एक ही स्थान से रिकॉर्ड, प्रशिक्षित और तैनात करें: Strands Agents, LeRobot, और Hugging Face Storage Buckets

हगिंग फेस द्वारा लिखे गए इस ब्लॉग पोस्ट में स्ट्रैंड्स एजेंट्स, लेरोबोट और हगिंग फेस स्टोरेज बकेट्स का उपयोग करके एक डेटा लूप प्रस्तुत किया गया है। यह पिछले पोस्ट पर आधारित है जिसमें स्ट्रैंड्स रोबोट्स के बारे में बताया गया था, जो एक AWS ओपन-सोर्स SDK (Apache 2.0) है जो रोबोट एब्स्ट्रैक्शन, सिमुलेशन और लेरोबोट स्टैक को एजेंट टूल्स के रूप में उजागर करता है। मुख्य विचार डेमो रिकॉर्ड करना, उन्हें स्टोरेज बकेट (एक परिवर्तनशील, गैर-संस्करणित, Xet-समर्थित रिपॉजिटरी प्रकार) में सिंक करना, पूर्ण डाउनलोड के बिना प्रशिक्षण के लिए डेटासेट स्ट्रीम करना, और प्रशिक्षित चेकपॉइंट को मोड परिवर्तन के साथ हार्डवेयर पर तैनात करना है। उदाहरण में Robot("so100") का उपयोग करके LeRobotDataset रिकॉर्ड करना, sync_dataset_to_bucket से सिंक करना और stream_dataset से वापस पढ़ना शामिल है। स्टोरेज बकेट Xet द्वारा समर्थित हैं, जो कंटेंट-निर्धारित चंकिंग का उपयोग करके बाइट स्तर पर अपलोड को डीडुप्लीकेट करता है, जिससे प्रति अपलोड स्थानांतरित डेटा लगभग चार गुना कम हो जाता है। पोस्ट में हार्डवेयर पर lerobot-record CLI के साथ रिकॉर्डिंग के बारे में भी बताया गया है और नोट किया गया है कि यही प्रारूप सिमुलेशन और वास्तविक रोबोट दोनों के लिए काम करता है। यह लूप चलाने के लिए कोड स्निपेट और पूर्वापेक्षाएँ प्रदान करता है।