贯穿全流程的单一数据模型
在同一多速率、多模态数据模型上进行记录、存储、查询、转换、可视化和训练，而不是在多个独立工具和格式之间切换。
什么是 Rerun？
Rerun 是面向 Physical AI 和机器人工作流的数据层。它专为多速率、多模态数据而构建，提供记录、存储、查询、可视化、转换以及基于同一底层数据模型进行训练的工具。
开源 SDK 覆盖本地开发与分析，而 Rerun Hub 为需要基于自有对象存储的持久化、单租户基础设施的团队增加了托管目录和存储引擎。二者共同支持从第一次记录开始，并逐步扩展到可查询数据集和训练流的工作流。
Rerun 能做什么？
交互式可视化
在 Viewer 中检查同步的机器人数据，包括摄像头、关节状态和 3D 运动，用于调试回放和复查数据集。
查询并重塑数据
跨记录运行 SQL 或 dataframe 查询，包括列、时间范围以及数据本身中的值，而不仅仅是元数据。
记录与目录存储
将记录以列块形式存储在 `.rrd` 文件中，并将其注册到目录中，以便跨单条或多条记录查询分段数据。
从查询直接训练
使用支持列感知、视频编解码感知的数据加载器，直接把数据集混合流式传输到训练任务，并可基于目录查询工作。
本地或托管部署
既可以使用开源 SDK 在本地部署，也可以使用 Rerun Hub 在云端进行托管的、单租户的存储与检索。
使用场景
“机器人调试与回放复查”
从机器人系统记录传感器数据，然后在 Viewer 中查看摄像头、关节和运动的同步视图，以了解一次回放中发生了什么。
“数据集分析与转换”
使用 SQL 或 dataframe 操作查询记录，检查跨时间范围、列和分段的值，然后派生出如标签或分数等新层。
“导入现有数据”
将现有格式（例如 MCAP、ROS 2 或 Parquet）中的数据转换为 `.rrd`，然后将整个工作流保留在一种格式和一个目录中。
“协作审查与标注”
通过共享查看器和目录让团队查看相同记录，从而可以进行标注、排查失败并将问题追溯到源数据。
“基于记录数据训练”
直接基于目录查询构建训练批次，让模型从已记录并检查过的同一批记录中学习，而无需单独的导出格式。
常见问题
如何开始使用 Rerun？
Rerun 的 SDK 可通过 `pip install rerun-sdk` 安装，快速开始文档也展示了可选的 `[dataplatform, dataloader]` 安装，用于查询和训练功能。对于 Rust 和 C++，网站会指向单独的安装与项目设置文档。
Rerun 支持什么工作流？
网站说明，SDK 可以对多速率、多模态数据进行记录、查询、转换、可视化和训练。快速开始流程是先将数据记录或转换为 `.rrd`，再将其注册到目录中，然后基于该目录进行可视化、查询或训练。
Rerun 可以处理哪些文件格式？
网页查看器可直接在浏览器中打开 `.rrd` 记录，查看器页面也说明它用于在线打开和浏览 `.rrd` 记录。快速开始文档还提到支持 `.mcap` 文件等更多格式。
Rerun 是免费使用的吗？
定价页面将开源 SDK 与 Rerun Hub 分开说明。SDK 可在你自己的机器上免费使用且为开源，而 Hub 是一项托管的、单租户的云服务，在你所在区域以规模化方式运行同一数据层。
快速信息
- 类别
- 开发者工具
- 主要用户
- 机器人和 Physical AI 团队
- 平台
- 桌面 SDK + Web 查看器
- 来源域名
- rerun.io
- 价格
- 开源 SDK 免费；Hub 采用联系销售
- 核心工作流
- 将数据记录或转换为 `.rrd`，注册到目录中，然后进行可视化、查询和训练
Rerun 流量分析
流量数据仅供参考。
- 域名评分
- 58
