هاجينغ فيس تطلق أدوات Strands Agents وLeRobot للتخزين والتدريب
تشرح هاغينغ فيس حلقة عمل تجمع Strands Robots وLeRobot وHugging Face Storage Buckets لتسجيل بيانات الروبوتات وتدريب السياسات ونشرها من مكان واحد. يسجّل الوكيل عرضًا توضيحيًا بصيغة LeRobotDataset، ثم يزامنه مع bucket لا يرفع في كل مرة إلا البايتات التي تغيّرت. وبعد ذلك يقرأ البيانات مباشرةً من Hub إطارًا بعد إطار، من دون تنزيل نسخة كاملة محليًا، قبل نشر النموذج المدرَّب على الروبوت نفسه بتغيير وسيط واحد. ويتطلب المسار الأساسي Python 3.12 أو أحدث، ويعمل بالمحاكاة على حاسوب محمول، لكنه يستخدم سياسة تجريبية لا تنتج سياسة روبوت مفيدة.
الحقائق الأساسية
تستخدم صيغة LeRobot أكثر من ٩٠ ألف مجموعة بيانات ونموذج على Hub، نشرها أكثر من ٨ آلاف ناشر.
«LeRobot's dataset format is already used by over 90,000 datasets and models on the Hub from more than 8,000 publishers (LeRobot Project Pulse).»
عرض المصدر ←تقرأ الدالة stream_dataset البيانات عبر Hub من دون تنزيل كامل، مع فك فيديو الكاميرا أثناء القراءة.
«Where the first post recorded a dataset and pushed it to the Hub, the agent you build here records a LeRobotDataset from a natural-language prompt, syncs it into a Storage Bucket, and streams that same dataset back frame by frame, decoding camera video on the fly, with no local copy.»
عرض المصدر ←المسار الافتراضي يعتمد سياسة وهمية تسجّل مجموعة بيانات صالحة، لكنها لا تنتج سياسة نافعة.
«What runs is the loop, not a working policy: the default path uses a mock policy, which records a valid dataset but not a useful one.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر