The dataset viewer is not available for this split.
Error code: StreamingRowsError
Exception: ValueError
Message: Expected object or value
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 291, in _generate_tables
pa_table = paj.read_json(
io.BytesIO(batch), read_options=paj.ReadOptions(block_size=block_size)
)
File "pyarrow/_json.pyx", line 364, in pyarrow._json.read_json
File "pyarrow/error.pxi", line 155, in pyarrow.lib.pyarrow_internal_check_status
return check_status(status)
File "pyarrow/error.pxi", line 92, in pyarrow.lib.check_status
raise convert_status(status)
pyarrow.lib.ArrowInvalid: JSON parse error: Column(/tools/[]/outputSchema/properties/phone/type) changed from string to array in row 0
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 149, in get_rows_or_raise
return get_rows(
dataset=dataset,
...<4 lines>...
column_names=column_names,
)
File "/src/libs/libcommon/src/libcommon/utils.py", line 272, in decorator
return func(*args, **kwargs)
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 129, in get_rows
rows_plus_one = list(itertools.islice(safe_iter(ds, dataset=dataset), rows_max_number + 1))
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 544, in safe_iter
yield from ds.decode(False) if ds.features else ds
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 3052, in __iter__
for key, example in ex_iterable:
^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2559, in __iter__
for key, pa_table in self._iter_arrow():
~~~~~~~~~~~~~~~~^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2584, in _iter_arrow
for key, pa_table in self.ex_iterable._iter_arrow():
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 558, in _iter_arrow
for key, pa_table in iterator:
^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 440, in _iter_arrow
for key, pa_table in self.generate_tables_fn(**gen_kwags):
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 306, in _generate_tables
batch = json_encode_fields_in_json_lines(original_batch, json_field_paths)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/utils/json.py", line 111, in json_encode_fields_in_json_lines
examples = [ujson_loads(line) for line in original_batch.splitlines()]
~~~~~~~~~~~^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/utils/json.py", line 20, in ujson_loads
return pd.io.json.ujson_loads(*args, **kwargs)
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^
ValueError: Expected object or valueNeed help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
nvidia/NeMo-Gym-EnterpriseOps-Assets（複製）
データの内容
第三者の API を模倣するモックサービスのツール定義のデータ。ファイルは calendar・csm・drive・email・hr・itsm・teams の 7 ドメインごとに 1 本の JSON で、MCP サーバーの tools/list が返すツールの名前と引数の定義が並ぶ。ServiceNow の EnterpriseOps-Gym の Docker コンテナから改変せずに取り出したもので、Apache-2.0 の条件で再配布される。
データの概要
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 行数・列数 | 不明（データセットビューアで読めない形式。ファイルの内訳だけを示す） |
| 容量 | 1.25 MB（ファイル 10 本） |
| ファイルの形式 | json 7、（拡張子なし） 1 |
| 公開 | public |
全データセットの一覧は HYUKI5/dataset-catalog にある。
複製について
nvidia/NeMo-Gym-EnterpriseOps-Assets をリビジョン 8918dc64b8575d5ff476e62e1cc3687523ab59c2 の時点でそのまま複製したもの。中身は変えていない。判断モデル Laya（convaiinnovations/laya）の微調整に使う候補として、調査メモ（Laya 学習用データセット調査）に載せたデータを集めている。
出典
- 元のデータセット: https://huggingface.co/datasets/nvidia/NeMo-Gym-EnterpriseOps-Assets
- 複製したリビジョン:
8918dc64b8575d5ff476e62e1cc3687523ab59c2（2026-08-30 23:21:29+00:00） - 元のライセンス表記:
apache-2.0
論文
- 元のカードに論文へのリンクは見つからなかった
アノテーションの方法
（元のカードに該当の見出しが無いので、ラベルの付け方に触れた段落を抜き出した）
このリポジトリには、公開されている EnterpriseOps-Gym（ServiceNow、Apache-2.0）の MCP ジム Docker コンテナから取得した、ドメインごとの tools/list スキーマのスナップショット 7 件を置く。これらは NeMo Gym のリポジトリにコミットせず、ここでホストしている。約 3 万行の生成された JSON であり、上流のコンテナからいつでも取り直せるためである。
微調整に使うときの注意
- 調査メモの台帳での区分: A（許諾型のライセンスだけで、疑義の注記が無い）。区分は記載の文言で機械的に付けたもので、法的な判定ではない。学習に入れる前に元のカードとライセンスの原文で確かめる。
