ステップ6:データセットをHuggingFaceにアップロード（任意）

方法1：ローカルアップロード（非推奨、アップロード速度が遅い）

• 自動アップロード

データセットの収集時にpush_to_hub=trueを設定すると、収集完了後に自動的にアップロードされます

• 手動アップロード

データセットの収集時にpush_to_hub=falseを設定すると、収集完了後に手動でアップロードします

hf upload <ユーザー名>/lerobot_my_dataset_a /Users/<ユーザー名>/.cache/huggingface/lerobot/<ユーザー名>/lerobot_my_dataset_a / --repo-type=dataset

自動アップロードであっても手動アップロードであっても、アップロード速度はどちらも非常に遅いです（毎秒100KB）

HuggingFaceのサーバーが海外にあるためです

方法2：クラウドGPUプラットフォームへのアップロード（推奨）

クラウドGPUプラットフォームFeaturizeにログインする

https://featurize.cn?s=d7ce99f842414bfcaea5662a97581bd1

クラウドGPUインスタンスを起動する

データセットの圧縮ファイルをデータセットにアップロードする

インスタンスのダウンロードコマンドをコピーする

クラウドGPUインスタンスのコマンドラインで実行する

pip install httpx

unzip your_datasets.zip

hf auth login

データセットをHuggingFaceにアップロードする

upload_dataset.pyファイルを作成し、内容は以下のとおりです

from huggingface_hub import HfApi

api = HfApi()

api.upload_folder(
    folder_path="~/lerobot_my_dataset_a",
    repo_id="<ユーザー名>/lerobot_my_dataset_a",
    repo_type="dataset"
)

api.create_tag("<ユーザー名>/lerobot_my_dataset_a", tag="v0.4.0", repo_type="dataset")

ファイルを実行する

python upload_dataset.py

• 別のアップロード方法（非推奨）

hf upload <ユーザー名>/lerobot_my_dataset_a lerobot_my_dataset_a / --repo-type=dataset

HuggingFace上のデータセットを確認する

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

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