Commande d'entraînement - smolvla (recommandé pour progresser)
Documentation de référence
https://huggingface.co/docs/lerobot/smolvla
https://github.com/huggingface/lerobot/blob/46e19ae579f80ce66211afafd1c3c649c569131f/docs/source/policy_smolvla_README.md
Installation de l'environnement
Shell
cd lerobot
pip install -e ".[feetech,smolvla]"Fine-tuning à partir d'un modèle pré-entraîné (recommandé)
Shell
lerobot-train \
*--policy.path*=lerobot/smolvla_base \
--dataset.repo_id=Tommymy/lerobot_my_dataset_shake_hands \
--dataset.root=~/lerobot_my_dataset_shake_hands \
--dataset.revision=v0.1.0 \
--dataset.streaming=false \
--policy.type=smolvla \
--output_dir=~/output_lerobot_train/shake/smolvla_A \
--job_name=shake_smolvla_a \
--policy.device=cuda \
--wandb.enable=true \
--wandb.project=Lerobot_my_Project \
--policy.push_to_hub=false \
--steps=40000 \
--batch_size=8Entraînement à partir de zéro
Shell
lerobot-train \
--dataset.repo_id=Tommymy/lerobot_my_dataset_shake_hands \
--dataset.root=~/lerobot_my_dataset_shake_hands \
--dataset.revision=v0.1.0 \
--dataset.streaming=false \
--policy.type=smolvla \
--output_dir=~/output_lerobot_train/shake/smolvla_A \
--job_name=shake_smolvla_a \
--policy.device=cuda \
--wandb.enable=true \
--wandb.project=Lerobot_my_Project \
--policy.push_to_hub=false \
--steps=40000 \
--batch_size=8Télécharger le modèle
L'archive du modèle smolvla fait environ 1 Go

