시작하기 전에: LeRobot 설정

르로봇이란 무엇입니까?

LeRobot은 HuggingFace의 오픈 소스 로봇 학습 라이브러리입니다. 이는 통합 데이터 세트 형식, 사전 훈련된 VLA 모델(ACT, Diffusion Policy, Pi0Fast, SmolVLA) 및 10개 이상의 로봇 플랫폼에서 동일하게 작동하는 하드웨어 추상화 계층을 제공합니다. 이는 2025~2026년 오픈 소스 모방 학습의 사실상 표준입니다.

이 경로는 하드웨어에 국한되지 않고 프레임워크에 중점을 둡니다. 여기서 배우는 워크플로는 지원되는 모든 로봇에 적용되며 새 하드웨어를 추가하면 직접 전송됩니다.

무엇을 구축할 것인가

이 경로가 끝나면 훈련된 ACT 선택 및 배치 정책 로봇에서(또는 시뮬레이션에서) 실행됩니다. 50~100개의 데모를 기록하고, 정책을 훈련하고, 평가하고, HuggingFace Hub에서 데이터 세트와 모델을 공유하게 됩니다. 동일한 워크플로가 모든 작업에 맞게 확장됩니다. 한 번 수행한 후에는 모든 작업에 적용할 수 있습니다.

지원되는 하드웨어

이 경로는 다음 중 하나와 함께 작동합니다. 하나만 필요합니다.

실제 로봇이 없나요? MuJoCo 시뮬레이션의 전체 경로를 완료할 수 있습니다. 단원 1에서는 시뮬레이션 설정을 명시적으로 다룹니다.

소프트웨어 체크리스트

1단원을 시작하기 전에 각 항목을 확인하세요.

• 파이썬 3.10 이상 - 달리다 python3 --version 확인하기. 다음을 통해 설치 sudo apt install python3.10 또는 피엔브.
• 씨 - 달리다 pip3 --version. 다음을 통해 설치 sudo apt install python3-pip.
• 힘내 - 달리다 git --version. 다음을 통해 설치 sudo apt install git.
• 무료 HuggingFace 계정 — 단원 3에서는 데이터 세트를 푸시하고 단원 6에서는 모델을 공유하는 데 필요합니다. Huggingface.co에서 하나 만드세요 — 2분 정도 걸립니다.
• ~10GB의 여유 디스크 공간 — LeRobot, MuJoCo 및 데이터세트용입니다. 데이터 세트는 빠르게 증가합니다. 20GB가 편해요.
• CUDA GPU(선택 사항) — CPU에 대한 ACT 교육은 소규모 데이터 세트에 적합하지만 1~2시간이 아닌 8~12시간이 걸립니다. 유닛 4에는 8GB 이상의 VRAM을 갖춘 NVIDIA GPU가 권장됩니다. 클라우드 GPU 옵션은 유닛 4에서 다룹니다.

예상 시간

이는 설정 및 문제 해결 시간을 포함한 현실적인 추정치입니다. 단원 4의 교육은 무인으로 실행될 수 있습니다. 잠들기 전에 시작하세요.

도움을 받는 방법

문제가 발생하면 다음 리소스를 다음 순서로 사용하세요.

1. 확인해보세요 완료 확인 당신이 속해 있는 단원의 맨 아래에 - 무엇이 누락되었는지 정확히 식별하는 경우가 많습니다.
2. 검색 르로봇 GitHub 문제 — 대부분의 환경 및 하드웨어 구성 오류가 여기에 문서화되어 있습니다.
3. 에 게시 SVRC 포럼 — Python 버전, OS, 로봇 유형, 정확한 오류 메시지 및 현재 속한 단위를 포함합니다.
4. 가입하다 HuggingFace Discord #lerobot — LeRobot 관리자는 PST 업무 시간 동안 활발히 활동하며 신속하게 대응합니다.

차단된 동안 건너뛰지 마세요. 경로는 설계상 순차적입니다. 단원 3에 갇힌 경우 일반적으로 단원 1 또는 단원 2가 완전히 완료되지 않았음을 의미합니다.