Rerun

Rerun là data stack dành cho Physical AI (AI không gian và AI hiện thân). Công cụ cung cấp khả năng xử lý log và trực quan hóa mã nguồn mở, cùng hạ tầng được quản lý để tiếp nhận, lưu trữ, phân tích và truyền dữ liệu ở quy mô lớn với tính năng gỡ lỗi trực quan tích hợp.

Tính năng và quy trình chính

1. Mô hình hóa: Sử dụng SDK để mô hình hóa dữ liệu và ghi dữ liệu vào bộ nhớ hoặc trình xem trực tiếp. Mô hình dữ liệu của Rerun là một Entity Component System nhận biết thời gian, giúp đơn giản hóa các trường hợp phổ biến nhưng vẫn đủ linh hoạt để xử lý dữ liệu tùy chỉnh. Hỗ trợ C++, Python và Rust.
2. Xem: Nhận các hình ảnh trực quan tương tác mạnh mẽ từ dữ liệu trực tiếp và dữ liệu đã ghi. Di chuyển qua dữ liệu theo thời gian bằng trình trực quan hóa đa phương thức nhanh nhất trong ngành. Công cụ là mã nguồn mở, chạy nguyên bản và trên trình duyệt.
3. Xây dựng: Tạo bố cục và tùy chỉnh hình ảnh trực quan trực tiếp bằng mã hoặc tương tác trên giao diện. Tích hợp trình xem vào công cụ bằng cách nhúng nó trong ứng dụng Rust, JS hoặc Gradio.
4. Truy vấn: Sử dụng các API truy vấn của Rerun để trích xuất tập dữ liệu đồng bộ theo thời gian từ các bản ghi robot lộn xộn. Kết quả là dữ liệu Apache Arrow, có thể kết nối với các thư viện dataframe ưa thích để phân tích thêm và ghi vào tệp Parquet cho việc huấn luyện sau này.

Ưu điểm chính

• Bắt đầu trực quan hóa chỉ trong vài giây với thiết lập cực kỳ đơn giản: cài đặt dễ dàng, không cần đăng ký và chỉ cần ít mã.
• Hạ tầng giúp đơn giản hóa data engine: chạy và ghi dữ liệu, dùng trình xem để tìm vấn đề, rồi trực quan hóa quá trình huấn luyện và đánh giá để cải thiện và triển khai hệ thống.
• Các dự án nổi bật như LeRobot của Huggingface, Project Aria của Meta, Brush của DeepMind và kornia-rs sử dụng Rerun làm công cụ trực quan hóa tích hợp.

Giá và các phiên bản

• Mã nguồn mở: Trực quan hóa và xử lý log cơ bản, được cấp phép kép theo MIT và Apache 2. Bao gồm trình trực quan hóa đa phương thức nhanh, dễ sử dụng, chạy nguyên bản, trên web và có thể nhúng vào notebook cũng như ứng dụng web; đồng thời cung cấp SDK để mô hình hóa và xử lý log đa phương thức.
• Thương mại: Quản lý dữ liệu ở quy mô lớn, hiện đang được phát triển cùng một số đối tác thiết kế được lựa chọn và yêu cầu đăng ký danh sách chờ. Bao gồm nền tảng dữ liệu cho Physical AI với dữ liệu có thể trực quan hóa và gỡ lỗi ngay lập tức, engine tiếp nhận/lưu trữ và quản lý chỉ mục cho dữ liệu quy mô lớn, cùng tính năng quản lý tập dữ liệu cho bản ghi và bảng có cấu trúc.