состояния сервиса через эндпоинты /v1/ready, /v1/metrics и логи Docker.

Как работает

  1. Подготовить окружение: установить NVIDIA Driver, Container Toolkit, Docker Compose, выполнить docker login nvcr.io и задать переменные RTVI_EMBED_PORT, VSS_DATA_DIR, NGC_API_KEY, HF_TOKEN.
  2. Создать и настроить права доступа (chown 1001:1001) для директорий кэша (rtvi-hf-cache, rtvi-ngc-model-cache, rtvi-triton-model-repo) и clip-storage.
  3. Запустить сервис командой docker compose -f rtvi-embed-docker-compose.yml --profile bp_developer_search_2d up -d rtvi-embed (с использованием sudo -n при необходимости).
  4. Дождаться полной инициализации (до 20 минут для загрузки модели Cosmos-Embed1 и сборки Triton repo), проверяя статус через GET /v1/ready.
  5. Выполнять операции через REST API /v1: загрузка файлов (POST /v1/files), генерация эмбеддингов (POST /v1/generate_video_embeddings или /v1/generate_text_embeddings) или управление RTSP-потоками.
  6. При ошибках проверять логи docker compose logs, статус здоровья контейнера и соответствие кодов ответов (400, 422, 503) документации по ошибкам.

Примеры запросов агенту

Разверни микросервис VSS RT-Embed для генерации видео-эмбеддингов из файлов.
Сгенерируй текстовый эмбеддинг для запроса 'a forklift moving pallets' через сервис rtvi-embed.
Настрой обработку живого RTSP-потока через сервис Cosmos-Embed1 и верни эмбеддинги в реальном времени.

Что понадобится

  • NVIDIA Driver, NVIDIA Container Toolkit, Docker Engine и Docker Compose.
  • Действительный NGC API ключ (NGC_API_KEY) и доступ к nvcr.io.
  • Свободное дисковое пространство для кэшей моделей (multi-GB) и опционально HF_TOKEN для обхода лимитов Hugging Face.

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 05.10.2026.

Как подключить

1Скачать навык
# возьмите папку навыка «vss-deploy-video-embedding» из репозитория: # https://github.com/nvidia/skills
2Положить папку с SKILL.md к навыкам ассистента
# положите папку навыка туда, где ассистент ищет skills: cp -r vss-deploy-video-embedding/ ~/.claude/skills/vss-deploy-video-embedding/

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.