Прежде чем начать: настройка LeRobot

Что такое ЛеРобот?

LeRobot — это библиотека обучения роботов с открытым исходным кодом HuggingFace. Он предоставляет вам унифицированный формат набора данных, предварительно обученные модели VLA (ACT, Diffusion Policy, Pi0Fast, SmolVLA) и уровень абстракции оборудования, который одинаково работает на более чем 10 роботизированных платформах. Это фактический стандарт имитационного обучения с открытым исходным кодом в 2025–2026 годах.

Этот путь ориентирован на платформу, а не на аппаратное обеспечение. Рабочий процесс, который вы изучите здесь, применим к любому поддерживаемому роботу и переносится непосредственно на новое оборудование по мере его добавления.

Что вы построите

К концу этого пути у вас будет обученная политика выбора и размещения ACT который работает на вашем роботе (или в симуляции). Вы запишете 50–100 демонстраций, обучите политику, оцените ее и поделитесь набором данных и моделью в HuggingFace Hub. Один и тот же рабочий процесс масштабируется для любой задачи — сделав его один раз, вы можете применить его к чему угодно.

Поддерживаемое оборудование

Этот путь работает с любым из следующих вариантов. Вам нужен только один.

Нет физического робота? Вы можете пройти весь путь моделирования MuJoCo — в модуле 1 подробно описана настройка моделирования.

Контрольный список программного обеспечения

Проверьте каждый пункт перед запуском Блока 1.

• Питон 3.10 или выше - бегать python3 --version чтобы проверить. Установить через sudo apt install python3.10 или pyenv.
• пункт - бегать pip3 --version. Установить через sudo apt install python3-pip.
• Гит - бегать git --version. Установить через sudo apt install git.
• Бесплатная учетная запись HuggingFace — необходимо в модуле 3 для распространения вашего набора данных и в модуле 6 для публикации вашей модели. Создайте его на сайтеhuggingface.co. — это занимает 2 минуты.
• ~10 ГБ свободного места на диске — для LeRobot, MuJoCo и вашего набора данных. Наборы данных быстро растут; 20 ГБ — это удобно.
• Графический процессор CUDA (опционально) — Обучение ACT на ЦП работает для небольших наборов данных, но занимает 8–12 часов вместо 1–2 часов. Для модуля 4 рекомендуется графический процессор NVIDIA с видеопамятью более 8 ГБ. Варианты облачного графического процессора описаны в модуле 4.

Оценка времени

Это реалистичные оценки, включая время установки и устранения неполадок. Обучение в модуле 4 можно проводить без присмотра — начните его перед сном.

Как получить помощь

Если вы застряли, используйте эти ресурсы в следующем порядке:

1. Проверьте проверка завершения в нижней части блока, в котором вы находитесь — он часто точно определяет, чего не хватает.
2. Найдите Проблемы с LeRobot на GitHub — там задокументировано большинство ошибок конфигурации среды и оборудования.
3. Опубликовать в Форум SVRC — укажите версию Python, ОС, тип робота, точное сообщение об ошибке и в каком подразделении вы находитесь.
4. Присоединиться HuggingFace Discord #lerobot — Специалисты по обслуживанию LeRobot активны и быстро реагируют в рабочее время по тихоокеанскому времени.

Не пропускайте вперед, пока заблокировано. Путь задуман последовательный: если вы застряли в модуле 3, это обычно означает, что модуль 1 или модуль 2 не полностью завершен.