LeRobot项目在Apple Silicon Mac上的评估脚本运行问题解析

背景介绍

LeRobot是一个开源的机器人学习项目，提供了多种预训练模型和评估脚本。最近有用户在Apple Silicon芯片的Mac电脑上运行评估脚本时遇到了问题，本文将深入分析这个问题及其解决方案。

问题现象

当用户在Apple Silicon Mac上执行以下命令时：

python lerobot/scripts/eval.py -p lerobot/diffusion_pusht eval.n_episodes=10 eval.batch_size=10

脚本会在下载完所有必要文件后抛出AssertionError错误，提示torch.cuda.is_available()断言失败。这是因为脚本默认尝试使用CUDA GPU加速，而Apple Silicon Mac并不支持CUDA。

技术原理分析

1. 硬件差异：Apple Silicon芯片使用MPS(Metal Performance Shaders)作为GPU加速后端，而非NVIDIA的CUDA。

2. PyTorch支持：虽然PyTorch官方支持MPS后端，但LeRobot项目目前尚未完全适配这一特性。

3. 默认配置：评估脚本默认检查CUDA可用性，这在非NVIDIA GPU环境下会导致失败。

解决方案

目前有两种可行的解决方案：

1. 使用CPU模式：通过添加device=cpu参数强制使用CPU进行计算：

python lerobot/scripts/eval.py -p lerobot/diffusion_pusht eval.n_episodes=10 eval.batch_size=10 device=cpu

2. 等待MPS支持：项目团队表示未来可能会增加对MPS后端的支持，届时Apple Silicon用户将能获得更好的性能体验。

性能考量

在Apple Silicon设备上：

• CPU模式：计算速度较慢，但能保证功能正常
• 未来MPS模式：预计可获得接近GPU的加速效果

开发者建议

对于希望在Apple Silicon设备上开发或测试LeRobot的用户：

1. 目前优先使用CPU模式
2. 关注项目更新，及时获取MPS支持进展
3. 对于性能要求高的场景，考虑使用支持CUDA的NVIDIA设备

总结

LeRobot项目在Apple Silicon Mac上的评估脚本运行问题源于硬件架构差异导致的后端支持不完整。通过使用CPU模式可以暂时解决这个问题，而完整的MPS支持将在未来版本中实现。这一案例也展示了跨平台机器学习项目开发中需要考虑的硬件兼容性问题。