- Laya の入力は 2,048 token まで（ModernBERT-large / mmBERT）。長い本文は先頭から黙って切られるので、切れる行は事前に除くか、要約・切り出しをしてから入れる。
- 分割は記事・文書単位で行い、同じ本文から作った別の問いを学習側と較正側に分けない。温度と閾値は学習に使っていない分割で別々に当てる。
調査メモの記述
| メモ | 節 | ライセンス（記載） | 確認 | 注記 |
|---|---|---|---|---|
nvidia_nemotron.md |
付録. 取得した nvidia 組織のデータセット全件の簡易一覧 (L543) | apache-2.0 | 確認済 | 確認印なし(各ファイルの凡例により確認済扱い) ／ 原文注記: × 非テキスト（ロボット・自動運転・3D・音声・画像・科学計算）または翻訳版ベンチ |
元のカード（日本語訳）
以下は元のデータセットのカードの本文を日本語に訳したもの（機械翻訳）。訳に疑問があるときは、末尾の原文を確かめる。
NeMo Gym EnterpriseOps-Gym アセット
NVIDIA-NeMo/Gym の enterpriseops_gym リソースサーバー向けの、ビルド時アセットである。
このリポジトリには、公開されている EnterpriseOps-Gym（ServiceNow、Apache-2.0）の MCP ジム Docker コンテナから取得した、ドメインごとの tools/list スキーマのスナップショット 7 件を置く。これらは NeMo Gym のリポジトリにコミットせず、ここでホストしている。約 3 万行の生成された JSON であり、上流のコンテナからいつでも取り直せるためである。
構成
enterpriseops_gym/tools/
├── calendar.json gym-calendar 37 tools
├── csm.json sn-csm-server 89 tools
├── drive.json gym-google-drive-mcp 55 tools
├── email.json gym-email-mcp 79 tools
├── hr.json sn-hr-internal 89 tools
├── itsm.json gym-itsm-mcp 93 tools
└── teams.json gym-teams-mcp 70 tools
完全性
利用者は、タグではなく内容でこのバイト列を固定する。
file_count = 7
tree_sha256 = d9ee1a279ec85985ba3fc59f2f9502a9c470301062800cab4d07c87b123354b3
tree_sha256 は、フラットなディレクトリに対する sha256 である。ファイルを名前順に並べ、各ファイルについてファイル名、NUL バイト、ファイルのバイト列の順に連結する。次のコマンドで再現できる。
python -m resources_servers.enterpriseops_gym.prepare --print-hash <dir>
使い方
python -m resources_servers.enterpriseops_gym.prepare
prepare.py は、固定されたリビジョンをダウンロードし、ファイル名の集合と上記のハッシュを検証して、resources_servers/enterpriseops_gym/data/tools/ を実体化する。スキーマの更新は、ここに新しいコミットとして公開され、そのスクリプト内の DEFAULT_REVISION、TOOLS_FILE_COUNT、TOOLS_TREE_SHA256 を更新することで取り込まれる。
出所とライセンス
公開されている EnterpriseOps-Gym の Docker コンテナから、resources_servers/enterpriseops_gym/snapshot_tools.py で、改変せずに取得した。EnterpriseOps-Gym は ServiceNow のプロジェクトで、Apache-2.0 のライセンスで提供されている。本スナップショットも同じライセンスの下で再配布される。ツールの説明は、第三者の API を模倣するモックサービスを説明する上流のコンテンツである。NOTICE を参照されたい。
原文（英語）
NeMo Gym EnterpriseOps-Gym Assets
Build-time assets for the enterpriseops_gym resources server in
NVIDIA-NeMo/Gym.
This repository holds the seven per-domain tools/list schema snapshots captured from the
public EnterpriseOps-Gym (ServiceNow,
Apache-2.0) MCP gym Docker containers. They are hosted here rather than committed to the
NeMo Gym repository because they are ~30k lines of generated JSON that can be re-captured
from the upstream containers at any time.
Layout
enterpriseops_gym/tools/
├── calendar.json gym-calendar 37 tools
├── csm.json sn-csm-server 89 tools
├── drive.json gym-google-drive-mcp 55 tools
├── email.json gym-email-mcp 79 tools
├── hr.json sn-hr-internal 89 tools
├── itsm.json gym-itsm-mcp 93 tools
└── teams.json gym-teams-mcp 70 tools
Integrity
Consumers pin these bytes by content, not by tag:
file_count = 7
tree_sha256 = d9ee1a279ec85985ba3fc59f2f9502a9c470301062800cab4d07c87b123354b3
tree_sha256 is a sha256 over the flat directory: for each file sorted by name, the
filename, a NUL byte, then the file bytes. Reproduce it with:
python -m resources_servers.enterpriseops_gym.prepare --print-hash <dir>
Usage
python -m resources_servers.enterpriseops_gym.prepare
prepare.py downloads the pinned revision, validates the filename set and the hash above,
and materializes resources_servers/enterpriseops_gym/data/tools/. A refresh of the
schemas is published as a new commit here and picked up by bumping DEFAULT_REVISION,
TOOLS_FILE_COUNT, and TOOLS_TREE_SHA256 in that script.
Provenance and license
Captured unmodified from the public EnterpriseOps-Gym Docker containers with
resources_servers/enterpriseops_gym/snapshot_tools.py. EnterpriseOps-Gym is a
ServiceNow project licensed Apache-2.0; these snapshots are redistributed under the
same license. The tool descriptions are upstream content describing mock services that
imitate third-party APIs. See NOTICE.
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