Strands Agents、LeRobot、Hugging Face Storage Bucketsを使って、1つの場所から記録・トレーニング・デプロイを実現

Hugging Faceのブログ記事では、Strands Agents、LeRobot、およびHugging Face Storage Bucketsを使用したデータループを紹介しています。これは、ロボットの抽象化、シミュレーション、およびLeRobotスタックをAgentToolsとして公開するAWSオープンソースSDK（Apache 2.0）であるStrands Robotsに関する以前の投稿に基づいています。重要なアイデアは、デモンストレーションを記録し、Storage Bucket（可変でバージョン管理されていない、Xetをバックエンドとするリポジトリタイプ）に同期し、完全なダウンロードなしでトレーニング用にデータセットをストリーミングし、モード変更を伴うハードウェアにトレーニング済みチェックポイントをデプロイすることです。この例では、Robot("so100")を使用してLeRobotDatasetを記録し、sync_dataset_to_bucketで同期し、stream_datasetで読み戻します。Storage BucketsはXetをバックエンドとしており、コンテンツ定義のチャンキングを使用してバイトレベルでアップロードを重複排除し、アップロードごとの転送データ量を約4分の1に削減します。この投稿では、lerobot-record CLIを使用したハードウェアでの記録についても取り上げており、同じ形式がシミュレーションと物理ロボットの両方で機能することにも言及しています。ループを実行するためのコードスニペットと前提条件も提供されています。