LeRobot: ゼロから導入まで学習するオープンソース ロボット
HuggingFace の LeRobot フレームワークを介した構造化された順次パス。 インストール、デモンストレーションの記録、ACT ポリシーのトレーニング、および展開を、サポートされているロボット上で、または完全にシミュレーションで行います。
始める前に - これらの前提条件を確認してください
- Linux ターミナルで快適 (cd、ls、pip install)
- Python 3.10以降がインストールされていること
- サポートされているロボット (SO-100、Koch v1.1、OpenArm、DK1、HopeJR、Reachy2) または シミュレーション環境
- 無料の HuggingFace アカウント (データセットとモデルのホスティング用)
- 複数のセッションの合計時間は約 10 時間
資格があるかどうかわかりませんか? から始める ユニット0 — この質問に答えるために特別に設計されています。
一目でわかるあなたの道
ユニットを順番に完了してください。 各単元は完了チェックで終了します。これに合格するまで先に進めないでください。
始める前に: LeRobot のセットアップ 必須
LeRobot とは何か、サポートされているハードウェア、ソフトウェア要件、所要時間の見積もり、およびサポートを受ける場所。 コードなし - 純粋な方向性。
~20 分 · コードなしLeRobot のインストールと検証 必須
pip とソースのインストール、ハードウェア構成のセットアップ、MuJoCo シミュレーションで事前トレーニングされた ACT ポリシーの実行を行い、環境を検証します。
～1時間LeRobot データセット形式を理解する 必須
データセット構造、エピソード スキーマ、HuggingFace Hub からの既存のデータセットの読み込みと視覚化。 自分で録音する前に、何が入っているかを理解してください。
～1.5時間自分のデモンストレーションを録音する 必須
ロボットまたはシミュレーションを接続し、LeRobot 記録コマンドでデモンストレーションを記録し、データセットを HuggingFace Hub にプッシュします。
～2時間ポリシーをトレーニングする 必須
ACT、拡散ポリシー、SmolVLA から選択します。 データセット上で ACT をトレーニングし、トレーニング ログを読み取り、評価に備えてチェックポイントを保存します。
～3時間ポリシーを評価する 必須
シミュレーションまたは実際のロボットで評価し、成功率を測定し、反復処理を行う前に上位の故障モードを診断します。
～1時間改善と共有 必須
データ フライホイールを実行し、データセットを混合し、HuggingFace Hub でモデルとデータセットを共有し、Pi0Fast と SmolVLA を使用して次のステップを計画します。
～1.5時間時間の内訳
| ユニット | トピック | 時間 |
|---|---|---|
| ユニット0 | 向き | ～20分 |
| ユニット 1 | インストールと検証 | ～1時間 |
| ユニット 2 | データセットの形式 | ～1.5時間 |
| ユニット 3 | デモを録音する | ～2時間 |
| ユニット 4 | 列車ポリシー | ～3時間 |
| ユニット5 | 評価する | ～1時間 |
| ユニット6 | 改善と共有 | ～1.5時間 |
| 合計 | ～10時間20分 | |
所要時間は約20分です。 技術的な内容はありません。パスが始まる前にすべての準備が整っていることを確認してください。