تثبيت النقطة مقابل تثبيت المصدر

اختر طريقة التثبيت التي تناسب حالتك:

تثبيت النقطة

استخدم هذا إذا كنت تتبع هذا المسار على روبوت مدعوم أو في المحاكاة دون تعديل الأجزاء الداخلية لـ LeRobot. الأسرع والأكثر استقرارا.

تثبيت المصدر

استخدم هذا إذا كنت بحاجة إلى إضافة تكوين أجهزة مخصص لروبوت غير مدعوم، أو إذا كنت تريد المساهمة مرة أخرى في LeRobot. يتطلب استنساخ الريبو.

تثبيت النقطة (مستحسن)

# Create a virtual environment (recommended) python3 -m venv ~/lerobot-env المصدر ~/lerobot-env/bin/activate # Install LeRobot نقطة تثبيت lerobot # Verify the install python -c "استيراد lerobot؛ طباعة (lerobot.__version__)"

تثبيت المصدر

استنساخ بوابة https://github.com/huggingface/lerobot.git cd lerobot python3 -m venv ~/lerobot-env المصدر ~/lerobot-env/bin/activate # Install in editable mode تثبيت النقطة -e . # Verify python -c "استيراد lerobot؛ طباعة (lerobot.__version__)"
إصدار بايثون مهم: يتطلب LeRobot إصدار Python 3.10 أو أعلى. لو python3 --version يظهر 3.8 أو 3.9، قم بتثبيت 3.10 عبر مدير الحزم الخاص بك أو pyenv قبل المتابعة.

إعداد تكوين الأجهزة

يستخدم LeRobot ملف التكوين لمعرفة الروبوت الذي تتصل به. إذا كنت تستخدم المحاكاة فقط، فيمكنك تخطي هذا القسم — يستخدم جهاز المحاكاة التكوين المدمج الخاص به.

  1. ابحث عن تكوين الروبوت الخاص بك

    يأتي LeRobot مزودًا بتكوينات لجميع الأجهزة المدعومة lerobot/configs/robot/. ابحث عن الروبوت الخاص بك: so100.yaml, koch.yaml, openarm.yaml, dk1.yamlوما إلى ذلك. إذا لم يكن الروبوت الخاص بك مدرجًا، فراجع مسار التثبيت المصدر أعلاه وتحقق من LeRobot GitHub بحثًا عن التكوين الذي يساهم به المجتمع.

  2. انسخ وعدل ملف config

    انسخ تكوين الروبوت الخاص بك إلى دليل العمل الخاص بك وقم بتحرير المنفذ التسلسلي ليتوافق مع نظامك. يجري ls /dev/tty* مع اتصال الروبوت الخاص بك لتحديد المنفذ (عادةً /dev/ttyUSB0 أو /dev/ttyACM0).

  3. قم بتعيين رمز HuggingFace الخاص بك

    يجري huggingface-cli login والصق رمز HuggingFace الخاص بك. وهذا ضروري لدفع مجموعات البيانات والنماذج في الوحدتين 3 و6. الرمز المميز الخاص بك موجود huggingface.co/settings/tokens - قم بإنشاء واحد مع إمكانية الوصول للكتابة.

التحقق من خلال تشغيل المحاكاة

قبل لمس أي جهاز حقيقي، تأكد من أن التثبيت يعمل عن طريق تشغيل سياسة ACT المدربة مسبقًا في MuJoCo. يؤدي هذا إلى تنزيل نقطة تفتيش السياسة من HuggingFace Hub وتشغيلها في ملف gym_pusht بيئة.

المصدر ~/lerobot-env/bin/activate # Install MuJoCo sim environment نقطة تثبيت lerobot[gym_pusht] # Run the pre-trained ACT policy in simulation بايثون -m lerobot.scripts.eval \ --اسم السياسة أو المسار المُدرب مسبقًا lerobot/act_pusht_keypoints \ --env.name Gym_pusht/PushT-v0 \ --eval.n-الحلقات 3 \ --eval.use-async-envs خطأ

ستشاهد نافذة تصور توضح أن ذراع الروبوت تحاول دفع كتلة على شكل حرف T إلى الموضع المستهدف. لقد تم تدريب السياسة مسبقًا — ومهمتك هي فقط التأكد من أنها تعمل بدون أخطاء. يعد معدل النجاح الذي يزيد عن 0% في 3 حلقات كافيًا للتأكد من تكوين بيئتك بشكل صحيح.

لا يوجد عرض؟ إذا كنت تستخدم خادمًا بلا رأس، أضف --env.render-mode null لقمع نافذة التصور وطباعة مقاييس النجاح/الفشل إلى الجهاز.

أخطاء التثبيت الشائعة

خطأ يصلح
No module named 'lerobot'لم يتم تنشيط بيئتك الافتراضية. يجري source ~/lerobot-env/bin/activate.
mujoco.FatalErrorيتطلب MuJoCo العرض. على خوادم مقطوعة الرأس إضافة --env.render-mode null أو استخدم Xvfb.
ImportError: libGL.so.1تثبيت مكتبات OpenGL: sudo apt install libgl1-mesa-glx.
huggingface_hub.errors.RepositoryNotFoundErrorيجري huggingface-cli login ولصق الرمز المميز الخاص بك. يتطلب تنزيل السياسة المصادقة.

اكتملت الوحدة الأولى عندما...

ال lerobot.scripts.eval يقوم الأمر بتشغيل 3 حلقات sim ويخرج بدون أخطاء. ترى مخرجات طرح السياسة (مكافأة الحلقة أو علامة النجاح) مطبوعة على الجهاز. يوجد ملف تكوين الجهاز الخاص بك وتم تعيين رمز HuggingFace الخاص بك. أنت جاهز لاستكشاف مجموعات البيانات الحقيقية في الوحدة الثانية.