Schritt 7: Lokales Training unter Ubuntu

Dieser Beitrag gilt für den Fall, dass Ihr eigener Computer über eine NVIDIA-Grafikkarte verfügt und keine Cloud-GPU benötigt wird.

Vor der Ausführung

• Umgebung: Installieren Sie diese gemäß Schritt 1: LeRobot-Umgebung installieren; beim lokalen Training muss der Datensatz nicht an einen anderen Ort übertragen werden
• Datensatz: Im folgenden Beispiel wird der in Schritt 6, erster Beitrag, erfasste Datensatz zum Greifen von Orangen lerobot_my_dataset_a verwendet; der Pfad ist als absoluter Pfad angegeben, bitte ersetzen Sie ihn durch Ihren eigenen Benutzernamen
• Training auf dem Mac: Ersetzen Sie /home/<Benutzername>/ im Befehl durch /Users/<Benutzername>/
• Ausgabeverzeichnis: Falls --output_dir bereits existiert, wird direkt FileExistsError gemeldet; wählen Sie einen neuen Verzeichnisnamen oder fügen Sie --resume=true hinzu, um das Training fortzusetzen

Referenzdokumentation

https://github.com/huggingface/lerobot/blob/main/src/lerobot/scripts/lerobot_train.py

https://github.com/huggingface/lerobot/blob/main/src/lerobot/configs/train.py

• Hinweis

Vor dem `` darf nur ein Leerzeichen stehen, danach darf kein Leerzeichen folgen

Wenn der Datensatz lokal vorliegt, muss --dataset.streaming auf false gesetzt sein, da kein Stream-Reading erforderlich ist

lerobot-train \
  --dataset.repo_id=<Benutzername>/lerobot_my_dataset_a \
  --dataset.root=/home/<Benutzername>/.cache/huggingface/lerobot/<Benutzername>/lerobot_my_dataset_a \
  --dataset.revision=v0.4.0 \
  --dataset.streaming=false \
  --policy.type=act \
  --output_dir=output_lerobot_train/a \
  --job_name=orange_job \
  --policy.device=cuda \
  --wandb.enable=true \
  --wandb.project=Lerobot_my_Project \
  --policy.push_to_hub=false \
  --steps=300000 \
  --batch_size=8
  
lerobot-train --dataset.repo_id=<Benutzername>/lerobot_my_dataset_a --dataset.root=/home/<Benutzername>/.cache/huggingface/lerobot/<Benutzername>/lerobot_my_dataset_a --dataset.revision=v0.4.0 --dataset.streaming=false --policy.type=act --output_dir=output_lerobot_train/a --job_name=orange_job --policy.device=cuda --wandb.enable=true --wandb.project=Lerobot_my_Project --policy.push_to_hub=false --steps=300000 --batch_size=8

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