Registra, entrena y despliega desde un solo lugar con Strands Agents, LeRobot y Hugging Face Storage Buckets
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Hugging Face
El SDK de AWS Strands Robots introduce un bucle de agente que registra demostraciones, las sincroniza con Hugging Face Storage Buckets, transmite datos para el entrenamiento y despliega políticas de vuelta a los robots con un solo cambio de palabra clave. Storage Buckets, respaldados por Xet, ofrecen deduplicación a nivel de byte para reducir los costos de carga. La publicación incluye un recorrido por el código para registrar, sincronizar, transmitir y desplegar en un bucle agéntico.
El post del blog de Hugging Face presenta un bucle de datos que utiliza Strands Agents, LeRobot y Hugging Face Storage Buckets. Se basa en el post anterior sobre Strands Robots, un SDK de código abierto de AWS (Apache 2.0) que expone abstracciones de robots, simulación y la pila LeRobot como AgentTools. La idea clave es grabar demostraciones, sincronizarlas a un Storage Bucket (un tipo de repositorio mutable, no versionado y respaldado por Xet), transmitir el conjunto de datos para el entrenamiento sin una descarga completa y desplegar el checkpoint entrenado en el hardware con un cambio de modo. El ejemplo usa Robot("so100") para grabar un LeRobotDataset, sync_dataset_to_bucket para sincronizarlo y stream_dataset para leerlo de vuelta. Los Storage Buckets están respaldados por Xet, que deduplica las subidas a nivel de bytes mediante fragmentación por contenido, reduciendo los datos transferidos por subida en aproximadamente cuatro veces. El post también cubre la grabación en hardware con la CLI de lerobot-record y señala que el mismo formato funciona tanto para simulación como para robots físicos. Proporciona fragmentos de código y requisitos previos para ejecutar el bucle.
Fuente: Hugging Face blog —
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