Екипът на LeRobot представи версия 0.7.0 на 5 ноември с промени в два свързани етапа: подготовката на роботни политики и използването им на реална машина. Съобщението акцентира върху интерактивни инструкции, поточно четене на големи набори и обучение на по-големи модели. За разработчика същественото е как тези части се съчетават в повторим работен процес, а не само колко имена на модели присъстват в списъка.

Инструкцията може да се променя по време на работа

Документацията за изпълнение описва интерактивни сесии с команди за подзадача, въпрос към визуалното възприятие и избор на следващи подзадачи. Въпросите и автоматичното планиране изискват политика, която генерира текст, или външен планировчик. Следователно една нова команда в терминала не превръща всяка съществуваща политика в разговорен робот. Способностите зависят от конкретния модел и неговата интеграция.

Наш пример за оценяване би бил подреждане на няколко предмета на маса. Първо се задава ограничена задача; след това човек променя само една инструкция. Важният въпрос е дали действието отразява новата цел и дали записът позволява да се види кога тя е приета. Полученият словесен отговор сам по себе си не доказва, че движението е правилно. Това е предложен тест, не изпитване, което сме провели.

Големият набор не трябва да се копира целият

Страницата за обучение с поток описва четене на нужните Parquet данни и диапазони от MP4 файлове без предварително сваляне на целия набор. Разпределянето работи с цели епизоди и определено покритие на кадрите. Има локални индекси и разходи при началната подготовка; режимът не означава липса на памет, мрежов трафик или изчакване. Документацията различава този входен поток от поточното кодиране при запис.

Практическият ни прочит е, че дисковият проблем се превръща в задача за измерване на целия поток. Ако GPU чака данни, повече изчислителна мощност няма непременно да помогне. Бихме сравнили времето до първата партида, използваната памет и паузите при четене върху един и същ малък набор. След това може да се реши дали тесният участък е декодирането, връзката или самото обучение.

Моделът може да бъде на друга машина

Отделното ръководство за remote inference разделя GPU сървъра от компютъра, свързан към робота. Локално остават камерите, моторите и буферът с предстоящи действия. Докато се изчислява следващата поредица, роботът може да следва вече получената. Ръководството различава политики, проверени на хардуер, от такива с поддръжка само на ниво интерфейсен договор.

Това разделяне създава полезен избор, но и конкретен компромис: продължаването на старата траектория запазва плавността, докато новото наблюдение може да изисква промяна. В собствена лаборатория бихме проверили какво става при забавена връзка, изчерпан буфер и променена сцена. Нужни са предварително определени критерии за спиране и наблюдение от оператор; това са наши препоръки към оценяването, не твърдение за налична универсална защита.

Как да се чете версията

LeRobot 0.7 е набор от инструменти за изграждане и проверка на система. Не сме възпроизвеждали публикуваните ускорения или роботни демонстрации. Най-полезното начало е една известна политика, един ограничен сценарий и запазен запис на данните, инструкциите и действията. Така всяка следваща промяна може да се оцени по поведението на целия процес, вместо по изолирано обещание за по-бърз компонент.