Strands/LeRobot 기반 로봇 데이터 루프 구현

Strands Robots와 LeRobot 형식을 활용하여 로봇의 시연(demonstration)을 기록하고, Hugging Face Storage Buckets를 통해 학습 및 배포를 수행하는 연속적인 데이터 루프(streaming data loop)를 구축하는 방법을 다룬다.

핵심 프로세스는 다음과 같다:

• 데이터 기록 및 동기화: 로봇의 시연을 LeRobot 데이터셋 형식으로 기록한 뒤, 변경된 바이트만 효율적으로 전송하는 Storage Bucket에 동기화한다.
• 스트리밍 학습: 데이터를 로컬에 전체 다운로드하는 대신, Hub에서 직접 스트리밍 방식으로 읽어와 학습을 진행함으로써 데이터 전송 비용과 시간을 절감한다.
• 정책 배포: 학습된 체크포인트를 하드웨어로 즉시 배포하여 로봇의 동작을 업데이트한다.

이 워크플로우를 통해 개발자는 데이터 수집, 학습, 배포로 이어지는 루프를 자동화할 수 있으며, Xet 기반의 Storage Buckets를 사용하여 대규모 로봇 데이터셋을 효율적으로 관리하고 지속적으로 모델을 개선할 수 있다.