내보내기

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각 릴리스에 포함되는 항목

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LeRobot 데이터셋 가져오기

• 각 LeRobot 에피소드는 하나의 .mcap 파일이 되며, Avala는 이를 하나의 항목으로 수집합니다. LeRobot 에피소드 하나는 Avala 시퀀스 하나에 대응합니다.
• 카메라 스트림은 foxglove.CompressedImage로 기록되므로 Mission Control 뷰어에서 렌더링됩니다.
• 고유 수용 감각 데이터(observation.state, action 및 기타 1차원 수치 특성)는 google.protobuf.Struct 메시지로 기록됩니다. 값은 보존되며 원시 메시지로 읽을 수 있습니다.
• 그 밖의 프레임별 열(보상, episode_uuid, failure_type 및 기타 텍스트 열)도 각자의 토픽에 보존됩니다. control_source 열(policy, teleop, intervention, hold)은 /lerobot/control_source에 기록됩니다.

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 데이터셋을 LeRobot으로 내보내기

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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학습에 결과 라벨 사용하기

• outcome, progress, quality, speed에 따라 시퀀스에 가중치를 주거나 선택합니다.
• 언어 조건부 정책을 위해 하위 작업 label 문자열과 손 동작 action 문자열로 학습합니다.
• 자체 검증 세트를 만들 때 누출 그룹으로 분할합니다.
• 다른 소스의 데이터를 병합할 때 evaluation_membership이 held_out_eval인 시퀀스는 학습에서 제외합니다. 릴리스에는 이 시퀀스가 절대 포함되지 않습니다.