Paso 7: Entrenamiento local en Ubuntu

Este artículo se aplica al caso en que tu propio ordenador ya tiene una tarjeta gráfica NVIDIA y no necesitas la GPU en la nube.

Antes de ejecutar

• Entorno: basta con instalarlo según Primer paso: instalar el entorno de Lerobot; para el entrenamiento en la máquina local no hace falta subir el conjunto de datos a otro sitio
• Conjunto de datos: en el ejemplo siguiente se usa el conjunto de datos de recoger naranjas lerobot_my_dataset_a recogido en el primer artículo del sexto paso, con la ruta escrita como ruta absoluta; sustitúyela por tu propio nombre de usuario
• Entrenar en Mac: sustituye /home/<usuario>/ del comando por /Users/<usuario>/
• Directorio de salida: si --output_dir ya existe, dará directamente FileExistsError; usa un nombre de directorio nuevo, o añade --resume=true para continuar el entrenamiento

Documentación de referencia

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

• Nota

Antes de `` solo puede haber un espacio, y después no puede haber ninguno

Cuando el conjunto de datos es local, --dataset.streaming debe ser false, porque no hace falta una lectura en streaming

lerobot-train \
  --dataset.repo_id=<usuario>/lerobot_my_dataset_a \
  --dataset.root=/home/<usuario>/.cache/huggingface/lerobot/<usuario>/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=<usuario>/lerobot_my_dataset_a --dataset.root=/home/<usuario>/.cache/huggingface/lerobot/<usuario>/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

Productos relacionados

Kit desarrollador SO-ARM101→