Passo 6: Caricare il dataset su HuggingFace (opzionale)
Metodo 1: caricamento locale (non consigliato, velocità di caricamento bassa)
- Caricamento automatico
Durante la raccolta del dataset imposta push_to_hub=true; al termine della raccolta il caricamento avverrà automaticamente

- Caricamento manuale
Durante la raccolta del dataset imposta push_to_hub=false; al termine della raccolta carica manualmente
Shell
hf upload <nome-utente>/lerobot_my_dataset_a /Users/<nome-utente>/.cache/huggingface/lerobot/<nome-utente>/lerobot_my_dataset_a / --repo-type=datasetSia con il caricamento automatico sia con quello manuale, la velocità di caricamento è molto bassa (cento KB al secondo)
Perché i server di HuggingFace si trovano all'estero
Metodo 2: caricamento tramite piattaforma GPU cloud (consigliato)
Accedere alla piattaforma GPU cloud Featurize
https://featurize.cn?s=d7ce99f842414bfcaea5662a97581bd1
Avviare un'istanza GPU cloud
Caricare l'archivio compresso del dataset in dataset
Copiare il comando di download dell'istanza

Eseguire dalla riga di comando dell'istanza GPU cloud
Shell
pip install httpx
unzip your_datasets.zip
hf auth loginCaricare il dataset su HuggingFace
Crea il file upload_dataset.py con il seguente contenuto
Python
from huggingface_hub import HfApi
api = HfApi()
api.upload_folder(
folder_path="~/lerobot_my_dataset_a",
repo_id="<nome-utente>/lerobot_my_dataset_a",
repo_type="dataset"
)
api.create_tag("<nome-utente>/lerobot_my_dataset_a", tag="v0.4.0", repo_type="dataset")Eseguire il file
Shell
python upload_dataset.py
- Un altro metodo di caricamento (non consigliato)
Shell
hf upload <nome-utente>/lerobot_my_dataset_a lerobot_my_dataset_a / --repo-type=dataset
Visualizzare il dataset su HuggingFace
https://huggingface.co/datasets/Juxi-Technology/soarm_amazing_hand_pick



