레로봇: 오픈소스 로봇 학습 0에서 배포

HuggingFace의 LeRobot 프레임워크를 통해 구조화되고 순서적으로 진행되는 경로. 설치, 시뮬레이션을 기록, ACT 정책을 훈련하고 지원되는 로봇이나 완전히 시뮬레이션에서 배포합니다.

전체 시간 ~ 10시간

간접적 인 어려움

하드웨어 지원되는 로봇 또는 MuJoCo 시뮬레이션

Python 기본 조건, Linux 터미널 기본 조건

시뮬레이션 옵션 예 MuJoCo에서 완료 가능한 전체 경로

당신은 훈련된 ACT 선택과 장소 정책을 구축할 것입니다, 로보트에 실행

시작 하기 전 에 이 필요조건 을 확인 하십시오

• 리눅스 터미널 (CD, ls, pip 설치) 에 편리하다
• Python 3.10 이상의 설치
• 지원되는 로봇 (SO-100, Koch v1.1, OpenArm, DK1, HopeJR, Reachy2) 또는 시뮬레이션 환경
• 무료 HuggingFace 계정 (데이터셋 및 모델 호스팅)
• 여러 세션에서 10시간 정도

자격을 갖추고 있는지 확실하지 않나요? [Unit 0]T0)

당신 의 길 은 한 번만 볼 때

[

0

시작하기 전: 레로봇 설치를 요구 합니다

레로봇은 무엇이며, 지원된 하드웨어, 소프트웨어 요구 사항, 시간 추정 및 도움을 얻는 곳. 코드 순수한 지향이 없습니다.

~ 20분 · 코드 없습니다

[T1]

1

레로봇을 설치하고 확인하는 데 필요한

파이프와 소스 설치, 하드웨어 구성 설정, 그리고 MuJoCo 시뮬레이션에서 미리 훈련된 ACT 정책을 실행하여 환경을 확인합니다.

~ 1시간

[T2]

2

레로봇 데이터 세트 형식을 이해 하려면

데이터 세트 구조, 에피소드 스케마, HuggingFace Hub에서 기존 데이터 세트를 로딩하고 시각화합니다. 자신의 기록을 하기 전에 무엇이 들어간지 이해하십시오.

~ 1.5시간

[T3]

3

필요 한 자신 의 증명 을 기록 하십시오

로봇이나 시뮬레이션을 연결하고 레로봇 기록 명령어로 시뮬레이션을 기록하고 데이터 세트를 HuggingFace Hub로 밀어 넣습니다.

~ 2시간

[T4]

4

요구되는 정책 을 훈련 시키십시오

ACT, 방출 정책, SmolVLA 중 하나를 선택하세요. 데이터 세트에 ACT를 훈련시키고, 훈련 로그를 읽어보고, 평가에 준비된 체크포인트를 저장하세요.

~ 3시간

[T5]

5

요구되는 정책 을 평가 하십시오

시뮬레이션이나 실제 로봇에서 평가하고 성공률을 측정하고 반복하기 전에 최고 실패 모드를 진단합니다.

~ 1시간

[T6]

6

개선 하고 나눔 을 해야 한다

데이터 플라이휠을 실행하고 데이터 세트를 혼합하고 HuggingFace Hub에 모델과 데이터 세트를 공유하고 Pi0Fast 및 SmolVLA로 다음 단계를 계획하십시오.

~ 1.5시간

[T7]

시간 분할

Unit	Topic	Time
Unit 0	Orientation	~20 min
Unit 1	Install & Verify	~1 h
Unit 2	Dataset Format	~1.5 h
Unit 3	Record Demos	~2 h
Unit 4	Train Policy	~3 h
Unit 5	Evaluate	~1 h
Unit 6	Improve & Share	~1.5 h
Total	~10 h 20 min

Start Unit 0 오리엔테이션 →

20분 정도 걸립니다. 기술적인 내용도 없습니다.