Etapa 7: Comando de treinamento — pi0fast

Antes de executar

• Ambiente: primeiro ative a instância e envie o dataset conforme Configuração do ambiente de treinamento em GPU na nuvem, depois volte a este artigo e execute as seções "Instalar o ambiente" e "Linha de comando"
• Dataset: o comando de treinamento abaixo não inclui --dataset.root, então ele baixará o dataset do HuggingFace Hub; por isso, é necessário que o dataset já tenha sido enviado ao Hub. Se o dataset estiver apenas no local, consulte o trecho "Conteúdo anterior" no final deste artigo e adicione --dataset.root=~/lerobot_my_dataset_shake_hands
• Diretório de saída: se o --output_dir já existir, primeiro exclua-o com o sudo rm -rf acima, ou troque por um novo nome
• Durante o treinamento, você pode acompanhar as curvas no wandb a qualquer momento; consulte Visualizar as curvas de treinamento em tempo real com o wandb

Documentação de referência

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

Issue

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

Instância de GPU na nuvem recomendada

Instalar o ambiente

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

Linha de comando

• Excluir os arquivos da pasta output de um treinamento interrompido anteriormente

sudo rm -rf output_lerobot_train/shake/pi0_fast_A

• Treinar

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

Conteúdo anterior

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

O treinamento só começa de fato cerca de 10 minutos após a execução

O pacote compactado do modelo tem cerca de 5 GB, e 7 GB após a descompactação

Produtos relacionados

Kit desenvolvedor SO-ARM101→