LeLab - LeRobot 가이드

LeLab은 LeRobot 라이브러리 위에 구축된 그래픽 사용자 인터페이스로, CLI 명령을 외우지 않아도 로봇을 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 단일 앱에서 로봇을 구성하고 텔레오퍼레이션을 수행하며, 데이터셋을 수집하고, HF Jobs를 통해 로컬 또는 클라우드 GPU에서 정책을 학습한 뒤, 학습된 모델을 로봇에 다시 배포할 수 있습니다. 이는 박스를 뜬 SO-101을 작동하는 정책으로 전환하는 가장 쉬운 방법이며, LeRobot 워크플로우를 배우는 모든 분에게 훌륭한 동반자가 됩니다. 소스 코드와 이슈는 GitHub의 huggingface/leLab에서 확인할 수 있습니다.

현재 LeLab은 SO-ARM101과만 호환됩니다

설치

uv가 필요합니다. 설치 및 실행을 한 명령어로 수행합니다:

uv tool install git+https://github.com/huggingface/leLab.git && lelab

설치 후, 터미널에서 lelab을 실행하면 언제든 앱을 시작할 수 있습니다.

기능

• 로봇 추가 — 팔 유형(리더/팔로어)을 선택하고, 각 관절을 중간 위치에서 보정한 후 카메라를 연결합니다.
• 원격 조작 — 리더로 팔로우 암을 제어하고, 팔의 실시간 3D 시각화를 확인합니다.
• 데이터셋 기록 — 작업 설명, 에피소드 수, 에피소드/리셋 지속 시간을 정의합니다. 에피소드 간 전환은 스페이스바를 눌러 진행합니다. 30개 이상의 에피소드를 권장합니다.
• 로컬 학습 — 선택한 데이터셋, 정책 유형, 배치 크기, 스텝 수를 사용하여 자체 머신에서 정책을 직접 학습합니다.
• HF Jobs를 활용한 클라우드 학습 — 투명한 가격으로 HF Jobs를 통해 강력한 GPU에서 학습을 수행합니다. 먼저 hf auth login을 실행하세요. 하드웨어/배치 크기 팁은 Compute HW Guide를 참고하세요.
• 학습 시각화 — 앱에서 진행 상황을 실시간으로 확인하고, 체크포인트가 자동으로 저장됩니다.
• 학습된 정책 실행 — 작업 목록에서 원하는 모델을 선택하고 한 번의 클릭으로 로봇에서 추론을 실행합니다.
• 커뮤니티 데이터셋 사용 — 직접 녹음하지 않은 데이터셋으로 학습하려면 Hugging Face 데이터셋 ID를 입력하세요.