始める前に: LeRobot のセットアップ

ルロボットとは何ですか?

LeRobot は、HuggingFace のオープンソース ロボット学習ライブラリです。 これにより、統一されたデータセット形式、事前トレーニングされた VLA モデル (ACT、Diffusion Policy、Pi0Fast、SmolVLA)、および 10 を超えるロボット プラットフォームで同様に動作するハードウェア抽象化レイヤーが提供されます。 これは、2025 ～ 2026 年のオープンソース模倣学習の事実上の標準となります。

このパスは、ハードウェア固有ではなく、フレームワークに重点を置いています。 ここで学習するワークフローは、サポートされているすべてのロボットに適用され、新しいハードウェアを追加すると直接転送されます。

何を構築するか

このパスの終わりまでに、 訓練された ACT ピックアンドプレイス ポリシー ロボット上で (またはシミュレーションで) 実行されます。 50 ～ 100 のデモンストレーションを記録し、ポリシーをトレーニングして評価し、データセットとモデルの両方を HuggingFace Hub で共有します。 同じワークフローはあらゆるタスクに拡張でき、一度実行すれば、何にでも適用できます。

サポートされているハードウェア

このパスは、次のいずれかで機能します。 必要なのは 1 つだけです。

物理的なロボットはありませんか? MuJoCo シミュレーションでパス全体を完了できます。ユニット 1 では、シミュレーションのセットアップを明示的に説明します。

ソフトウェアチェックリスト

1 号機を起動する前に各項目を確認してください。

• Python 3.10以下 - 走る python3 --version 確認するために。 インストール方法 sudo apt install python3.10 または ピエンフ.
• ピップ - 走る pip3 --version。 インストール方法 sudo apt install python3-pip.
• Git - 走る git --version。 インストール方法 sudo apt install git.
• 無料のHuggingFaceアカウント — ユニット 3 ではデータセットをプッシュするために必要であり、ユニット 6 ではモデルを共有するために必要です。 ハグフェイス.co で作成してください — 2分かかります。
• 約 10 GB の空きディスク容量 — LeRobot、MuJoCo、およびデータセット用。 データセットは急速に成長します。 20GBあれば快適です。
• CUDA GPU (オプション) — CPU での ACT トレーニングは小規模なデータセットに対して機能しますが、1 ～ 2 時間ではなく 8 ～ 12 時間かかります。 ユニット 4 には、8GB 以上の VRAM を備えた NVIDIA GPU が推奨されます。クラウド GPU オプションについてはユニット 4 で説明します。

所要時間の目安

これらは、セットアップとトラブルシューティングの時間を含む現実的な見積もりです。 ユニット 4 のトレーニングは無人で実行できます。就寝前に開始してください。

助けを求める方法

行き詰まった場合は、次のリソースを次の順序で使用してください。

1. チェックしてください 完了チェック あなたが所属している単元の一番下にあります。多くの場合、何が欠けているかを正確に特定します。
2. を検索してください LeRobot GitHub の問題 — ほとんどの環境およびハードウェア構成エラーはそこに文書化されています。
3. に投稿してください SVRC フォーラム — Python のバージョン、OS、ロボットの種類、正確なエラー メッセージ、所属しているユニットを含めます。
4. 参加する ハグフェイス Discord #lerobot — LeRobot の保守担当者は PST の営業時間内に活動しており、迅速に対応します。

ブロックされている間は先にスキップしないでください。 このパスは設計により連続しています。ユニット 3 で行き詰まっている場合は、通常、ユニット 1 またはユニット 2 が完全に完了していないことを意味します。