6 · Treinar e executar inferência
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O treino transforma o conjunto de dados numa política — um modelo que mapeia imagens de câmara para posições das articulações. A inferência executa essa política no braço follower.
Treinar
Abra o separador Training e escolha:
| Opção | Notas |
|---|---|
| Conjunto de dados | Um conjunto de dados local, ou um do Hub |
| Tipo de política | O ACT é normalmente a primeira escolha para um único braço. Também estão disponíveis o Diffusion Policy, o SmolVLA e a família π₀ |
| Onde executar | Nesta máquina, ou numa tarefa na nuvem do Hugging Face |
| Duração do treino | Número de passos. Acompanhe a perda em vez de presumir que mais é melhor |
O separador transmite o registo de treino e mostra os checkpoints à medida que são escritos.
Local ou na nuvem
| Local | Tarefa na nuvem do Hugging Face | |
|---|---|---|
| Requer | Uma GPU nesta máquina | Uma conta Hugging Face com acesso |
| Velocidade | Depende da sua GPU | Máquina fixa, escolhida por tarefa |
| Ideal para | Conjuntos de dados pequenos, experimentação | Execuções mais longas |
A opção na nuvem é o motivo pelo qual um portátil basta para o resto do fluxo de trabalho: gravar localmente, treinar remotamente.
Extras das políticas
Alguns tipos de política precisam de dependências que o LeLab não instala por predefinição. Selecionar um deles pede-lhe para as instalar — aceite e aguarde que a instalação em segundo plano termine antes de iniciar a tarefa. O mesmo mecanismo abrange os extras opcionais de treino.
Checkpoints
O treino escreve checkpoints periodicamente, não apenas no fim, por isso uma execução interrompida deixa na mesma um modelo utilizável. O nome de cada checkpoint inclui o número do passo. Experimente um anterior se a perda começou a subir.
Inferência
Abra o separador Inference:
- Confirme que ambos os braços estão ligados e calibrados.
- Selecione a política — um checkpoint local, ou um modelo do Hub.
- Confirme as câmaras e a respetiva rotação.
- Inicie a inferência e liberte o espaço de trabalho.
Rotação e associação das câmaras
Utilize a mesma rotação que durante a gravação. É a razão mais comum para uma política bem treinada não fazer nada de útil no robô real, e nada o avisa: 0° e 180° produzem dimensões de imagem idênticas.
O mesmo se aplica à associação das câmaras. Se a câmara chamada wrist durante a gravação for agora uma câmara física diferente, a política vê a imagem errada.
Se tudo isto estiver correto e o braço continuar a falhar, veja o conjunto de dados novamente — ver página 5.
Intervir
Pare a inferência antes de se aproximar do braço. Uma correção feita à mão não é sinal de treino, a menos que grave um novo episódio e treine de novo.
Reprodução
A reprodução volta a executar um episódio gravado no braço follower. Reproduz as posições das articulações gravadas, por isso parece correto mesmo que a política seja má — verifica o hardware e o conjunto de dados, não a política. Utilize a inferência para ver o que a política faz.
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