Étape 6 : Téléverser le jeu de données (facultatif)

Méthode 1 : téléversement local (non recommandé, débit de téléversement lent)

• Téléversement automatique

Lors de la collecte du jeu de données, définissez push_to_hub=true pour téléverser automatiquement une fois la collecte terminée

• Téléversement manuel

Lors de la collecte du jeu de données, définissez push_to_hub=false pour téléverser manuellement une fois la collecte terminée

hf upload <nom-utilisateur>/lerobot_my_dataset_a /Users/<nom-utilisateur>/.cache/huggingface/lerobot/<nom-utilisateur>/lerobot_my_dataset_a / --repo-type=dataset

Que ce soit en téléversement automatique ou manuel, le débit est très lent (cent Ko par seconde)

Car les serveurs HuggingFace sont à l'étranger

Méthode 2 : téléversement via la plateforme de GPU cloud (recommandé)

Se connecter à la plateforme de GPU cloud Featurize

https://featurize.cn?s=d7ce99f842414bfcaea5662a97581bd1

Lancer une instance de GPU cloud

Téléverser l'archive du jeu de données dans Jeux de données

Copier la commande de téléchargement de l'instance

Exécuter dans la ligne de commande de l'instance de GPU cloud

pip install httpx

unzip your_datasets.zip

hf auth login

Téléverser le jeu de données sur HuggingFace

Créez le fichier upload_dataset.py avec le contenu suivant

from huggingface_hub import HfApi

api = HfApi()

api.upload_folder(
    folder_path="~/lerobot_my_dataset_a",
    repo_id="<nom-utilisateur>/lerobot_my_dataset_a",
    repo_type="dataset"
)

api.create_tag("<nom-utilisateur>/lerobot_my_dataset_a", tag="v0.4.0", repo_type="dataset")

Exécuter le fichier

python upload_dataset.py

• Autre méthode de téléversement (non recommandée)

hf upload <nom-utilisateur>/lerobot_my_dataset_a lerobot_my_dataset_a / --repo-type=dataset

Consulter le jeu de données sur HuggingFace

https://huggingface.co/datasets/Juxi-Technology/soarm_amazing_hand_pick

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