منصوبے کے بارے میں

LeRobot ایک جامع اوپن سورس لائبریری ہے جو PyTorch پر بنائی گئی ہے، جس کا مقصد حقیقی دنیا کے روبوٹکس میں داخلے کی رکاوٹ کو کم کرنا ہے۔ یہ مختلف روبوٹک پلیٹ فارمز کے لیے ایک متحد انٹرفیس کے طور پر کام کرتی ہے، کم لاگت والے بازوؤں جیسے SO-100 سے لے کر ہیومنویڈز جیسے Unitree G1 اور Reachy2 تک۔ لائبریری ہارڈویئر سے آزادی پر زور دیتی ہے، جس سے ڈویلپرز کو `Robot` کلاس انٹرفیس کے ذریعے مخصوص ہارڈویئر کی تفصیلات سے کنٹرول لاجک کو الگ کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ LeRobot کی ایک بنیادی خصوصیت LeRobotDataset فارمیٹ کے ذریعے روبوٹکس میں ڈیٹا کے ٹکڑے ٹکڑے ہونے کا حل ہے۔ یہ معیاری فارمیٹ بصری ڈیٹا کے لیے ہم آہنگ MP4 ویڈیوز (یا تصاویر) کو حالت اور عمل کے ڈیٹا کے لیے Parquet فائلوں کے ساتھ جوڑتا ہے۔ یہ Hugging Face Hub کے ساتھ گہرائی سے مربوط ہے، جس سے بڑے روبوٹک ڈیٹا سیٹس کا موثر ذخیرہ، اسٹریمنگ، اور تصور ممکن ہوتا ہے۔ صارفین سادہ Python APIs کا استعمال کرتے ہوئے آسانی سے ڈیٹا سیٹس لوڈ، ایپی سوڈز میں ہیرا پھیری، اور ڈیٹا ذرائع کو ضم کر سکتے ہیں۔ LeRobot Imitation Learning، Reinforcement Learning، اور Vision-Language-Action (VLA) ماڈلز کو شامل کرتے ہوئے وسیع پیمانے پر جدید ترین پالیسیاں نافذ کرتی ہے۔ قابل ذکر معاون ماڈلز میں ACT، Diffusion Policy، Pi0، GR00T N1.5، اور SmolVLA شامل ہیں۔ لائبریری VLA-JEPA جیسے ابھرتے ہوئے ورلڈ ماڈلز اور SARM اور Robometer جیسے ریوارڈ ماڈلز کو بھی سپورٹ کرتی ہے۔ ان پالیسیوں کی تربیت کو اسکرپٹ کنفیگریشنز کے ذریعے آسان بنایا گیا ہے، جس سے صارفین کو پالیسی کی قسم اور ڈیٹا سیٹ ریپوزٹری کی وضاحت کرتے ہوئے سادہ کمانڈ لائن آرگومنٹ کے ساتھ تربیت کے کام شروع کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ انفرنس اور تشخیص کو متحد اسکرپٹس کے ذریعے سپورٹ کیا جاتا ہے جو سمولیشن ماحول اور حقیقی ہارڈویئر دونوں کے ساتھ کام کرتے ہیں۔ LeRobot LIBERO اور MetaWorld جیسے معیاری بینچ مارکس کے ساتھ مربوط ہے، اور صارفین کو EnvHub کے ذریعے اپنے سمولیشن ماحول کو نافذ کرنے اور تقسیم کرنے کے لیے ٹولز فراہم کرتی ہے۔ یہ پروجیکٹ وسیع پیمانے پر دستاویزی مواد، Discord کے ذریعے کمیونٹی سپورٹ، اور حسب ضرورت ہارڈویئر اور پالیسی انضمام کے لیے وسائل کے ساتھ ایک اوپن سورس ایکو سسٹم کو فروغ دیتا ہے۔