LeRobot のインストール
本ガイドは LeRobot v0.5.0 を対象とします。そのリリースの pyproject.toml では次が宣言されています。
- Python
>=3.12 - パッケージ版
lerobot==0.5.0 - 学習エントリ：インストール後の
lerobot-train - 可視化：
lerobot-dataset-viz - 収録・再生など：
lerobot-record、lerobot-replay、lerobot-infoなど
学習はインストール済みの lerobot-train を使います。古いブログの python .../train.py 直叩きに依存しないでください。
推奨：GPU イメージ
学習だけなら、IO-AI が公開する ioaitech/lerobot-gpu:v0.5.0 を使うのが簡単です。LeRobot v0.5.0、GPU 学習依存関係、動画デコード、lerobot-train が同梱されています。
docker run --rm -it --gpus all --shm-size 16g \
-v /path/to/lerobot_dataset:/data/input \
-v /path/to/output:/outputs \
ioaitech/lerobot-gpu:v0.5.0 \
bash
コンテナ内で確認：
lerobot-info
lerobot-train --help
ソースからのインストール
LeRobot 本体の改変、ポリシー設定のデバッグ、独自ロボット連携が必要な場合に使います。
1. システム依存（Ubuntu / Debian）
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y \
git git-lfs curl build-essential cmake pkg-config ninja-build \
ffmpeg python3-dev \
libavformat-dev libavcodec-dev libavdevice-dev libavutil-dev \
libswscale-dev libswresample-dev libavfilter-dev
2. Python 3.12 環境
最小の venv 例：
python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -U pip setuptools wheel
ホストに Python 3.12 がない場合は conda：
conda create -y -n lerobot python=3.12
conda activate lerobot
pip install が遅い・タイムアウトする場合は、地域に合った PyPI ミラーや組織のプロキシ設定を利用してください。CUDA 用の PyTorch は公式手順に従い、先に入れてから LeRobot を入れると安全です。
3. LeRobot v0.5.0 のインストール
公式タグを固定します。
git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git
cd lerobot
git checkout v0.5.0
pip install -e .
SmolVLA 学習向け：
pip install -e ".[smolvla]"
幅広いオプション（インストール時間長め）：
pip install -e ".[all]"
smolvla エクストラは transformers、num2words、accelerate、safetensors などを引きます。all はロボット・シミュ・ポリシー・開発用依存を広く含みます。
4. 動作確認
lerobot-info
lerobot-train --help
lerobot-dataset-viz --help
CLI が動いてから長時間学習を開始してください。
FAQ
なぜ Python 3.12 か
pyproject.toml で requires-python = ">=3.12" とされています。それより古い Python では依存解決や実行時に差異が出ます。
ffmpeg が必要な理由
LeRobot データセットは多くの場合 MP4 を使います。学習・可視化でデコードが走ります。公式インストール手順でも ffmpeg を前提にしています。
ffmpeg -version
--policy.type と --policy.path
ゼロから学習する場合は --policy.type=act など。事前学習済みからのファインチューニングは --policy.path=lerobot/smolvla_base のように指定します（公式 SmolVLA ドキュメント参照）。