¿Qué es LeRobot?
LeRobot es la biblioteca de aprendizaje de robots de código abierto de HuggingFace. Te proporciona un formato de conjunto de datos unificado, modelos VLA preentrenados (ACT, Diffusion Policy, Pi0Fast, SmolVLA) y una capa de abstracción de hardware que funciona de manera idéntica en más de 10 plataformas de robots. Es el estándar de facto para el aprendizaje por imitación de código abierto en 2025–2026.
Este camino se centra en el marco, no en el hardware específico. El flujo de trabajo que aprendes aquí se aplica a cualquier robot compatible y se transfiere directamente a nuevo hardware a medida que lo agregas.
Lo que Construirás
Al final de este camino tendrás un política de pick-and-place entrenada ACT que se ejecuta en tu robot (o en simulación). Grabarás de 50 a 100 demostraciones, entrenarás la política, la evaluarás y compartirás tanto el conjunto de datos como el modelo en HuggingFace Hub. El mismo flujo de trabajo se escala a cualquier tarea — una vez que lo hayas hecho una vez, puedes aplicarlo a cualquier cosa.
Hardware Soportado
Este camino funciona con cualquiera de los siguientes. Solo necesitas uno.
¿No tienes un robot físico? Puedes completar todo el camino en la simulación de MuJoCo — La Unidad 1 cubre la configuración de la simulación explícitamente.
Lista de verificación de software
Verifica cada elemento antes de comenzar la Unidad 1.
- Python 3.10 o superior — ejecutar
python3 --versionpara verificar. Instalar a través desudo apt install python3.10o pyenv. - pip — ejecutar
pip3 --version. Instalar a través desudo apt install python3-pip. - Git — ejecutar
git --version. Instalar a través desudo apt install git. - Una cuenta gratuita de HuggingFace — necesario en la Unidad 3 para subir tu conjunto de datos y en la Unidad 6 para compartir tu modelo. Crea una en huggingface.co — toma 2 minutos.
- ~10 GB de espacio en disco libre — para LeRobot, MuJoCo y tu conjunto de datos. Los conjuntos de datos crecen rápidamente; 20 GB es cómodo.
- GPU CUDA (opcional) — La capacitación de ACT en CPU funciona para conjuntos de datos pequeños, pero toma de 8 a 12 horas en lugar de 1 a 2 horas. Se recomienda una GPU NVIDIA con 8GB+ de VRAM para la Unidad 4. Las opciones de GPU en la nube se cubren en la Unidad 4.
Estimaciones de tiempo
Estas son estimaciones realistas que incluyen tiempo de configuración y resolución de problemas. La capacitación en la Unidad 4 puede ejecutarse sin supervisión: iníciala antes de dormir.
| Unidad | Lo que haces | Tiempo |
|---|---|---|
| 0 | Esta orientación | 20 min |
| 1 | Instalar y verificar LeRobot | ~1 h |
| 2 | Explorar el formato del conjunto de datos | ~1.5 h |
| 3 | Grabar más de 50 demostraciones | ~2 h |
| 4 | Entrenar la política de ACT | ~3 h |
| 5 | Evaluar y diagnosticar | ~1 h |
| 6 | Mejorar y compartir | ~1.5 h |
| Total | ~10 h 20 min | |
Cómo Obtener Ayuda
Si te quedas atascado, utiliza estos recursos en este orden:
- Verifica el verificación de finalización en la parte inferior de la unidad en la que te encuentras — a menudo identifica exactamente lo que falta.
- Buscar en el Problemas de LeRobot en GitHub — la mayoría de los errores de configuración del entorno y hardware están documentados allí.
- Publicar en el Foro SVRC — incluye tu versión de Python, sistema operativo, tipo de robot, el mensaje de error exacto y en qué unidad te encuentras.
- Unirse Discord de HuggingFace #lerobot — los mantenedores de LeRobot están activos y responden rápidamente durante el horario laboral PST.
No saltes adelante mientras estés bloqueado. El camino es secuencial por diseño: si estás atascado en la Unidad 3, generalmente significa que la Unidad 1 o la Unidad 2 no están completamente completas.
Orientación completa cuando...
Has revisado cada elemento de la lista de verificación del software, tienes una cuenta de HuggingFace, conoces tu camino hacia el foro si te quedas atascado y has reservado tu primera sesión de 1 hora para la Unidad 1.