Pi0 模型的微调：使用自定义数据集适应机器人任务
Pi0 是一个先进的视觉-语言-动作（Vision-Language-Action, VLA）模型，通过少样本微调（Few-Shot Fine-Tuning），能够快速适应特定机器人任务。
本文档基于 LeRobot 框架，使用预训练的 Pi0 模型（lerobot/pi0）在自定义机器人数据集上进行微调。
先决条件
- 拥有符合 LeRobot 数据格式的数据集（参考上一节的 LeRobot 数据集导出指南）
- 需要将 Pi0 模型适应特定机器人硬件、任务或控制策略
- 熟悉 PyTorch 和 Hugging Face 生态系统的训练流程
- 具备深度学习模型训练的基本经验
微调概述
微调（Fine-Tuning）是在预训练模型基础上，使用特定领域数据进行进一步训练的过程，通常涉及较少的迭代周期。
Pi0 模型已在多样化的机器人任务上进行预训练，具备通用的视觉感知、语言理解和动作生成能力。
通过微调，Pi0 可以实现：
- 环境适应：调整到特定摄像头视角、光照条件和机械结构
- 任务特化：优化针对特定任务（如物体抓取、分类或放置）的性能
- 精度提升：显著提高在目标任务中的控制精度和成功率
简单来说：预训练模型懂很多，但不一定懂您；微调之后，它就懂您了。
环境准备
系统要求
请确保您的环境满足以下要求：
- Python ≥ 3.8（推荐 3.10 以上）
- GPU：至少 32GB 显存（Pi0 为大规模模型，推荐 NVIDIA V100 或更高性能 GPU）
- 内存：至少 64GB 系统 RAM
- 存储：充足磁盘空间用于数据集和模型检查点
安装依赖
# 克隆 LeRobot 仓 库（主仓）
git clone https://github.com/lerobot-ai/lerobot.git
cd lerobot/
# 安装 LeRobot 框架（包含 Pi0 支持）
pip install -e ".[pi0]"
# 验证安装
python -c "from lerobot.policies import Pi0Policy; print('Pi0 安装成功！')"
准备您的数据集
导出 LeRobot 格式数据
可以通过艾欧数据平台的导出页面，将标注后的数据导出为 LeRobot 格式数据集，参见 导出LeRobot数据集。
重要提示：不需要将您的数据上传到 HuggingFace 也能训练，通过参数 --dataset.root= 来指定使用本地目录的数据进行微调训练。
数据集结构示例
假设您的导出数据存储在 ~/DualPiper_Pickup_Pen：
$ ls ~/DualPiper_Pickup_Pen
data meta videos
$ ls ~/DualPiper_Pickup_Pen/data
episode_000 episode_001 episode_002 ...
$ ls ~/DualPiper_Pickup_Pen/data/episode_000
observations actions.npy language_instruction.txt metadata.json
开始微调（Fine-tune）
基本训练命令
使用 train.py 脚本进行训练：
# 设置 CUDA 内存分配策略（推荐）
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
# 启动训练
python3 -m lerobot.scripts.train \
--dataset.root=~/DualPiper_Pickup_Pen \
--dataset.repo_id=io-ai-data/DualPiper_Pickup_Pen \
--policy.path=lerobot/pi0 \
--policy.repo_id=lerobot/pi0 \
--policy.device=cuda \
--output_dir=./checkpoints/pi0_finetuned \
--batch_size=1 \
--policy.attention_implementation=flash_attention_2 \
--training.learning_rate=1e-5 \
--training.num_epochs=10
提示
Pi0 模型参数量较大，单 GPU 训练可能需数十小时。例如，对 2 小时数据集的微调，在单张 NVIDIA V100 上约需 50 小时，而使用 8 张 V100 可将时间缩短至约 10 小时。
参数详细说明
| 参数 | 含义 | 推荐值 | 说明 |
|---|---|---|---|
--dataset.root | 本地数据集路径 | ~/your_dataset | 指向 LeRobot 格式数据集目录 |
--dataset.repo_id | Hugging Face 数据集标识 | your-username/dataset | 用于元数据标识 |
--policy.path | 预训练模型路径 | lerobot/pi0 | 指定官方预训练模型 |
--policy.repo_id | 模型仓库 ID | lerobot/pi0 | Hugging Face 模型仓库 |
--policy.device | 训练设备 | cuda | 启用 GPU 加速 |
--output_dir | 输出目录 | ./checkpoints/pi0_finetuned | 微调模型保存路径 |
--batch_size | 批处理大小 | 1 | 根据显存调整 |
--policy.attention_implementation | 注意力机制 | flash_attention_2 | 使用高效实现加速训练 |
--training.learning_rate | 学习率 | 1e-5 | 微调时采用较低值以避免灾难性遗忘 |
--training.num_epochs | 训练周期数 | 10 | 根据数据集规模调整 |
多卡加速训练
如果您有多张显卡，可以并行训练来大幅加快速度。
# 使用 8张 GPU 训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 \
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True \
torchrun --nproc_per_node=8 --master_port=29500 \
-m lerobot.scripts.train \
--dataset.root=/data/nfs2/export/lerobot/DualPiper_Pickup_Pen/ \
--dataset.repo_id=io-ai-data/DualPiper_Pickup_Pen \
