LeRobot

🤗 LeRobotノートブック

このリポジトリには、LeRobotを使用するためのサンプルノートブックが含まれています。これらのノートブックでは、標準化されたポリシーを使用して、実データセットまたはシミュレーションデータセット上でポリシーをトレーニングする方法を示しています。

ACT（Action Chunking Transformer）は、模倣学習のためのTransformerベースのポリシーアーキテクチャであり、ロボットの状態とカメラ入力を処理して、滑らかでチャンク化されたアクションシーケンスを生成します。

Hugging Face Hub のデータセットを使用して ACT ポリシーを学習できるよう、すぐに実行できる Google Colab ノートブックを提供しています。

ノートブック	Colab
LeRobotでACTを学習する

100kステップの学習に要する予想時間: バッチサイズ64のNVIDIA A100 GPUで約1.5時間。

SmolVLAは、小型かつ効率的なVision-Language-Actionモデルです。450Mパラメータというコンパクトなサイズで、Hugging Faceによって開発されました。

Hugging Face Hub のデータセットを使用して SmolVLA のポリシーを学習できるよう、すぐに実行できる Google Colab ノートブックを提供しています。

ノートブック	Colab
LeRobotでSmolVLAを学習する

20kステップの学習の予想所要時間: バッチサイズ64のNVIDIA A100 GPUで約5時間。