H
hflow
ロボティクスチーム向けのオープンソースデータ品質検証・管理 SDK
free
最終更新 2026/9/7
hflowについて
hflow は、AIモデルのトレーニングに必要なデータ品質を検証する、ロボティクスチーム向けのデータ品質検証 SDK です。チーム独自の Python 処理コードを使い続け、小さなアダプターで既存のワークフローに接続できます。品質チェックの結果は検索可能な測定値として蓄積され、メタデータ、品質測定値、ラベル、バージョン、アーティファクトの場所は Parquet catalog に記録されます。Docker Compose によるシングルテナント構成に対応し、生成された DAG bundle をチーム独自の Airflow 3 環境へデプロイできます。クイックスタートではサンプルパイプラインをプロセス内で実行することもできます。
おすすめの利用者
ロボティクスチーム
AIモデルのトレーニングチーム
最適な利用シーン
ロボットのトレーニングデータの品質を検証
既存の Python 処理コードをワークフローに接続
データセットの品質測定値とメタデータを検索
Docker Compose または Airflow 3 にデプロイ
機能
独自の Python コードを接続
変換、品質チェック、ラベリング、データ拡充のロジックをチーム環境で Python 関数として実行し、アダプターで既存コードに接続できます。
検索可能な品質エビデンス
品質チェック結果を検索可能な測定値として保存し、メディアを再処理せずにデータセットごとに異なるしきい値を使えます。
Parquet データカタログ
メタデータ、品質測定値、ラベル、バージョンマーカー、アーティファクトの場所を Parquet catalog に保存し、録画データを読み込まずに検索できます。
柔軟なデプロイとクイックスタート
シングルテナントの Docker Compose ワークスペースとチーム独自の Airflow 3 環境に対応し、クイックスタートの例はプロセス内でもパイプラインを実行できます。
長所
- チーム独自の処理コードを維持
- 品質チェック結果を再利用・検索
- Parquet catalog でデータメタデータを管理
- Docker や Airflow なしでクイックスタート
短所
- ユーザーアカウント、RBAC、マルチテナントのコントロールプレーンは提供されない
ツール情報
開発者hflow
リリース日2026/9/7
価格free