Fejlesztők vezérelnek robotot a Hugging Face Hub adataiból az AWS‑szolgáltatással

Az AWS nyílt forráskódú Strands Robots SDK – Apache 2.0 licenc – robot‑absztrakciókat, szimulációt és a LeRobot stacket AgentTools‑ként teszi elérhetővé, így egyetlen ügynököt lehet építeni a különböző komponensekből — írja a Hugging Face.

Egységes agentépítés

A fejlesztő egy Python‑szkriptben importálja a Robot és Agent osztályokat, majd egyetlen AgentTools‑listával definiálja a robotot. Az agent a 'Pick up the red cube' parancsra reagál, miközben a LeRobot AgentTools koordinálja a felvételt, a Hub‑feltöltést és a szimulációs policy‑t.

Kapcsolódó: Hugging Face újdonság

Azonos adatformátum szimuláció és hardver között

A Strands SDK a LeRobotDataset formátumot használja mind a MuJoCo‑szimulációban, mind a valós robotok felvételénél; a parquet séma, a joint‑állapotok és a kamera‑MP4‑képanyagok pontosan megegyeznek, így a felvett adatok közvetlenül feltölthetők a Hub‑ra.

Kapcsolódó: humanoid robotok

Hardveres telepítés egy argumentummal

A kód ugyanaz marad, csak a Robot konstruktorában a 'mode="real"' paramétert kell beállítani, ekkor a LeRobot a SO‑101 követő‑vezető párost vezérli. A beépített Zenoh‑mesh lehetővé teszi a parancsok egyidejű sugárzását több robotra.

Kapcsolódó: TRL v1.0 kiadás

Elérhetőség és előfeltételek

A példakód Python 3.12‑t, Linux vagy macOS környezetet igényel; a szimulációs útvonalhoz nincs szükség GPU‑ra vagy Hugging Face hitelesítőre, a hardveres verzióhoz csak egy SO‑101 robot és egy Hugging Face token szükséges. A teljes példát a GitHub‑repo 'examples/lerobot/hub_to_hardware.py' tartalmazza.

Kapcsolódó: Qwen3-1.7B modell

A Hugging Face június 17‑én publikálta az integrációt a saját blogján, és az AWS Strands Robots SDK‑vel a robot‑tanítás folyamata a SO‑101 hardveren a Hugging Face Hub adataival mostantól egyszerűsíthető.

Kapcsolódó: AI-vezérelt kar