Rerun

Rerun é a pilha de dados para Physical AI (IA espacial e incorporada). Ela oferece gerenciamento de logs e visualização de código aberto, além de infraestrutura gerenciada para ingerir, armazenar, analisar e transmitir dados em escala, com depuração visual integrada.

Principais recursos e fluxo de trabalho

1. Modelar: Use o SDK para modelar dados e gravá-los no armazenamento ou em um visualizador ao vivo. O modelo de dados do Rerun, um sistema de entidades e componentes sensível ao tempo, simplifica cenários comuns e é flexível o bastante para lidar com dados personalizados. Compatível com C++, Python e Rust.
2. Visualizar: Obtenha visualizações interativas avançadas de dados ao vivo e gravados. Navegue pelos dados ao longo do tempo com o visualizador multimodal mais rápido do setor. Ele é de código aberto e funciona nativamente e no navegador.
3. Criar: Crie layouts e personalize visualizações diretamente por código ou de forma interativa na interface. Incorpore o visualizador a ferramentas usando aplicativos em Rust, JS ou Gradio.
4. Consultar: Use as APIs de consulta do Rerun para extrair conjuntos de dados alinhados no tempo de gravações de robótica desorganizadas. O resultado são dados Apache Arrow que se conectam às suas bibliotecas de dataframes favoritas para análises adicionais e podem ser gravados em arquivos Parquet para treinamentos futuros.

Principais vantagens

• Comece a visualizar em segundos com uma configuração surpreendentemente simples: instalação fácil, sem cadastro e com pouco código.
• Infraestrutura para simplificar o mecanismo de dados: execute e grave dados, use o visualizador para encontrar problemas e visualize treinamento e avaliação para melhorar e implantar seus sistemas.
• Projetos importantes como o LeRobot, da Huggingface, o Project Aria, da Meta, o Brush, da DeepMind, e o kornia-rs usam a ferramenta como visualizador integrado.

Preços e edições

• Código aberto: Visualização e gerenciamento simples de logs, com licenciamento duplo sob MIT e Apache 2. Inclui um visualizador multimodal rápido e fácil de usar, executado nativamente, na web e incorporável em notebooks e aplicativos web, além de um SDK para modelar e gerenciar logs multimodais.
• Comercial: Gerenciamento de dados em escala, atualmente em desenvolvimento com parceiros de design selecionados e sujeito à inscrição em uma lista de espera. Inclui uma plataforma de dados para Physical AI, com dados instantaneamente visualizáveis e depuráveis; mecanismo de ingestão e armazenamento; gerenciamento de índices para dados em grande escala; e gerenciamento de conjuntos de dados para gravações e tabelas estruturadas.