Exportaciones

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Qué incluye cada release

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Importe un dataset de LeRobot

• Cada episodio de LeRobot se convierte en un archivo .mcap, que Avala ingiere como un elemento. Un episodio de LeRobot corresponde a una secuencia de Avala.
• Los flujos de cámara se escriben como foxglove.CompressedImage, así que se muestran en el visor de Mission Control.
• La propiocepción (observation.state, action y otras características numéricas 1-D) se escribe como mensajes google.protobuf.Struct. Los valores se conservan y se pueden leer como mensajes sin procesar.
• Cada una de las demás columnas por fotograma (recompensas, episode_uuid, failure_type y otras columnas de texto) se conserva en su propio topic. Una columna control_source (policy, teleop, intervention, hold) va a /lerobot/control_source.

pip install "avala[lerobot]"

avala import lerobot \
  --repo-id your-hf-user/your-dataset \
  --name "Teleop rollouts" \
  --slug teleop-rollouts \
  --episodes 0,1,2 \
  --wait

from avala import Client
from avala.importers import import_lerobot

dataset = import_lerobot(
    Client(),
    repo_id="your-hf-user/your-dataset",
    name="Teleop rollouts",
    slug="teleop-rollouts",
    episodes=[0, 1, 2],
    wait=True,
)
print(dataset.uid, dataset.item_count)

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Exporte un dataset de Avala a LeRobot

avala lerobot export your-org/your-dataset \
  --repo-id your-hf-user/your-dataset \
  --output ./lerobot-out \
  --fps 30 \
  --task "load the dishwasher" \
  --include-outcomes

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Use las etiquetas de resultado en el entrenamiento

• Pondere o seleccione secuencias por outcome, progress, quality y speed.
• Entrene con las cadenas label de las subtareas y las cadenas action de las acciones de las manos para políticas condicionadas por lenguaje.
• Divida por grupo de fuga cuando construya sus propios conjuntos de validación.
• Mantenga fuera del entrenamiento las secuencias con evaluation_membership igual a held_out_eval cuando combine datos de otras fuentes. Las releases nunca las incluyen.