LeLab - Guide de LeRobot

LeLab est une interface graphique construite sur la bibliothèque LeRobot, conçue pour rendre la robotique accessible sans avoir à mémoriser des commandes CLI. À partir d’une seule application, vous pouvez configurer votre robot, le téléopérer, collecter des jeux de données, entraîner des politiques localement ou sur des GPU cloud via HF Jobs, et déployer les modèles entraînés sur votre robot. C’est la façon la plus simple de passer d’un SO-101 déballé à une politique fonctionnelle, et un excellent compagnon pour quiconque apprend le flux de travail LeRobot. Le code source et les problèmes sont disponibles sur GitHub : huggingface/leLab.

Pour le moment, LeLab est uniquement compatible avec SO-ARM101

Installation

Nécessite uv. Installez et lancez en une seule commande :

uv tool install git+https://github.com/huggingface/leLab.git && lelab

Après l'installation, exécutez lelab depuis votre terminal à tout moment pour démarrer l'application.

Fonctionnalités

• Ajouter des robots — Sélectionnez le type de bras (leader/follower), calibrez chaque articulation à partir de la position médiane et fixez les caméras.
• Téléopération — Commandez le bras suiveur avec le bras leader et visualisez les bras en 3D en temps réel.
• Enregistrement du jeu de données — Définissez la description de la tâche, le nombre d'épisodes et les durées des épisodes/réinitialisations. Appuyez sur la barre espace pour passer d'un épisode à l'autre. 30 épisodes ou plus sont recommandés.
• Entraînement local — Entraîner une politique directement sur votre propre machine avec un jeu de données, un type de politique, une taille de lot et un nombre d'étapes sélectionnés.
• Entraînement cloud avec HF Jobs — Entraînez-vous sur des GPU puissants via HF Jobs avec une tarification transparente. Exécutez d'abord hf auth login. Consultez le Guide du matériel de calcul pour des conseils sur le matériel et la taille des lots.
• Visualisation de l’entraînement — Suivez les progrès en direct dans l’application, avec sauvegarde automatique des points de contrôle.
• Exécuter des politiques entraînées — Choisissez n'importe quel modèle de votre liste de tâches et exécutez l'inférence sur votre robot en un clic.
• Utiliser des jeux de données communautaires — Fournissez n’importe quel identifiant de jeu de données Hugging Face pour entraîner sur des jeux de données que vous n’avez pas vous-mêmes enregistrés.