エクスポート

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各リリースに含まれるもの

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LeRobot データセットをインポートする

• 各 LeRobot エピソードは 1 つの .mcap ファイルになり、Avala はそれを 1 つのアイテムとして取り込みます。LeRobot のエピソードは Avala のシーケンスに対応します。
• カメラストリームは foxglove.CompressedImage として書き込まれるため、Mission Control のビューアで表示できます。
• 固有受容感覚（observation.state、action、その他の 1 次元の数値特徴量）は google.protobuf.Struct メッセージとして書き込まれます。値は保持され、生メッセージとして読み取れます。
• その他のフレームごとの列（報酬、episode_uuid、failure_type などのテキスト列）も、それぞれ独自のトピックに保持されます。control_source 列（policy、teleop、intervention、hold）は /lerobot/control_source に書き込まれます。

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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Avala のデータセットを LeRobot にエクスポートする

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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訓練で結果ラベルを使う

• outcome、progress、quality、speed でシーケンスを重み付けまたは選択します。
• 言語条件付きポリシーのために、サブタスクの label 文字列と手のアクションの action 文字列で訓練します。
• 独自の検証セットを作る際は、リーケージグループで分割します。
• 他のソースのデータと統合する際は、evaluation_membership が held_out_eval のシーケンスを訓練から除外します。リリースにはこれらが含まれることはありません。