AlohaMini入门教程-测试-训练数据
说明：
- 介绍如何训练数据
步骤：
以 AutoDL 为例：申请 RTX 4070 GPU，选择 Python 3.8 (Ubuntu 20.04) CUDA 11.8 或更高版本作为容器镜像，然后通过终端登录，https://autodl.com/home
创建lerobot_alohamini的Conda虚拟环境，安装 Python 3.10安装python
conda create -y -n lerobot_alohamini python=3.10
- Conda初始化
conda init bash
- 激活环境
source ~/.bashrc
- 学术资源加速
source /etc/network_turbo
- 激活环境
conda activate lerobot_alohamini
- 拷贝代码
git clone https://github.com/liyiteng/lerobot_alohamini.git
- 进入目录
cd lerobot_alohamini
- 安装依赖的 Python 包
pip install ".[feetech]"
- 安装ffmpeg=7.1.1
conda install ffmpeg=7.1.1 -c conda-forge
- 获取当前登录的 Hugging Face 用户名
git config --global credential.helper store
- 登录autodl，key修改为自己的key
hf auth login --token key
- 登录后的结果如下：
The token has not been saved to the git credentials helper. Pass `add_to_git_credential=True` in this function directly or `--add-to-git-credential` if using via `hf`CLI if you want to set the git credential as well.
Token is valid (permission: fineGrained).
The token `alohamini` has been saved to /root/.cache/huggingface/stored_tokens
Your token has been saved to /root/.cache/huggingface/token
Login successful.
HF_USER=$(hf auth whoami | head -n 1)
- 训练数据
lerobot-train --dataset.repo_id=ncnynl/alohamini --policy.type=act --output_dir=outputs/train/act_your_dataset1 --job_name=act_your_dataset --policy.device=cuda --wandb.enable=false --policy.repo_id=ncnynl/act_policy
- 执行后内容如下
INFO 2026-01-26 11:46:55 ot_train.py:203 Logs will be saved locally.
INFO 2026-01-26 11:46:55 ot_train.py:215 Creating dataset
info.json: 4.11kB [00:00, 2.11MB/s] | 0/4 [00:00<?, ?it/s]
stats.json: 18.2kB [00:00, 22.6MB/s] | 0.00/2.13k [00:00<?, ?B/s]
meta/tasks.parquet: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2.13k/2.13k [00:01<00:00, 1.21kB/s]
meta/episodes/chunk-000/file-000.parquet: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 54.0k/54.0k [00:01<00:00, 28.7kB/s]
Fetching 4 files: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 4/4 [00:03<00:00, 1.17it/s]
README.md: 4.60kB [00:00, 7.37MB/s] | 0/10 [00:00<?, ?it/s]
.gitattributes: 2.46kB [00:00, 5.53MB/s]
data/chunk-000/file-000.parquet: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16.9k/16.9k [00:06<00:00, 2.57kB/s]
videos/observation.images.head_back/chun(…): 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5.72M/5.72M [00:41<00:00, 139kB/s]
videos/observation.images.head_top/chunk(…): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5.51M/5.51M [00:57<00:00, 95.7kB/s]
videos/observation.images.head_front/chu(…): 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5.62M/5.62M [01:06<00:00, 85.1kB/s]
Fetching 10 files: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 10/10 [01:11<00:00, 7.14s/it]
INFO 2026-01-26 11:48:14 ot_train.py:233 Creating policy█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5.51M/5.51M [00:57<00:00, 95.7kB/s]
Downloading: "https://download.pytorch.org/models/resnet18-f37072fd.pth" to /root/.cache/torch/hub/checkpoints/resnet18-f37072fd.pth
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 44.7M/44.7M [00:00<00:00, 69.8MB/s]
INFO 2026-01-26 11:48:16 ot_train.py:288 Creating optimizer and scheduler
INFO 2026-01-26 11:48:16 ot_train.py:323 Output dir: outputs/train/act_your_dataset1
INFO 2026-01-26 11:48:16 ot_train.py:330 cfg.steps=100000 (100K)
INFO 2026-01-26 11:48:16 ot_train.py:331 dataset.num_frames=674 (674)
INFO 2026-01-26 11:48:16 ot_train.py:332 dataset.num_episodes=1
INFO 2026-01-26 11:48:16 ot_train.py:335 Effective batch size: 8 x 1 = 8
INFO 2026-01-26 11:48:16 ot_train.py:336 num_learnable_params=51617680 (52M)
INFO 2026-01-26 11:48:16 ot_train.py:337 num_total_params=51617680 (52M)
INFO 2026-01-26 11:48:16 ot_train.py:393 Start offline training on a fixed dataset, with effective batch size: 8
INFO 2026-01-26 11:48:26 ot_train.py:423 step:200 smpl:2K ep:2 epch:2.37 loss:2791.149 grdn:165.350 lr:1.0e-05 updt_s:0.039 data_s:0.008
INFO 2026-01-26 11:48:34 ot_train.py:423 step:400 smpl:3K ep:5 epch:4.75 loss:2801.297 grdn:82.782 lr:1.0e-05 updt_s:0.035 data_s:0.006
INFO 2026-01-26 11:48:43 ot_train.py:423 step:600 smpl:5K ep:7 epch:7.12 loss:2794.290 grdn:73.281 lr:1.0e-05 updt_s:0.035 data_s:0.008
INFO 2026-01-26 11:48:51 ot_train.py:423 step:800 smpl:6K ep:9 epch:9.50 loss:2793.800 grdn:68.223 lr:1.0e-05 updt_s:0.035 data_s:0.006
获取最新文章: 扫一扫右上角的二维码加入“创客智造”公众号