Grave, treine e implante de um só lugar com Strands Agents, LeRobot e Hugging Face Storage Buckets

O post do blog da Hugging Face apresenta um loop de dados usando Strands Agents, LeRobot e Hugging Face Storage Buckets. Ele se baseia no post anterior sobre Strands Robots, um SDK de código aberto da AWS (Apache 2.0) que expõe abstrações de robô, simulação e a stack LeRobot como AgentTools. A ideia central é gravar demonstrações, sincronizá-las para um Storage Bucket (um tipo de repositório mutável, não versionado e com suporte a Xet), transmitir o dataset para treinamento sem download completo e implantar o checkpoint treinado no hardware com uma mudança de modo. O exemplo usa Robot("so100") para gravar um LeRobotDataset, sync_dataset_to_bucket para sincronizá-lo e stream_dataset para lê-lo de volta. Os Storage Buckets são suportados por Xet, que deduplica uploads no nível de byte usando particionamento por conteúdo, reduzindo os dados transferidos por upload em cerca de quatro vezes. O post também aborda a gravação em hardware com a CLI lerobot-record e observa que o mesmo formato funciona tanto para simulação quanto para robôs físicos. Ele fornece trechos de código e pré-requisitos para executar o loop.