--policy.path=lerobot/pi0 \
--policy.repo_id=lerobot/pi0 \
--policy.device=cuda \
--output_dir=/home/puxk/DualPiper_Pickup_Pen_pi0_model \
--batch_size=1 \
--num_workers=4 \
--policy.attention_implementation=flash_attention_2
总 batch size 是 nproc_per_node × batch_size ，设置了 --batch_size=1，8 卡等于总 batch size 为 8，如果内存足够可以调大。
调试时建议先用 --nproc_per_node=2 测试是否能跑通，再放开全部 8 卡。
特殊注意事项
- 网络访问：下载 Hugging Face 模型可能需代理工具，如 hf-mirror
- 显存监控：训练中实时监控 GPU 利用率
- 检查点恢复：若训练中断，可从
--output_dir中的最新检查点恢复
Pi0 模型集成 Google PaliGemma 用于语言处理。作为近期 Hugging Face 模型：
版本兼容性
- Transformers：要求 ≥ 4.37.0
- 兼容检查：若遇
embed_tokens错误，请升级 transformers
解决方案
# 升级到最新版 transformers
pip install -U transformers
# 或者指定版本
pip install transformers>=4.37.0
策略选择建议（Pi0 vs smolVLA）
- 若任务是单任务、短时序、高控制频率，且对语言生成要求不高：Pi0/ACT 类策略往往训练成本更低、响应更快。
- 若希望在多任务/跨场景上获得更好泛化，或资源对齐到单卡/消费级：更推荐 smolVLA，在官方
smolvla_base上做少量微调即可获得稳定收益。 - 资源受限时优先：混合精度、梯度累积、合理降低分辨率与 batch size。
训练结果检查
模型保存
训练完成后，模型文件位于：
./checkpoints/pi0_finetuned/
├── config.json
├── pytorch_model.bin
├── tokenizer.json
└── training_args.bin
加载微调模型
from lerobot import Pi0Policy # 注意：导入路径可能为 lerobot.policies
# 加载模型
policy = Pi0Policy.from_pretrained("./checkpoints/pi0_finetuned")
# 推理示例
action = policy.select_action(observation_batch)
日志分析
训练日志包括：
- 损失曲线：训练/验证损失趋势
- 学习率：调度器变化
- 梯度统计：范数和裁剪信息
- 资源利用：GPU/CPU 内存占用
性能评估
艾欧数据平台评估
艾欧平台提供模型推理质量评估，支持使用真实数据与模型输出进行可视化比较，包括每个关节的指令对比。
其他评估方法
定量指标
- 动作误差：预测动作与 ground truth 的均值绝对误差 (MAE) 或均方误差 (MSE)
- 轨迹相似度：使用动态时间规整 (DTW) 或弗雷歇距离比较轨迹
- 验证损失：监控验证集上的损失函数值
定性评估
- 实机测试：部署到物理机器人，测量任务成功率
- 行为分析：可视化生成的动作序列是否合理
- 人类评估：收集专家对模型输出的主观评分
评估脚本示例
import numpy as np
from lerobot import Pi0Policy
from torch.utils.data import DataLoader # 假设 test_dataset 是 DataLoader
# 加载模型
policy = Pi0Policy.from_pretrained("./checkpoints/pi0_finetuned")
# 评估函数
def evaluate_model(policy, test_loader):
total_mae = 0.0
num_batches = 0
for batch in test_loader:
with torch.no_grad():
predicted_action = policy.select_action(batch)
true_action = batch['actions']
# 计算 MAE
mae = np.mean(np.abs(predicted_action.cpu().numpy() - true_action.cpu().numpy()))
total_mae += mae
num_batches += 1
return total_mae / num_batches
# 执行评估（假设 test_loader 已准备）
avg_mae = evaluate_model(policy, test_loader)
print(f"平均绝对误差 (MAE): {avg_mae:.4f}")
相关资源
常见问题解答
Q: 训练时报错 embed_tokens 不存在？
A: 此为 transformers 版本过低引起，升级解决：
pip install -U transformers
Q: 未上传数据集到 Hugging Face，能使用本地数据吗？
A: 是的，通过 --dataset.root=本地路径 指定即可。
Q: 显存不足如何处理？
A: 尝试：
- 减小批处理大小：
--batch_size=1 - 使用梯度累积：添加
--training.gradient_accumulation_steps=4（示例值，根据需求调整） - 启用混合精度：添加
--training.fp16=true
Q: 训练时长估计？
A: 取决于数据集规模、硬件和周期数。通常为 10+ 小时；使用多 GPU 可显著加速。
Q: 如何判断收敛？
A: 监控：
- 损失曲线趋于平稳
- 验证指标停止改善
- 出现过拟合迹象时早停
Q: 微调模型部署？
A: 艾欧平台支持 Pi0 和 SmolVLA 等模型的自动部署，详情咨询技术支持。
手动部署示例：
# 加载
policy = Pi0Policy.from_pretrained("./checkpoints/pi0_finetuned")
# 输入准备
observation = {
'images': camera_images, # 张量或数组
'language_instruction': "拿起红色的笔"
}
# 生成动作
action = policy.select_action(observation)
祝微调成功！