Umgebung einrichten (Ubuntu)

Der schwarze Leader-Arm verwendet ein 5V6A-Netzteil

Der weiße Follower-Arm verwendet ein 12V5A-Netzteil

Miniconda installieren

https://www.anaconda.com/download

pip-Quelle ändern

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

conda-Quelle ändern

# Vorhandene .condarc-Konfiguration leeren (optional, um Konflikte zu vermeiden)
echo "" > ~/.condarc

# Tsinghua-Quellenkonfiguration schreiben
cat << EOF > ~/.condarc
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
EOF

# Cache leeren, damit die Konfiguration wirksam wird
conda clean -i

Virtuelle Umgebung erstellen

conda create -y -n lerobot python=3.12 -y

Virtuelle Umgebung aktivieren

conda activate lerobot

ffmpeg installieren

conda install *ffmpeg*=7.1.1 *-c* conda-forge -y

Überprüfen Sie, ob die Installation erfolgreich war

ffmpeg

Offizielles LeRobot-Code-Repository herunterladen

git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git

Code-Repository installieren

#cd lerobot-main
cd lerobot

pip install -e ".[feetech]"

Erfolgreiche Installation überprüfen

lerobot-info

python

import lerobot
lerobot.__version__

import torch
torch.cuda.is_available()
import scservo_sdk

Ergebnisse der Ausführung auf dem 4090-Host

Ergebnisse der Ausführung auf einem NVIDIA DGX Spark

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