コマンドラインの説明
バージョンの説明（重要、まずお読みください）
LeRobot 0.6.0 以降、訓練済みモデルのデプロイには lerobot-rollout を使用します。従来の lerobot-record --policy.path=... という記法は、0.5.2 バージョンですでに削除されています。
本チュートリアルのステップ1では git clone で LeRobot をインストールしており、入手できるのは現在の最新バージョンです。そのため、以下の lerobot-rollout のコマンドラインを使用してください。lerobot-record を使い続けると、プログラムはそのままエラーを報告し、lerobot-rollout に切り替えるよう促します。
2つのコマンドの役割分担は次のとおりです：
lerobot-record：示教データの収集のみを担当します（ステップ7で使用しているのはこれです）。現在はeval_で始まるデータセット名を拒否しますlerobot-rollout：訓練済みモデルのデプロイを担当し、--strategy.typeで動作方式を選択します
rollout のコマンドラインパラメータ
| パラメータ | 説明 |
|---|---|
--strategy.type | 動作方式。base はモデルを実行するだけでデータを記録せず、現場で効果を確認するのに使います；episodic は episode ごとに記録し reset 段階を伴い、動作は旧版の lerobot-record に近いです |
--policy.path | モデルのパス。訓練出力内の checkpoints/last/pretrained_model を指します |
--task | タスクの説明。--strategy.type=base と組み合わせて使用します |
--duration | 実行秒数。0 は時間制限なしを意味します |
--interactive | 途中で引き継ぎが必要な場合に追加します。ターミナルで /stop、/reset などのコマンドで制御できます |
--display_data | rerun.io の可視化インターフェースを起動するかどうか |
--policy.device | 計算デバイス。例えば cuda、cpu |
コマンドラインの説明
リアルタイム可視化あり：--display_data=true
リアルタイム可視化なし：--display_data=false
--display_data=trueの場合、rerun.io のクールな可視化インターフェースが起動しますが、/Users/tommy/.cache/huggingface/lerobot/rollout_lerobot_my_dataset_a/images/observation.images.front/episode-000000ディレクトリ以下に毎フレームの画像が保存され、非常に容量を占有します。後で--display_data=falseに設定できます
HuggingFace モデル Repo 上のモデルを推論する：--policy.path=Tommymy/lerobot_my_model_a
みかん掴みタスクを例にする
- ローカルモデルを推論する（リアルタイム可視化あり）
Shell
lerobot-rollout \
--strategy.type=episodic \
--robot.type=so101_follower \
--robot.port=/dev/tty.usbmodem5AAF2193061 \
--robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 1920, height: 1080, fps: 60, fourcc: "MJPG"}}" \
--robot.id=my_follower_arm \
--display_data=true \
--dataset.repo_id=Tommymy/rollout_lerobot_my_dataset_a \
--dataset.single_task="Grab Oranges" \
--dataset.episode_time_s=1000 \
--policy.path=/Users/tommy/Downloads/7-lerobot/checkpoints/last/pretrained_model- ローカルモデルを推論する（リアルタイム可視化なし）
Shell
lerobot-rollout \
--strategy.type=episodic \
--robot.type=so101_follower \
--robot.port=/dev/tty.usbmodem5AAF2193061 \
--robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 1920, height: 1080, fps: 60, fourcc: "MJPG"}}" \
--robot.id=my_follower_arm \
--display_data=false \
--dataset.repo_id=Tommymy/rollout_lerobot_my_dataset_a \
--dataset.single_task="Grab Oranges" \
--dataset.episode_time_s=1000 \
--policy.path=/Users/tommy/Downloads/7-lerobot/checkpoints/last/pretrained_model- HuggingFace モデル Repo 上のモデルを推論する
Shell
lerobot-rollout \
--strategy.type=episodic \
--robot.type=so101_follower \
--robot.port=/dev/tty.usbmodem5AAF2193061 \
--robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 1920, height: 1080, fps: 60, fourcc: "MJPG"}}" \
--robot.id=my_follower_arm \
--display_data=true \
--dataset.repo_id=Tommymy/rollout_lerobot_my_dataset_a \
--dataset.single_task="Grab Oranges" \
--policy.path=Tommymy/lerobot_my_model_a実行後にモデルがダウンロードされます
