Paso 8: Inferencia en NVIDIA DGX Spark

Instala el entorno

• PyTorch

Instala PyTorch aparte desde el sitio oficial, usando la versión CUDA 13.0

pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

• Luego comenta torch por su cuenta en el archivo pyproject.toml

Luego ejecuta pip install -e .

• Nota: en la línea de comandos de inferencia, cambia la ruta policy.path a la ruta real del modelo dentro del Spark

Elimina el conjunto de datos existente con prefijo eval (si lo hay)

sudo chmod 666 /dev/ttyACM*

sudo rm -rf /home/apx103/.cache/huggingface/lerobot/Tommymy/eval_lerobot_my_dataset_shake_hands

ACT

lerobot-record  \
  --robot.type=so101_follower \
  --robot.port=/dev/ttyACM0 \
  --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 640, height: 480, fps: 60, fourcc: "MJPG"}}" \
  --robot.id=my_follower_arm \
  --display_data=false \
  --dataset.repo_id=Tommymy/eval_lerobot_my_dataset_shake_hands \
  --dataset.single_task="Shake Hands" \
  --dataset.episode_time_s=1000 \
  --policy.path=/home/apx103/Downloads/lerobot_output/shake/ACT/5K/pretrained_model

SmolVLA

• Instala el entorno

conda activate base
conda create -y -n lerobot-smolvla python=3.10 -y
conda activate lerobot-smolvla
conda install ffmpeg=7.1.1 -c conda-forge -y

pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

cd lerobot
pip install -e ".[feetech,smolvla]"

• Inferencia

lerobot-record  \
  --robot.type=so101_follower \
  --robot.port=/dev/ttyACM0 \
  --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 640, height: 480, fps: 60, fourcc: "MJPG"}}" \
  --robot.id=my_follower_arm \
  --display_data=false \
  --dataset.repo_id=Tommymy/eval_lerobot_my_dataset_shake_hands \
  --dataset.single_task="Shake Hands" \
  --dataset.episode_time_s=1000 \
  --policy.path=/home/apx103/Downloads/lerobot_output/shake/smolvla/40K/pretrained_model

WALL-OSS

• Instala el entorno

cd lerobot
pip install -e ".[feetech,wallx]"

• Añade el código

lerobot-record  \
  --dataset.repo_id=Tommymy/eval_lerobot_my_dataset_shake_hands \
  --dataset.single_task="Shake Hands" \
  --policy.path=/home/apx103/Downloads/lerobot_output/shake/wallx/30K/pretrained_model \
  --dataset.push_to_hub=false \
  --robot.type=so101_follower \
  --robot.id=my_follower_arm \
  --robot.port=/dev/ttyACM0 \
  --robot.cameras="{front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 640, height: 480, fps: 60, fourcc: "MJPG"}}" \
  --display_data=false \
  --dataset.episode_time_s=1000

pi0

• Instala el entorno

conda create -y -n lerobot-pi python=3.10 -y
conda activate lerobot-pi
conda install ffmpeg=7.1.1 -c conda-forge -y

cd lerobot
pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
pip install -e ".[feetech,pi]"

• Inferencia

lerobot-record  \
  --robot.type=so101_follower \
  --robot.port=/dev/ttyACM0 \
  --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 640, height: 480, fps: 60, fourcc: "MJPG"}}" \
  --robot.id=my_follower_arm \
  --display_data=false \
  --dataset.repo_id=Tommymy/eval_lerobot_my_dataset_shake_hands \
  --dataset.single_task="Shake Hands" \
  --dataset.episode_time_s=1000 \
  --dataset.push_to_hub=false \
  --policy.path=/home/apx103/Downloads/lerobot_output/shake/pi0/50K/pretrained_model

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