LeRobot v0.7.0、リモート推論・Hubからのストリーミング・言語で指示するロールアウトに対応

Hugging Faceは2026年11月5日、LeRobot v0.7.0をリリースしました。手元に実機を置いて作業している人にとって最大の変更点は、リモート推論です。新しいlerobot-policy-serverは方策をGPUマシン上で実行し、ロボットの横に置いたノートPCやシングルボードコンピュータがカメラ・モータ・記録を担当します。クライアントは次のチャンクが計算されている間もバッファ済みの行動を実行し続け、重なり部分をブレンドします。通信にはZenohを使います。これは従来のasync_inferenceモジュールを置き換えるもので、同モジュールは削除されました。

学習では、データセットをダウンロードせずにHubやストレージバケットからストリーミングできるようになりました。データセットをLanceDBのテーブルとして保存することもできます。Hugging Faceによれば、GPUでの画像拡張により、H100上でACTの学習が2.8倍速くなります。今回のリリースでは、ワールドアクションモデル4種とVision-Language-Action（VLA）方策4種が追加されました。そのうちのG0.5は、Apache-2.0ではなく非商用ライセンスで提供されます。--interactiveのロールアウトモードを使うと、ロボットの動作中にサブタスクを変更したり、方策に問い合わせたりできます。lerobot-evalは、成功回数とあわせて95%のWilson信頼区間を出力するようになりました。

破壊的変更は多数あります。Linuxでは、PyTorchがCUDA 13ビルドで提供されるようになり、NVIDIAドライバ580.65以降が必要です。Weights & BiasesはTrackioに置き換えられました。v0.6のFSDPチェックポイントからは学習を再開できません。FeetechとDynamixelのモータは、ベンダーSDKではなくrustypotを基盤とする単一のSerialMotorsBusに移行しました。

なぜ重要か

リモート推論により、SO-101のような低価格アームの横に置くコンピュータは、大きな方策を読み込むだけのメモリを持つ必要がなくなります。lerobot-evalの信頼区間も同じくらい重要です。リリース記事自身の例では、10エピソード中9回成功の場合、信頼区間は59.6%から98.2%に及びます。動作中の環境をアップグレードする前に、NVIDIAドライバのバージョンを確認し、新しいバスのコードでモータのキャリブレーションを再テストし、リリースノートを最後まで読んでください。手元の記録データが正しく再生できることを確認するまでは、v0.6を別の環境に残しておいてください。