डेटा फ्लाईव्हील
रोबोट सीखने की नीति में सुधार करने का सबसे विश्वसनीय तरीका मॉडल को बदलना नहीं है - बल्कि डेटा में सुधार करना है। डेटा फ्लाईव्हील किसी भी गंभीर रोबोट सीखने की परियोजना के लिए मुख्य पुनरावृत्ति लूप है:
मूल्यांकन करना
20 परीक्षण चलाएँ. सफलता दर मापें. विफलताओं को प्रकार के आधार पर वर्गीकृत करें। आपने यह इकाई 5 में किया था।
प्राथमिक विफलता मोड को पहचानें
क्या यह डेटा गुणवत्ता (असंगत डेमो), वितरण बदलाव (अनदेखी स्थिति), या मॉडल क्षमता (सटीक पर्याप्त प्रक्षेपवक्र लेकिन गलत) है? आपका यूनिट 5 निदान इसका उत्तर देता है।
लक्षित डेटा एकत्र करें
विशेष रूप से विफलता व्यवस्था को कवर करने वाले 20-30 प्रदर्शन रिकॉर्ड करें। यदि नीति कार्यक्षेत्र के बाईं ओर की वस्तुओं पर विफल हो जाती है, तो उस विशिष्ट स्थिति के 20 डेमो रिकॉर्ड करें। जो पहले से ही काम कर रहा है उसे और अधिक रिकॉर्ड न करें।
पुनः प्रशिक्षित करें और पुनर्मूल्यांकन करें
नए डेटा को अपने मौजूदा डेटासेट के साथ मर्ज करें, पुनः प्रशिक्षित करें और 20-परीक्षण मूल्यांकन फिर से चलाएँ। निदान सही होने पर प्रति चक्र 10-20 प्रतिशत अंक सुधार की अपेक्षा करें।
डेटासेट का मिश्रण
लेरोबोट एक साथ कई डेटासेट पर प्रशिक्षण ले सकता है, जो आपके लक्षित संग्रह डेटा को आपके मूल डेटासेट के साथ - या यहां तक कि एक ही कार्य और रोबोट प्रकार के लिए सार्वजनिक समुदाय डेटासेट के साथ संयोजित करने के लिए उपयोगी है।
info.json आप जिस भी डेटासेट को मिश्रित करने की योजना बना रहे हैं।
हगिंगफेस हब पर अपना मॉडल साझा करें
अपने प्रशिक्षित मॉडल को साझा करने से यह समुदाय के लिए उपलब्ध हो जाता है और अन्य लोग आपकी नीति को शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग कर सकते हैं। मानक LeRobot प्रारूप में साझा किए गए मॉडल को कोई भी सीधे लोड कर सकता है pip install lerobot.
समुदाय के साथ अपना डेटासेट साझा करें
आपका डेटासेट (जिसे आपने यूनिट 3 में डाला था) पहले से ही हगिंगफेस हब पर है। इसे दूसरों के लिए अधिक खोजने योग्य और उपयोगी बनाने के लिए:
- एक जोड़ना डेटासेट कार्ड हगिंगफेस पर - कार्य, रोबोट, रिकॉर्डिंग सेटअप और एपिसोड की संख्या का वर्णन करें। डेटासेट खोज योग्यता के लिए यह सबसे प्रभावशाली चीज़ है जो आप कर सकते हैं।
- इसे टैग करें
lerobot, आपका रोबोट प्रकार (जैसे,so100), और आपकी कार्य श्रेणी (जैसे,pick-and-place). - इसे सबमिट करें एसवीआरसी डेटासेट लाइब्रेरी सामुदायिक सूचकांक में क्यूरेशन और समावेशन के लिए।
लेरोबोट में वापस हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन का योगदान
यदि आपने यूनिट 1 में एक असमर्थित रोबोट के लिए एक कस्टम हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन जोड़ा है, तो इसे LeRobot रिपॉजिटरी में वापस योगदान करने पर विचार करें। के लिए एक पुल अनुरोध खोलें huggingface/lerobot आपकी कॉन्फ़िग फ़ाइल के साथ lerobot/configs/robot/. अनुरक्षक हार्डवेयर योगदान की शीघ्रता से समीक्षा करते हैं और इससे उस हार्डवेयर के प्रत्येक भावी उपयोगकर्ता को सीधे लाभ होता है।
आगे क्या है: अधिक सक्षम नीतियां
अब आपके पास संपूर्ण LeRobot वर्कफ़्लो है। यहां बताया गया है कि यहां से कहां जाना है: