7단계: pi0fast 학습 커맨드라인

실행 전

• 환경: 먼저 클라우드 GPU 학습 환경 설정에 따라 인스턴스를 개설하고 dataset을 전송한 뒤, 이 문서로 돌아와 "환경 설치"와 "커맨드라인" 두 절을 실행합니다
• dataset: 아래의 학습 커맨드에는 --dataset.root가 없습니다. HuggingFace Hub에서 dataset을 가져오므로, dataset이 이미 Hub에 업로드되어 있어야 합니다. dataset이 로컬에만 있다면 이 문서 끝의 "이전 내용" 단락을 참고하여 --dataset.root=~/lerobot_my_dataset_shake_hands를 보충해 주세요
• 출력 디렉터리: --output_dir이 이미 존재하면 위의 sudo rm -rf 명령으로 먼저 삭제하거나, 새 이름으로 바꿔 주세요
• 학습 중 언제든 wandb에서 곡선을 볼 수 있습니다, wandb 실시간 학습 곡선 확인을 참고하세요

참고 문서

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

Issue

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

추천 클라우드 GPU 인스턴스

환경 설치

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

커맨드라인

• 이전에 학습이 중단된 output 아래의 파일 삭제

sudo rm -rf output_lerobot_train/shake/pi0_fast_A

• 학습

lerobot-train \
    --dataset.repo_id=<사용자명>/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

이전 내용

lerobot-train \
  --dataset.repo_id=<사용자명>/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

실행 후 10분 정도 지나야 학습이 정식으로 시작됩니다

모델 압축 파일은 약 5GB이고, 압축을 풀면 7GB입니다

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