rerun

# Rerun — A camada de dados para IA física Rerun é um SDK de visualização e registro criado especificamente para dados multimodais e multi-taxa de pipelines de robótica, simulação e visão computacional. Ele captura imagens, nuvens de pontos, transformações, séries temporais, estados de juntas e vídeo de diversas fontes — logs de robôs, rigs de dados humanos, simuladores, vídeo web — e os armazena em armazenamento colunar compartilhado. O visualizador integrado renderiza tudo em sincronia em tempo real: navegue por episódios, compare sensores lado a lado, acompanhe pipelines de CV em execução ao vivo. Os mesmos dados são consultáveis com dataframes ou SQL e transmitem diretamente para treinamento, sem jobs de exportação ou cópias desatualizadas. Construído em Rust. SDKs disponíveis em Python, Rust e C++. ## O que ele faz Rerun ingere dados multi-taxa e multimodais de diversas fontes e formatos (logs de robôs, rigs de dados humanos, simulação, vídeo web; MCAP, .rrd, LeRobot). O visualizador integrado renderiza tudo em sincronia em tempo real. Os mesmos dados são consultáveis com [dataframes](https://rerun.io/docs/howto/query-and-transform/get-data-out) ou SQL, e transmitem diretamente para treinamento. Construído em Rust sobre armazenamento column-chunk criado especificamente para dados físicos multi-taxa. ## Início rápido ```bash pip install rerun-sdk ``` ```python import rerun as rr rr.init("rerun_example") rr.spawn() rr.log("points", rr.Points3D(positions, colors=colors)) ``` ## Casos de uso - Ingerir logs de robôs, rigs egocêntricos/UMI, simulação e vídeo web em um único substrato - Executar pipelines de CV (SLAM, rastreamento de mãos, retargeting de movimento) como edições de tabela - Consultar dados brutos, intermediários e derivados com dataframes ou SQL - Visualizar sequências multi-taxa e multimodais em todo o pipeline - Transmitir misturas de datasets diretamente para treinamento — sem jobs de exportação, sem cópias desatualizadas ## Tipos de dados Multi-taxa, multimodal, espacial: imagens, nuvens de pontos, séries temporais, tensores, transformações, estados de juntas, vídeo. Preservados de ponta a ponta. ## Começando - [Python](https://www.rerun.io/docs/getting-started/data-in/python): `pip install rerun-sdk` - [Rust](https://www.rerun.io/docs/getting-started/data-in/rust): `cargo add rerun` - [C++](https://www.rerun.io/docs/getting-started/data-in/cpp) Instale o binário do Rerun Viewer com `pip install rerun-sdk` ou `cargo install rerun-cli --locked --features nasm`. O SDK Python inclui o visualizador; C++ e Rust dependem de uma instalação separada. ## Documentação - [Documentação de alto nível](https://rerun.io/docs) - [Tipos registráveis](https://www.rerun.io/docs/reference/types) - [Exemplos](https://rerun.io/examples) - [Documentação da API Python](https://ref.rerun.io/docs/python) - [Documentação da API Rust](https://docs.rs/rerun/) - [Documentação da API C++](https://ref.rerun.io/docs/cpp) - [Solução de problemas](https://www.rerun.io/docs/overview/installing-rerun/troubleshooting) ## Habilidades de agente Este repositório inclui habilidades de agente para agentes de codificação. Instale com: ```sh npx skills add rerun-io/rerun ``` As habilidades ficam em `./skills`. ## Status Desenvolvimento ativo. A API está em evolução — espere mudanças que quebram compatibilidade. Limitações conhecidas: o desempenho do visualizador degrada com muitas entidades, e nuvens de pontos com milhões de pontos podem ser lentas. ## Modelo de negócios Open-core. Tudo neste repositório permanece de código aberto e gratuito (licença dupla MIT + Apache-2.0). Rerun Hub, um catálogo escalável para dados robóticos, é um produto comercial para equipes que constroem produtos de robótica e CV. ## Citação ```bibtex @software{RerunSDK, title = {Rerun: A Visualization SDK for Multimodal Data}, author = {{Rerun Development Team}}, url = {https://www.rerun.io}, year = {2024} } ```