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# harness_env：RTX PRO 6000 服务器的 /workspace 备份

gpu01–gpu05（RTX PRO 6000，k8s pod）的 `/workspace` 是 emptyDir：pod 被删除或宕机重建时会清空。
这里是快照（RoboDojo 与感知服务 2026-10-29，RoboCasa365 2026-10-30），用来在新 pod 上几分钟内恢复环境。

## 有什么

| 包 | 内容 | 大小 | 分块 |
|---|---|---|---|
| `robodojo/miniconda3` | conda + 仿真环境 `RoboDojo`（与镜像逐包一致），解到 `/workspace/miniconda3` | 14G | 2 |
| `robodojo/RoboDojo_code` | RoboDojo 源码（726e9aa，含按钮复位补丁），解到 `/workspace/RoboDojo` | 486M | 1 |
| `robodojo/RoboDojo_Assets` | RoboDojo Assets（HF revision 35efbc7dedfd，含已生成的 curobo.yml） | 36G | 4 |
| `robodojo/probe-env` | rd-selftest、rd-assets 用的小环境 `/workspace/robodojo/probe-env` | 95M | 1 |
| `perception/yuheng_services` | VGGT/SAM 感知服务代码和它的 venv、uv python，解到 `/workspace/yuheng/services` | 4.5G | 1 |
| `robocasa/envs` | RoboCasa365 的两个 venv（`envs/robocasa` py3.10.12、`envs/daedalus` py3.12.15）和 uv 0.13.5 及其 Python，解到 `/workspace/robocasa` | 4.3G | 1 |
| `robocasa/code` | RPent d903f38 和 robocasa/robosuite/RLDX-1/RLinf 源码（固定 commit）、RPent 任务记忆库、安装脚本与核对记录、`env.sh` | 1.1G | 1 |
| `robocasa/assets` | RoboCasa365 Assets（解开后的 `robocasa_assets`，123,440 个文件，与 st-gpu01 逐文件一致） | 11G | 2 |

每个包是 `tar | zstd` 后按 10 GB 切成的 `.part-NN`，解开后路径从 `/workspace` 下开始。`MANIFEST.sha256` 是所有分块的校验和。
**没有**放进来的内容（凭据、需要授权的模型权重、可重新生成的缓存、私有代码）见 [EXCLUDED.md](EXCLUDED.md)，
其中需授权的权重恢复后要用有授权的 HF 账号重新下载。

## 恢复

在新服务器上（只需要 curl、tar、zstd；公开仓，不需要 token）：

```bash
curl -fsSLO https://huggingface.co/datasets/siyuhsu/harness_env/resolve/main/restore.sh
bash restore.sh robodojo         # RoboDojo 仿真环境
bash restore.sh perception       # VGGT/SAM 感知服务代码 → /workspace/yuheng/services
bash restore.sh robocasa         # RoboCasa365 环境 → /workspace/robocasa
```

每块下载完会校验 sha256，中断后重跑会接着下载。也可以用 `hf download siyuhsu/harness_env --repo-type dataset` 先整体下载，
再照 `restore.sh` 里的做法 `cat <名>.tar.zst.part-* | zstd -d | tar -x -C /workspace`。

## 恢复之后

- **RoboDojo**：在有 `robodojo_env` 仓库的机器上运行 `bash native/rd-deploy <ssh主机> --no-selftest`。它会推送 `rd-*` 工具、
  补系统层（apt、Vulkan）、核对环境（已解开的内容不会重装），然后在服务器上跑 `rd-selftest` 确认能渲染。
- **感知服务**：按 [EXCLUDED.md](EXCLUDED.md) 用有授权的 HF 账号把模型下载到 `/workspace/yuheng/hf_cache`，再按
  `/workspace/yuheng/services/README_pro6000.md` 启动（`svc.sh`）。
- **RoboCasa365**：`source /workspace/robocasa/env.sh`。还差两样不在公开仓里的东西（见 [EXCLUDED.md](EXCLUDED.md)）：
  Daedalus 的 RoboCasa 分支代码要放到 `/workspace/robocasa/Daedalus-robocasa`（`robocasa/e11` @ `b222173`），
  `envs/daedalus` 已经以可编辑方式指向这个路径，放好即可用，不用重装；Codex 的 `config.toml` 放到 `/workspace/robocasa/codex-home-robocasa/`。
  然后在一张空闲卡上跑 `python3 /workspace/robocasa/setup/rc_smoke.py --gpu <N> --n 1` 确认能建环境、能渲染。
  要从头重装可以用 `/workspace/robocasa/setup/rc-setup.sh`。