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LeRobot은 PyTorch를 기반으로 모델, 데이터셋, 도구를 제공하여 실제 로봇 공학의 진입 장벽을 낮추기 위해 설계된 종합적인 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 SO-100과 같은 저가형 암부터 Unitree G1 및 Reachy2와 같은 휴머노이드에 이르기까지 다양한 로봇 플랫폼을 위한 통합 인터페이스 역할을 합니다. LeRobot은 표준화된 `Robot` 클래스 인터페이스를 통해 제어 논리를 특정 하드웨어 세부 정보와 분리함으로써 하드웨어 독립성을 강조합니다. LeRobot의 핵심 기능 중 하나는 LeRobotDataset 형식을 통해 로봇 공학의 데이터 분산 문제를 해결하는 것입니다. 이 표준화된 형식은 시각 데이터를 위한 동기화된 MP4 비디오(또는 이미지)와 상태 및 액션 데이터를 위한 Parquet 파일을 결합합니다. 이 형식은 Hugging Face Hub와 깊이 통합되어 있어 대규모 로봇 데이터셋의 효율적인 저장, 스트리밍, 시각화를 가능하게 합니다. 사용자는 간단한 Python API를 사용하여 데이터셋을 쉽게 로드하고, 에피소드를 조작하며, 데이터 소스를 병합할 수 있습니다. LeRobot은 모방 학습, 강화 학습, 비전-언어-액션(VLA) 모델을 포함하는 광범위한 최첨단 정책을 구현합니다. 지원되는 주목할 만한 모델로는 ACT, Diffusion Policy, Pi0, GR00T N1.5, 그리고 SmolVLA가 있습니다. 또한 이 라이브러리는 VLA-JEPA와 같은 신흥 월드 모델과 SARM 및 Robometer와 같은 보상 모델도 지원합니다. 이러한 정책의 훈련은 스크립트 구성을 통해 간소화되어, 사용자가 정책 유형과 데이터셋 저장소를 지정하는 간단한 명령줄 인수로 훈련 작업을 시작할 수 있습니다. 추론 및 평가는 시뮬레이션 환경과 실제 하드웨어 모두에서 작동하는 통합 스크립트를 통해 지원됩니다. LeRobot은 LIBERO 및 MetaWorld와 같은 표준 벤치마크와 통합되어 있으며, 사용자가 EnvHub를 통해 자체 시뮬레이션 환경을 구현하고 배포할 수 있는 도구를 제공합니다. 이 프로젝트는 광범위한 문서, Discord를 통한 커뮤니티 지원, 그리고 맞춤형 하드웨어 및 정책 통합을 위한 리소스를 통해 오픈 소스 생태계를 조성합니다.