LeRobot: Nowy framework Hugging Face upraszcza uczenie robotów
Uczenie robotów staje się coraz bardziej dostępne dzięki nowemu frameworkowi LeRobot od Hugging Face. Biblioteka ta integruje kluczowe aspekty procesu uczenia – od zarządzania danymi, przez definiowanie polityk, aż po ich ewaluację. Otwiera to drogę do eksperymentów i wdrożeń, nawet bez dostępu do zaawansowanego sprzętu robotycznego.
Artykuł opublikowany przez Asifa Razzaqa szczegółowo opisuje, jak wykorzystać LeRobot do trenowania polityki klonowania zachowań na zbiorze danych PushT. Klonowanie zachowań, znane również jako uczenie przez demonstrację, polega na tym, że model uczy się wykonywania zadań naśladując zachowania eksperta. PushT to zbiór danych zawierający demonstracje zadań manipulacyjnych, co czyni go idealnym do tego typu eksperymentów.
Kluczowe cechy i funkcje LeRobot
LeRobot upraszcza cały potok uczenia robotów, umożliwiając programistom skupienie się na projektowaniu i eksperymentowaniu, zamiast na żmudnych szczegółach implementacyjnych. Kluczowe cechy biblioteki to:
- Ujednolicony interfejs API do ładowania i przetwarzania danych
- Elastyczne definiowanie polityk uczenia, w tym polityk Visuomotor
- Narzędzia do oceny i wizualizacji zachowań robotów
Praktyczny przykład: PushT i klonowanie zachowań
Artykuł Razzaqa prowadzi czytelników krok po kroku przez proces trenowania polityki klonowania zachowań na zbiorze danych PushT. Wykorzystując Google Colab, autor demonstruje, jak zainstalować niezbędne zależności, załadować dane za pomocą LeRobot API i zaprojektować zwartą politykę Visuomotor. Ta polityka łączy konwolucyjny szkielet (CNN) z małą głowicą MLP, co pozwala na bezpośrednie mapowanie obrazów i stanów na działania robota.
Wydajność i reprodukowalność
Aby przyspieszyć proces demonstracji, model trenowany jest na podzbiorze danych. Autor podkreśla, że LeRobot umożliwia odtwarzalne potoki uczenia robotów oparte na danych. Konfiguracja obejmuje ustalenie ziarna losowego, a także wykrywanie, czy kod uruchomiony jest na GPU czy CPU, co pozwala na efektywne wykorzystanie zasobów.
Wizualizacja i ocena
Po wytrenowaniu modelu, kluczowym krokiem jest wizualizacja i ocena jego zachowania. LeRobot oferuje narzędzia do nakładania przewidywanych strzałek akcji na klatki wideo, tworzenia krótkich filmów MP4 i zapisywania siatek obrazów. Dzięki temu użytkownicy mogą szybko ocenić, czy model generuje sensowne akcje na podstawie rzeczywistych obserwacji PushT.
Przyszłość LeRobot i uczenia robotów
LeRobot otwiera nowe możliwości w dziedzinie uczenia robotów, oferując praktyczne narzędzie zarówno dla badaczy, jak i praktyków. Integracja z Hugging Face Hub umożliwia udostępnianie wytrenowanych polityk i współpracę nad dalszym rozwojem algorytmów. Dalsze kierunki rozwoju obejmują eksperymentowanie z bardziej zaawansowanymi modelami (takimi jak dyfuzja lub polityki ACT) oraz wykorzystanie różnych zbiorów danych.
Biblioteka LeRobot stanowi obiecujący krok w kierunku upowszechnienia wiedzy i technologii uczenia robotów. Kod źródłowy i więcej informacji można znaleźć na stronie GitHub projektu, a także na Twitterze i w innych kanałach społecznościowych.
