Hugging Faceは、ロボットのデモンストレーション記録から学習、そして実機へのデプロイまでをシームレスにつなぐ「ストリーミング・データループ」の仕組みについて公開しました。この仕組みは、記録されたデータをダウンロードすることなくHubから直接読み込んで学習を行うことができます。
データ収集からデプロイまでの連続的な流れ
Strands Robots、LeRobot、そしてHugging Face Storage Bucketsを組み合わせることで、ロボットの運用サイクルを一つの場所で完結させることが可能になります。ロボットが収集したエピソードをStorage Bucketへ同期し、増え続けるデータセットをHubから直接ストリーミングして学習を行い、完成したポリシーを再びハードウェアへデプロイするという一連の流れを実現します。
このプロセスでは、LeRobotのデータ形式がそのまま維持されるため、変換の必要がありません。また、Storage Bucketsを利用することで、変更されたバイトデータのみを同期することができ、効率的なデータ管理が可能です。
学習プロセスの効率化
学習フェーズでは、データセットをローカルに完全にダウンロードするのではなく、Hubからフレーム単位でストリーミングしながら読み込むことができます。これにより、学習のたびに巨大なデータセットをGPUへコピーする手間が省けます。
また、エージェントがどのエピソードを保持すべきか、あるいは新しいデータを追加して再学習すべきかといった判断を、データループの中で実行できる仕組みを提供しています。