# Rerun Rerun es una capa de datos para equipos de IA física y robótica que registran, visualizan, consultan, transforman y utilizan datos multimodales y multirritmo para entrenar modelos. Combina un SDK gratuito de código abierto con un Hub gestionado para almacenar y recuperar datos a escala de equipo. - Findings24: - Sitio web: - Precios: Freemium - Categorías: Visualización de datos con IA ## ¿Qué es Rerun? Rerun es una capa de datos para flujos de trabajo de IA física y robótica. Está diseñada para datos multimodales y multirritmo, con herramientas para registrar, almacenar, consultar, visualizar, transformar y entrenar a partir del mismo modelo de datos subyacente. El SDK de código abierto cubre el desarrollo y el análisis locales, mientras que Rerun Hub añade un catálogo gestionado y un motor de almacenamiento para equipos que necesitan una infraestructura persistente y de inquilino único sobre su propio almacenamiento de objetos. En conjunto, permiten un flujo de trabajo que comienza con una primera grabación y puede escalar hasta conjuntos de datos consultables y flujos de entrenamiento. ## ¿Qué puede hacer Rerun? ### Un único modelo de datos en todo el ciclo Registra, almacena, consulta, transforma, visualiza y entrena con el mismo modelo de datos multimodales y multirritmo, en lugar de alternar entre herramientas y formatos independientes. ### Visualización interactiva Inspecciona datos de robótica sincronizados en el Viewer, incluidas cámaras, estados de las articulaciones y movimiento 3D, para depurar episodios y revisar conjuntos de datos. ### Consulta y reformulación de datos Ejecuta consultas SQL o sobre dataframes en distintas grabaciones, incluidas columnas, rangos temporales y valores dentro de los propios datos, no solo metadatos. ### Almacenamiento de grabaciones y catálogos Almacena las grabaciones como fragmentos de columnas en archivos \`.rrd\` y regístralas en un catálogo para consultar segmentos de una o varias grabaciones. ### Entrenamiento a partir de consultas Envía directamente combinaciones de conjuntos de datos a trabajos de entrenamiento mediante un dataloader compatible con columnas y códecs de vídeo que funciona a partir de consultas del catálogo. ### Implementación local o gestionada Usa la plataforma localmente con el SDK de código abierto o con Rerun Hub para disponer de almacenamiento y recuperación gestionados y de inquilino único en la nube. ## Casos de uso ### Depuración de robots y revisión de episodios Registra datos de sensores de sistemas robóticos y revisa después en el Viewer vistas sincronizadas de cámaras, articulaciones y movimiento para entender qué ocurrió en un episodio. ### Análisis y transformación de conjuntos de datos Consulta grabaciones con SQL u operaciones sobre dataframes para inspeccionar valores en distintos rangos temporales, columnas y segmentos, y luego deriva nuevas capas, como etiquetas o puntuaciones. ### Importación de datos existentes Convierte datos de formatos existentes, como MCAP, ROS 2 o Parquet, a \`.rrd\` y mantén todo el flujo de trabajo en un solo formato y un solo catálogo. ### Revisión y anotación colaborativas Dirige al equipo a las mismas grabaciones mediante un visor y un catálogo compartidos para anotar, investigar fallos y rastrear los problemas hasta los datos de origen. ### Entrenamiento a partir de datos registrados Crea lotes de entrenamiento directamente a partir de consultas del catálogo para que los modelos aprendan de las mismas grabaciones que se registraron e inspeccionaron, sin necesidad de un formato de exportación independiente. ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se empieza a usar Rerun? El SDK de Rerun se instala con \`pip install rerun-sdk\`, y la documentación de inicio rápido también muestra una instalación opcional \`\[dataplatform, dataloader\]\` para las funciones de consulta y entrenamiento. Para Rust y C++, el sitio enlaza con documentación independiente de instalación y configuración de proyectos. ### ¿Qué flujo de trabajo admite Rerun? El sitio indica que el SDK permite registrar, consultar, transformar, visualizar y entrenar con datos multimodales y multirritmo. El flujo de inicio rápido consiste en registrar o convertir datos a \`.rrd\`, registrarlos en un catálogo y, después, visualizarlos, consultarlos o entrenar a partir de ese catálogo. ### ¿Con qué formatos de archivo puede trabajar Rerun? El visor web abre grabaciones \`.rrd\` directamente en el navegador, y la página del visor indica que sirve para abrir y explorar grabaciones \`.rrd\` en línea. La documentación de inicio rápido también señala que admite archivos \`.mcap\`, entre otros. ### ¿Rerun es gratuito? La página de precios distingue entre el SDK de código abierto y Rerun Hub. El SDK es gratuito y de código abierto en tu propia máquina, mientras que Hub es una oferta en la nube gestionada y de inquilino único que ejecuta la misma capa de datos a escala en tu región. ## Datos rápidos - **Categoría**: Herramienta para desarrolladores - **Usuarios principales**: Equipos de robótica e IA física - **Plataforma**: SDK de escritorio más visor web - **Dominio de origen**: rerun.io - **Precios**: El SDK de código abierto es gratuito; para Hub, contactar con ventas - **Flujo de trabajo principal**: Registra o convierte los datos a \`.rrd\`, regístralos en un catálogo y, después, visualiza, consulta y entrena