ステップ7:訓練コマンドライン-pi0fast

実行の前に

• 環境：先にクラウドGPU訓練環境の設定に従ってインスタンスを開設し、データセットを転送してから、本記事に戻って「環境のインストール」と「コマンドライン」の2節を実行してください
• データセット：以下の訓練コマンドには --dataset.root が書かれていません。HuggingFace Hub からデータセットを取得するため、データセットがすでに Hub にアップロードされている必要があります。データセットがローカルにしかない場合は、本記事末尾の「以前の内容」の段落を参考に、--dataset.root=~/lerobot_my_dataset_shake_hands を追加してください
• 出力ディレクトリ：--output_dir がすでに存在する場合は、まず上の sudo rm -rf のコマンドで削除するか、新しい名前に変更してください
• 訓練中はいつでも wandb で曲線を確認できます。wandbでリアルタイム訓練曲線を確認を参照してください

参考ドキュメント

https://huggingface.co/docs/lerobot/pi0fast

Issue

https://github.com/huggingface/lerobot/pull/2203

推奨クラウドGPUインスタンス

環境のインストール

cd lerobot
pip install -e ".[pi0]"
pip install "lerobot[pi]@git+https://github.com/huggingface/lerobot.git"

コマンドライン

• 以前の訓練が中断された output 以下のファイルを削除する

sudo rm -rf output_lerobot_train/shake/pi0_fast_A

• 訓練

lerobot-train \
    --dataset.repo_id=<ユーザー名>/lerobot_my_dataset_shake_hands \
    --dataset.revision=v0.1.0 \
    --policy.type=pi0_fast \
    --output_dir=output_lerobot_train/shake/pi0_fast_A \
    --job_name=shake_pi0_fast_A \
    --policy.pretrained_path=lerobot/pi0_fast_base \
    --policy.dtype=bfloat16 \
    --policy.gradient_checkpointing=true \
    --policy.chunk_size=10 \
    --policy.n_action_steps=10 \
    --policy.max_action_tokens=256 \
    --steps=50000 \
    --batch_size=8 \
    --policy.device=cuda \
    --policy.push_to_hub=false \
    --wandb.enable=true \
    --wandb.project=Lerobot_my_Project

以前の内容

lerobot-train \
  --dataset.repo_id=<ユーザー名>/lerobot_my_dataset_shake_hands \
  --dataset.root=~/lerobot_my_dataset_shake_hands \
  --dataset.revision=v0.1.0 \
  --dataset.streaming=false \
  --policy.type=pi0_fast \
  --output_dir=output_lerobot_train/shake/pi0_fast_A \
  --job_name=shake_pi0_fast_A \
  --policy.pretrained_path=lerobot/pi0_fast_base \
  --policy.compile_model=true \
  --policy.gradient_checkpointing=true \
  --policy.dtype=bfloat16 \
  --policy.freeze_vision_encoder=false \
  --policy.train_expert_only=false \
  --steps=50000 \
  --policy.device=cuda \
  --policy.push_to_hub=false \
  --wandb.enable=true \
  --wandb.project=Lerobot_my_Project \
  --batch_size=8

実行して10分程度後、訓練が正式に開始されます

モデルの圧縮パッケージは5G程度、解凍後は7Gです

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