LeRobot documentation
🤗 LeRobot Defterleri
🤗 LeRobot Defterleri
Bu depo, LeRobot kullanımı için örnek defterler içerir. Bu defterler, standartlaştırılmış politikalar kullanarak gerçek veya simülasyon veri setlerinde politikaların nasıl eğitileceğini gösterir.
ACT Eğitimi
ACT (Action Chunking Transformer), robot durumlarını ve kamera girdilerini işleyerek pürüzsüz, parçalı eylem dizileri üreten, taklit öğrenme için transformer tabanlı bir politika mimarisidir.
Hugging Face Hub'daki veri setlerini kullanarak ACT politikalarını eğitmenize yardımcı olmak için hazır bir Google Colab defter sunuyoruz.
| Notebook | Colab |
|---|---|
| LeRobot ile ACT Eğitimi |  |
100k adım için beklenen eğitim süresi: 64 parti boyutunda NVIDIA A100 GPU ile ~1,5 saat.
SmolVLA Eğitimi
SmolVLA, küçük ama verimli bir Vision-Language-Action modelidir. 450 M parametreyle kompakt bir boyuta sahiptir ve Hugging Face tarafından geliştirilmiştir.
Hugging Face Hub'daki veri setlerini kullanarak SmolVLA politikalarını eğitmenize yardımcı olmak için hazır bir Google Colab defter sunuyoruz.
| Notebook | Colab |
|---|---|
| LeRobot ile SmolVLA Eğitimi | |
20k adım için beklenen eğitim süresi: 64 parti boyutunda NVIDIA A100 GPU ile ~5 saat.