Fase 5: Entrenamiento del modelo (Windows)

En esta fase se usa el conjunto de datos recopilado para entrenar una política (ACT, etc.) y producir un modelo desplegable. El entrenamiento es el paso que más tiempo consume; se recomienda usar una NVIDIA GPU.

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Requisitos previos

• Haber completado la Fase 4: Recolección de datos

• NVIDIA GPU (recomendada), controlador CUDA

• Conjunto de datos ya grabado (visible en la caché local)

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Paso 1: Confirmar el entorno de GPU

python -c "import torch; print('CUDA:', torch.cuda.is_available(), '| GPU:', torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'N/A')"

Salida esperada: CUDA: True | GPU: <your_gpu_name>

⚠️ Nota (CUDA torch): si CUDA: False, significa que está instalada la versión de torch para CPU. Hay que reinstalar la versión con CUDA:

# Canal oficial (redes en el extranjero)
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

# Para redes de China continental, usa preferentemente el espejo de Alibaba Cloud
pip install torch --index-url https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu128

O entrena con CPU (--policy.device=cpu, pero mucho más lento; no es realista para tareas complejas).

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Paso 2: Entrenar

lerobot-train `
  --dataset.repo_id=soarm_amazing_hand_pick `
  --dataset.root=D:\lerobot_data `
  --policy.type=act `
  --output_dir=outputs/train/soarm_amazing_hand_pick `
  --job_name=soarm_amazing_hand_pick `
  --policy.device=cuda `
  --wandb.enable=false `
  --policy.push_to_hub=false `
  --steps=60000

💡 Descripción: --dataset.repo_id y --dataset.root deben ser exactamente iguales a los de la grabación de la fase 4 (repo_id=soarm_amazing_hand_pick, root=D:\lerobot_data); así se puede leer el conjunto de datos local sin necesidad de iniciar sesión en HF.

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Descripción de parámetros

Parámetro	Descripción
--dataset.repo_id	Nombre del conjunto de datos (igual que al grabar)
--dataset.root	Ruta local del conjunto de datos (igual que al grabar)
--policy.type	Tipo de política; act es la elección habitual
--output_dir	Directorio de salida del entrenamiento (checkpoints, registros)
--job_name	Nombre de la tarea (para distinguir los registros)
--policy.device	cuda (GPU) o cpu
--wandb.enable	Registro de pesos; false lo desactiva (sin necesidad de cuenta de wandb)
--policy.push_to_hub	Si se envía el modelo a HF; false solo local
--steps	Número de pasos de entrenamiento

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Descripción del proceso de entrenamiento

• checkpoints: se guardan automáticamente en outputs/train/soarm_amazing_hand_pick/checkpoints/ en cada paso

• Registros: el terminal muestra en tiempo real métricas como la loss

• Duración: 60000 pasos suelen tardar varias horas en una GPU de consumo (depende de la tarjeta gráfica)

⚠️ Nota 1 (ajuste del número de pasos): --steps=60000 es el valor típico de ACT. Para tareas simples se puede reducir a 30000 y para tareas complejas aumentar a 100000+. Observa la convergencia de la loss.

⚠️ Nota 2 (reanudar tras una interrupción): si se interrumpe, volver a ejecutar el comando con los mismos parámetros continuará desde el último checkpoint.

⚠️ Nota 3 (wandb): si necesitas visualizar la curva de loss, puedes activar --wandb.enable=true (requiere wandb login). Por defecto está desactivado.

⚠️ Nota 4 (memoria/memoria de vídeo): si la memoria de vídeo es insuficiente, puedes añadir --policy.batch_size=8 (reduce el tamaño de lote); si la memoria es insuficiente en la decodificación de vídeo, puedes reducir width/height.

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Tras completar esta fase, pasa a la Fase 6: Despliegue y evaluación.

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Solución de problemas

Síntoma	Causa	Solución
CUDA: False	torch para CPU	Reinstalar la versión de torch con CUDA
Memoria de vídeo insuficiente (OOM)	Tamaño de lote demasiado grande	--policy.batch_size=8 o menos
No se encuentra el conjunto de datos	repo_id/root inconsistentes	Confirma que --dataset.repo_id y --dataset.root son exactamente iguales a los de la grabación
Entrenamiento lento	Entrenamiento con CPU	Usa la GPU; o reduce --steps
Error de wandb	Sin iniciar sesión	--wandb.enable=false o wandb login

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