Rerun

Rerun ist der Daten-Stack für Physical AI (räumliche und verkörperte KI). Er bietet Open-Source-Logging und Visualisierung sowie verwaltete Infrastruktur zum Erfassen, Speichern, Analysieren und Streamen von Daten in großem Maßstab – mit integrierter visueller Fehleranalyse.

Wichtige Funktionen und Arbeitsablauf

1. Modellieren: Nutze das SDK, um Daten zu modellieren und in den Speicher oder einen Live-Viewer zu schreiben. Das Datenmodell von Rerun – ein zeitbewusstes Entity-Component-System – vereinfacht gängige Szenarien und ist flexibel genug für benutzerdefinierte Daten. Unterstützt C++, Python und Rust.
2. Anzeigen: Erhalte leistungsfähige interaktive Visualisierungen von Live- und aufgezeichneten Daten. Bewege dich mit dem schnellsten multimodalen Viewer der Branche durch die Zeit. Er ist Open Source und läuft nativ sowie im Browser.
3. Erstellen: Erstelle Layouts und passe Visualisierungen direkt per Code oder interaktiv in der Benutzeroberfläche an. Bette den Viewer in Tools ein, etwa in Rust-, JS- oder Gradio-Anwendungen.
4. Abfragen: Nutze die Query-APIs von Rerun, um zeitlich ausgerichtete Datensätze aus unstrukturierten Robotikaufzeichnungen zu extrahieren. Das Ergebnis sind Apache-Arrow-Daten, die sich für weitere Analysen mit bevorzugten Dataframe-Bibliotheken verbinden lassen und in Parquet-Dateien für spätere Trainings geschrieben werden können.

Zentrale Vorteile

• Visualisiere in Sekundenschnelle dank einer besonders einfachen Einrichtung: unkomplizierte Installation, keine Anmeldung und wenig Code.
• Infrastruktur zur Vereinfachung der Daten-Engine: Daten ausführen und aufzeichnen, mit dem Viewer Probleme finden und Training sowie Evaluation visualisieren, um Systeme zu verbessern und bereitzustellen.
• Bekannte Projekte wie Huggingfaces LeRobot, Metas Project Aria, DeepMinds Brush und kornia-rs nutzen Rerun als integriertes Visualisierungstool.

Preise und Editionen

• Open Source: Visualisierung und einfaches Logging, doppelt lizenziert unter MIT und Apache 2. Enthält den schnellsten und einfachsten multimodalen Visualizer, der nativ, im Web und eingebettet in Notebooks und Web-Apps läuft, sowie ein SDK zur Modellierung und Verarbeitung multimodaler Logs.
• Kommerziell: Datenmanagement im großen Maßstab, derzeit mit ausgewählten Designpartnern in Entwicklung und über eine Warteliste verfügbar. Enthält eine Datenplattform für Physical AI mit sofort visualisierbaren und debuggbaren Daten, eine Ingestions- und Speicher-Engine, Indexverwaltung für große Datenmengen sowie Datensatzverwaltung für Aufzeichnungen und strukturierte Tabellen.