pip-Installation vs. Quellinstallation

Wählen Sie die Installationsmethode, die Ihrer Situation entspricht:

Pip-Installation

Verwenden Sie diese Option, wenn Sie diesem Pfad auf einem unterstützten Roboter oder in der Simulation folgen, ohne die LeRobot-Interna zu ändern. Am schnellsten und stabilsten.

Quellinstallation

Verwenden Sie dies, wenn Sie eine benutzerdefinierte Hardwarekonfiguration für einen nicht unterstützten Roboter hinzufügen müssen oder wenn Sie einen Beitrag zu LeRobot leisten möchten. Erfordert das Klonen des Repos.

pip install (empfohlen)

# Create a virtual environment (recommended) python3 -m venv ~/lerobot-env Quelle ~/lerobot-env/bin/activate # Install LeRobot pip installiere lerobot # Verify the install python -c „lerobot importieren; print(lerobot.__version__)“

Quellinstallation

Git-Klon https://github.com/huggingface/lerobot.git CD Lerobot python3 -m venv ~/lerobot-env Quelle ~/lerobot-en/bin/activate # Install in editable mode pip install -e . # Verify python -c „lerobot importieren; print(lerobot.__version__)“
Python-Version ist wichtig: LeRobot erfordert Python 3.10 oder höher. Wenn python3 --version Zeigt 3.8 oder 3.9 an, installieren Sie 3.10 über Ihren Paketmanager oder pyenv bevor Sie fortfahren.

Hardware-Konfigurations-Setup

LeRobot verwendet eine Konfigurationsdatei, um zu wissen, mit welchem ​​Roboter Sie eine Verbindung herstellen. Wenn Sie nur die Simulation verwenden, können Sie diesen Abschnitt überspringen – der Simulator verwendet seine eigene integrierte Konfiguration.

  1. Finden Sie die Konfiguration Ihres Roboters

    LeRobot wird mit Konfigurationen für alle unterstützte Hardware geliefert lerobot/configs/robot/. Suchen Sie nach Ihrem Roboter: so100.yaml, koch.yaml, openarm.yaml, dk1.yamlusw. Wenn Ihr Roboter nicht aufgeführt ist, sehen Sie sich den Quellinstallationspfad oben an und suchen Sie auf LeRobot GitHub nach einer von der Community beigesteuerten Konfiguration.

  2. Kopieren und bearbeiten Sie die Konfiguration

    Kopieren Sie die Konfiguration Ihres Roboters in Ihr Arbeitsverzeichnis und bearbeiten Sie die serielle Schnittstelle entsprechend Ihrem System. Laufen ls /dev/tty* mit Ihrem angeschlossenen Roboter, um den Port zu identifizieren (normalerweise). /dev/ttyUSB0 oder /dev/ttyACM0).

  3. Legen Sie Ihr HuggingFace-Token fest

    Laufen huggingface-cli login und fügen Sie Ihr HuggingFace-Token ein. Dies wird zum Pushen von Datensätzen und Modellen in den Einheiten 3 und 6 benötigt. Ihr Token befindet sich unter huggingface.co/settings/tokens — Erstellen Sie eines mit Schreibzugriff.

Überprüfen Sie dies mit einem Simulationslauf

Bevor Sie mit echter Hardware in Berührung kommen, vergewissern Sie sich, dass Ihre Installation funktioniert, indem Sie eine vorab trainierte ACT-Richtlinie in MuJoCo ausführen. Dadurch wird ein Richtlinienprüfpunkt vom HuggingFace Hub heruntergeladen und im ausgeführt gym_pusht Umfeld.

Welche ~/lerobot-env/bin/activate # Install MuJoCo sim environment pip install lerobot[gym_pusht] # Run the pre-trained ACT policy in simulation python -m lerobot.scripts.eval \ --pretrained-policy-name-or-path lerobot/act_pusht_keypoints \ --env.name gym_pusht/PushT-v0 \ --eval.n-episodes 3 \ --eval.use-async-envs false

Sie sehen ein Visualisierungsfenster, das zeigt, wie der Roboterarm versucht, einen T-förmigen Block in eine Zielposition zu schieben. Die Richtlinie ist vorab trainiert – Ihre Aufgabe besteht lediglich darin, zu bestätigen, dass sie fehlerfrei ausgeführt wird. Eine Erfolgsquote von über 0 % bei 3 Episoden reicht aus, um zu bestätigen, dass Ihre Umgebung richtig konfiguriert ist.

Keine Anzeige? Wenn Sie sich auf einem Headless-Server befinden, fügen Sie hinzu --env.render-mode null um das Visualisierungsfenster zu unterdrücken und nur Erfolgs-/Fehlermetriken auf dem Terminal zu drucken.

Häufige Installationsfehler

Fehler Fix
No module named 'lerobot'Ihre virtuelle Umgebung ist nicht aktiviert. Laufen source ~/lerobot-env/bin/activate.
mujoco.FatalErrorMuJoCo erfordert eine Anzeige. Auf Headless-Servern hinzufügen --env.render-mode null oder verwenden Sie Xvfb.
ImportError: libGL.so.1Installieren Sie OpenGL-Bibliotheken: sudo apt install libgl1-mesa-glx.
huggingface_hub.errors.RepositoryNotFoundErrorLaufen huggingface-cli login und fügen Sie Ihren Token ein. Der Richtliniendownload erfordert eine Authentifizierung.

Einheit 1 abgeschlossen, wenn...

Der lerobot.scripts.eval Der Befehl führt 3 Sim-Episoden aus und wird ohne Fehler beendet. Sie sehen die Ausgabe der Richtlinieneinführung (Episodenbelohnung oder Erfolgskennzeichnung), die auf dem Terminal gedruckt wird. Ihre Hardware-Konfigurationsdatei ist vorhanden und Ihr HuggingFace-Token ist festgelegt. Sie sind bereit, in Einheit 2 reale Datensätze zu erkunden.