Etapa 7: Comando de treino pi0.5

Antes de executar

• Ambiente: primeiro abra a instância e envie o dataset conforme Configuração do ambiente de treino em GPU na nuvem, depois volte a este artigo e execute as secções "Instalar o ambiente" e "Linha de comando"
• Dataset: o --dataset.root=~/lerobot_my_dataset_shake_hands do comando aponta para o dataset de aperto de mão recolhido na etapa 6. Se estiver a treinar uma tarefa própria, substitua pelo nome do seu próprio dataset
• Diretório de saída: se o --output_dir já existir, elimine-o primeiro com o sudo rm -rf acima, ou mude para um novo nome
• Durante o treino pode acompanhar as curvas no wandb a qualquer momento; consulte Visualizar as curvas de treino em tempo real com o wandb

Documentação de referência

https://github.com/huggingface/lerobot/blob/46e19ae579f80ce66211afafd1c3c649c569131f/docs/source/pi0.mdx

https://www.pi.website/blog/pi05

Instância de GPU na nuvem recomendada

Instalar o ambiente

cd lerobot
pip install -e ".[pi0]"

Linha de comando

• Eliminar os ficheiros da pasta de saída de um treino interrompido anteriormente

sudo rm -rf output_lerobot_train/shake/pi05_A

• Treinar

lerobot-train \
    --dataset.repo_id=<utilizador>/lerobot_my_dataset_shake_hands \
    --dataset.root=~/lerobot_my_dataset_shake_hands \
    --dataset.revision=v0.1.0 \
    --policy.type=pi05 \
    --output_dir=~/output_lerobot_train/shake/pi05_A \
    --job_name=shake_pi05_A \
    --policy.pretrained_path=lerobot/pi05_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

Só passados 20 minutos de execução da linha de comando é que o treino começa efetivamente

O pacote comprimido do modelo tem cerca de 5 GB, e 7 GB depois de descomprimido

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