smolvla_metaworld与LeRobot生态集成构建端到端机器人学习系统的终极指南【免费下载链接】smolvla_metaworld项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/lerobot/smolvla_metaworldSmolVLA是一款紧凑高效的视觉语言动作模型能在降低计算成本的同时实现具有竞争力的性能可部署在消费级硬件上。而smolvla_metaworld作为基于SmolVLA的策略模型与LeRobot生态集成后为机器人学习提供了强大的端到端解决方案。快速了解smolvla_metaworldsmolvla_metaworld是通过LeRobot训练并推送到Hub的策略模型其训练基于lerobot/metaworld_mt50数据集在train_config.json中可看到相关配置信息。该模型结合了SmolVLA的优势与metaworld环境为机器人学习任务提供了高效的解决方案。如何开始使用smolvla_metaworld模型准备工作首先你需要克隆仓库仓库地址是 https://gitcode.com/hf_mirrors/lerobot/smolvla_metaworld 。克隆完成后即可进行后续的训练和推理等操作。从零开始训练训练smolvla_metaworld模型可使用以下命令lerobot-train \ --dataset.repo_id${HF_USER}/dataset \ --policy.typeact \ --output_diroutputs/train/desired_policy_repo_id \ --job_namelerobot_training \ --policy.devicecuda \ --policy.repo_id${HF_USER}/desired_policy_repo_id --wandb.enabletrue此命令会将检查点写入到outputs/train/desired_policy_repo_id/checkpoints/目录下。评估策略/运行推理若要评估策略或运行推理可使用以下命令lerobot-record \ --robot.typeso100_follower \ --dataset.repo_idhf_user/eval_dataset \ --policy.pathhf_user/desired_policy_repo_id \ --episodes10需要注意的是要在数据集仓库前加上eval_前缀并提供指向本地或hub检查点的--policy.path。smolvla_metaworld的模型详情License:apache-2.0模型名称:smolvla库名称:lerobot相关标签:smolvla、robotics、lerobot通过以上步骤你可以轻松地将smolvla_metaworld与LeRobot生态集成构建属于自己的端到端机器人学习系统开启高效的机器人学习之旅。如果你想获取完整的演练可参考训练指南也可查看LeRobot的完整文档以获取更多信息。【免费下载链接】smolvla_metaworld项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/lerobot/smolvla_metaworld创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
