Strands Agents, LeRobot, Hugging Face Storage Buckets로 한 곳에서 기록, 학습, 배포

Hugging Face의 블로그 게시물은 Strands Agents, LeRobot 및 Hugging Face Storage Buckets를 사용하는 데이터 루프를 소개합니다. 이전 게시물인 Strands Robots(아파치 2.0 라이선스의 AWS 오픈소스 SDK)를 기반으로 하며, 로봇 추상화, 시뮬레이션 및 LeRobot 스택을 AgentTools로 노출합니다. 핵심 아이디어는 시연을 기록하고, Storage Bucket(변경 가능하고 버전이 지정되지 않은 Xet 기반 저장소 유형)에 동기화하고, 전체 다운로드 없이 훈련을 위해 데이터셋을 스트리밍하고, 훈련된 체크포인트를 모드 변경을 통해 하드웨어에 배포하는 것입니다. 예제에서는 Robot("so100")을 사용하여 LeRobotDataset을 기록하고, sync_dataset_to_bucket으로 동기화하고, stream_dataset으로 다시 읽습니다. Storage Buckets는 Xet으로 지원되며, 콘텐츠 정의 청킹을 사용하여 업로드를 바이트 수준에서 중복 제거하므로 업로드당 전송되는 데이터가 약 4배 줄어듭니다. 게시물은 또한 lerobot-record CLI를 사용하여 하드웨어에서 기록하는 방법을 다루고, 동일한 형식이 시뮬레이션과 실제 로봇 모두에 적용된다는 점을 언급합니다. 또한 루프를 실행하기 위한 코드 스니펫과 사전 요구 사항을 제공합니다.