LeRobot

🤗 LeRobot 노트북

이 저장소에는 LeRobot 사용 예제 노트북이 포함되어 있습니다. 이 노트북들은 표준화된 정책을 사용하여 실제 또는 시뮬레이션 데이터셋에서 정책을 학습하는 방법을 보여줍니다.

ACT(Action Chunking Transformer)는 로봇 상태와 카메라 입력을 처리하여 매끄럽고 청크화된 동작 시퀀스를 생성하는 모방 학습을 위한 트랜스포머 기반 정책 아키텍처입니다.

Hugging Face Hub의 데이터셋을 사용하여 ACT 정책을 학습할 수 있도록 바로 실행 가능한 Google Colab 노트북을 제공합니다.

노트북	Colab
LeRobot로 ACT 학습하기

100k 스텝 학습에 예상되는 시간: 배치 크기가 64인 NVIDIA A100 GPU에서 약 1.5시간.

SmolVLA는 작지만 효율적인 Vision-Language-Action 모델입니다. 450M 파라미터로 크기가 컴팩트하며 Hugging Face에서 개발했습니다.

Hugging Face Hub의 데이터셋을 사용하여 SmolVLA 정책을 학습할 수 있도록 바로 실행 가능한 Google Colab 노트북을 제공합니다.

노트북	Colab
LeRobot로 SmolVLA 학습하기

64 배치 크기의 NVIDIA A100 GPU에서 20k 스텝 학습에 예상되는 시간은 약 5시간입니다.