LeRobot のインストール
LeRobot v0.5.0 の実行環境を取得する方法は 2 つあります。ビルド済みの GPU イメージを使用するか、公式ソースからローカルにインストールします。トレーニングのみの場合はイメージを使用します。ポリシー設定の変更、データマッピングのデバッグ、カスタムロボットインターフェースの接続が必要な場合はソー スからインストールします。
対象ロールと前提条件
対象ロール
| ロール | 関心事 |
|---|---|
| アルゴリズムエンジニア | ソースからのインストール、ポリシー設定、データセットの読み込み |
| トレーニング運用 | GPU イメージ、コンテナランタイム、マウントとポート |
前提条件
| 項目 | 要件 |
|---|---|
| オペレーティングシステム | ソースからのインストールは Ubuntu 22.04 を例にします |
| Python | ソースからのインストールでは Python 3.12 以降を使用します。公式 v0.5.0 の requires-python は >=3.12 と宣言されています |
| GPU | トレーニングには NVIDIA GPU と NVIDIA コンテナランタイムが必要です |
| 映像のデコード | ffmpeg が必要です。公式の既定デコードバックエンド TorchCodec が依存しており、対応しないプラットフォームは pyav にフォールバックします |
| ビルドツール | git、git-lfs、build-essential、cmake、ninja-build、python3-dev、および FFmpeg の開発ライブラリ |
| ディスク | データセット、依存関係、チェックポイントを保存できる容量 |
手順
- ホストマシンがコンテナ内から GPU にアクセスできることを確認します。
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.2-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
- イメージを使用する場合は、プラットフォームの LeRobot トレーニングイメージ（既定
lerobot:latest）を取得して起動し、データセットと出力ディレクトリを個別のボリュームとしてマウントします。
docker run --rm -it --gpus all --shm-size 16g \
-v /path/to/lerobot_dataset:/data/input \
-v /path/to/output:/outputs \
lerobot:latest \
bash
- コンテナ内のトレーニング入口を確認します。
/lerobot/.venv/bin/lerobot-train --help
- ソースからインストールする場合は、先にシステムの依存関係をインストールします。
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
- Python 3.12 の環境を作成します。
python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -U pip setuptools wheel
- 公式 tag から LeRobot v0.5.0 をインストールします。
git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git
cd lerobot
git checkout v0.5.0
pip install -e ".[all]"
- イ ンストールを検証します。3 つのコマンドがすべてヘルプを返してから、トレーニングを開始します。
lerobot-train --help
lerobot-dataset-viz --help
lerobot-info
結果の確認
| 確認項目 | 方法 | 合格基準 |
|---|---|---|
| GPU が見える | コンテナ内で nvidia-smi を実行 | GPU のモデルとドライバが表示される |
| トレーニング入口が使用可能 | lerobot-train --help を実行 | インポートエラーなくパラメータのヘルプが出力される |
| 可視化入口が使用可能 | lerobot-dataset-viz --help を実行 | パラメータのヘルプが出力される |
| データセットを読み込める | LeRobotDataset でデータセットのルートを読み込む | 例外なくフレーム数と episode 数が返る |
| 映像をデコードできる | MP4 を含むデータセットを開く | フレームをデコードできる |
エラー時の対処
| 現象 | 考えられる原因 | 対処 | 責任者 |
|---|---|---|---|
| 依存関係の解決に失敗 | Python バージョンが宣言より低い | Python 3.12 以降に変更する | アルゴリズムエンジニア |
| 映像の読み込みに失敗 | ffmpeg の不足 | ffmpeg をインストールして依存関係を再インストールする | アルゴリズムエンジニア |
| コンテナ内で GPU が見えない | NVIDIA コンテナランタイムが未インストール、または --gpus の未指定 | nvidia-container-toolkit をインストールし、実行時に --gpus all を付ける | トレーニング運用 |
| イメージの取得が遅い | Docker Hub へのネットワークが制限されている | デプロイ設定のイメージアドレスに変更する | トレーニング運用 |
| PyTorch の CUDA wheel のダウンロードに失敗 | ドライバに合う CUDA バージョンを指定していない | 先に PyTorch 公式のインデックスから一致するバージョンをインストールし、その後 LeRobot をインストールする | アルゴリズムエンジニア |
| データセットのルートが見つからない | マウントの階層が誤っている | meta/info.json を含むディレクトリにマウントし、コマンドの --dataset.root をそのディレクトリに指定する | アルゴリズムエンジニア |