LeRobot: 제로에서 배포까지 학습하는 오픈 소스 로봇
HuggingFace의 LeRobot 프레임워크를 통한 구조화된 순차적 경로입니다. 지원되는 로봇에 설치하거나, 데모를 기록하고, ACT 정책을 교육하고, 배포하거나 완전히 시뮬레이션할 수 있습니다.
시작하기 전에 — 다음 전제 조건을 확인하세요
- Linux 터미널(cd, ls, pip install)에 익숙함
- Python 3.10 이상이 설치되어 있음
- 지원되는 로봇(SO-100, Koch v1.1, OpenArm, DK1, HopeJR, Reachy2) 또는 시뮬레이션 환경
- 무료 HuggingFace 계정(데이터세트 및 모델 호스팅용)
- 여러 세션에 걸친 총 시간 약 10시간
자격이 있는지 확실하지 않으신가요? 다음으로 시작 단위 0 — 해당 질문에 답하기 위해 특별히 설계되었습니다.
귀하의 경로를 한눈에
단위를 순서대로 완성하세요. 각 단원은 완료 확인으로 끝납니다. 통과할 때까지 계속 진행하지 마세요.
시작하기 전에: LeRobot 설정 필수의
LeRobot이 무엇인지, 지원되는 하드웨어, 소프트웨어 요구 사항, 예상 시간 및 도움을 받을 수 있는 곳. 코드가 없습니다. 순수한 방향입니다.
~20분 · 코드 없음LeRobot 설치 및 확인 필수의
pip 대 소스 설치, 하드웨어 구성 설정, MuJoCo 시뮬레이션에서 사전 훈련된 ACT 정책 실행을 통해 환경을 확인합니다.
~1시간LeRobot 데이터 세트 형식 이해 필수의
데이터 세트 구조, 에피소드 스키마, HuggingFace Hub의 기존 데이터 세트 로드 및 시각화. 녹음하기 전에 무엇이 들어가는지 이해하세요.
~1.5시간자신만의 시연을 녹음하세요 필수의
로봇이나 시뮬레이션을 연결하고, LeRobot 기록 명령으로 데모를 기록하고, 데이터세트를 HuggingFace Hub에 푸시하세요.
~2시간정책 훈련 필수의
ACT, 확산 정책, SmolVLA 중에서 선택하세요. 데이터세트에 대해 ACT를 교육하고, 교육 로그를 읽고, 평가할 준비가 된 체크포인트를 저장하세요.
~3시간귀하의 정책을 평가하십시오 필수의
시뮬레이션이나 실제 로봇에서 평가하고, 성공률을 측정하고, 반복하기 전에 최고 실패 모드를 진단하세요.
~1시간개선 및 공유 필수의
데이터 플라이휠을 실행하고, 데이터 세트를 혼합하고, HuggingFace Hub에서 모델과 데이터 세트를 공유하고, Pi0Fast 및 SmolVLA를 사용하여 다음 단계를 계획하세요.
~1.5시간시간 분석
| 단위 | 주제 | 시간 |
|---|---|---|
| 단위 0 | 정위 | ~20분 |
| 1호기 | 설치 및 확인 | ~1시간 |
| 2호기 | 데이터세트 형식 | ~1.5시간 |
| 3단원 | 데모 녹음 | ~2시간 |
| 4호기 | 열차 정책 | ~3시간 |
| 5호기 | 평가하다 | ~1시간 |
| 6단원 | 개선 및 공유 | ~1.5시간 |
| 총 | ~10시간 20분 | |
약 20분 정도 소요됩니다. 기술적인 내용이 없습니다. 경로를 시작하기 전에 모든 것이 준비되어 있는지 확인하세요.