로봇 데이터 형식 비교: RLDS, LeRobot, HDF5
로봇 데이터 세트 형식 비교: RLDS (TensorFlow), LeRobot (Hugging Face), HDF5, RoboMimic. 데이터 수집 파이프라인을 위해 어떤 형식을 사용해야 하는가.
왜 형식 선택 이 중요 합니까?
데이터 세트 형식은 어떤 모델을 훈련시킬 수 있는지, 얼마나 쉽게 협력자들과 데이터를 공유할 수 있는지, 파이프라인에서 얼마나 많은 엔지니어링 과잉 비용을 지불할 수 있는지 결정합니다. 잘못된 형식을 선택하는 것은 나중에 고통스러운 변환을 의미합니다.
형식 비교
RLDS (Google): TFRecord 기반, 오픈 X-Embodiment 및 RT-X에서 사용된다. 대규모 크로스-인체 훈련에 탁월하다. 레로봇 (Hugging Face): 패킷 기반, Hugging Face Hub로 밀어 넣기 쉽고, 커뮤니티 채택이 증가하고 있다. HDF5: 자전화 바이너리 형식, RoboMimic 및 많은 오래된 프로젝트에서 사용된다. Zarr: 덩어리, 클라우드 친화적, 큰 데이터 세트에서 견인력을 얻고.
- 크로스 인체 훈련: RLDS
- 커뮤니티 공유 및 빠른 반복: LeRobot
- 기존의 호환성: HDF5
- 클라우드 네이티브 파이프라인: Zarr
RCSV의 데이터 파이프라인
RCSV의 데이터 수집 인프라는 RLDS 및 LeRobot 양식 모두 내셔널로 출력합니다. 우리의 데이터 플랫폼은 자동으로 형식 변환, 버전 및 품질 검증을 처리합니다.
왜 형식 선택 이 중요 합니까?
데이터 세트 형식은 어떤 모델을 훈련시킬 수 있는지, 얼마나 쉽게 협력자들과 데이터를 공유할 수 있는지, 파이프라인에서 얼마나 많은 엔지니어링 과잉 비용을 지불할 수 있는지 결정합니다. 잘못된 형식을 선택하는 것은 나중에 고통스러운 변환을 의미합니다.
형식 비교
RLDS (Google): TFRecord 기반, 오픈 X-Embodiment 및 RT-X에서 사용된다. 대규모 크로스-인체 훈련에 탁월하다. 레로봇 (Hugging Face): 패킷 기반, Hugging Face Hub로 밀어 넣기 쉽고, 커뮤니티 채택이 증가하고 있다. HDF5: 자전화 바이너리 형식, RoboMimic 및 많은 오래된 프로젝트에서 사용된다. Zarr: 덩어리, 클라우드 친화적, 큰 데이터 세트에서 견인력을 얻고.
- 크로스 인체 훈련: RLDS
- 커뮤니티 공유 및 빠른 반복: LeRobot
- 기존의 호환성: HDF5
- 클라우드 네이티브 파이프라인: Zarr
RCSV의 데이터 파이프라인
RCSV의 데이터 수집 인프라는 RLDS 및 LeRobot 양식 모두 내셔널로 출력합니다. 우리의 데이터 플랫폼은 자동으로 형식 변환, 버전 및 품질 검증을 처리합니다.