Cloud-GPU-Trainingsumgebung einrichten

Netzwerk-Proxy des eigenen Computers deaktivieren

Andernfalls lässt sich die Jupyter-Kommandozeile möglicherweise nicht öffnen

Bei der Cloud-GPU-Plattform Featurize anmelden

https://featurize.cn?s=d7ce99f842414bfcaea5662a97581bd1

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Eine Cloud-GPU-Instanz starten

Umgebung installieren und konfigurieren

conda create -y -n lerobot python=3.12
conda activate lerobot
conda install ffmpeg=7.1.1 -c conda-forge -y
# git clone https://github.com/Seeed-Projects/lerobot.git ~/work/Lerobot
git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git
cd lerobot
pip install -e ".[pi]"
pip install wandb --upgrade
# export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
hf auth login

Bei wandb anmelden

wandb login
API Key kopieren und einfügen, Enter drücken

Datensatz einbinden

Download-Befehl der Instanz kopieren, z. B.:
featurize dataset download 7f40bdaa-b1a4-4c00-9652-ff26fd079109

unzip lerobot_zihao_dataset_shake_hands.zip

Der Datensatz erscheint im Verzeichnis ~

Häufigkeit des Speicherns der Gewichte ändern (optional)

lerobot/src/lerobot/configs/train.py öffnen

Ändern Sie save_freq von 20_000 auf 5_000

So erhalten Sie die Modelldateien schon in einer früheren Trainingsphase