LeRobot项目本地数据集训练解决方案

背景介绍

LeRobot是一个开源的机器人学习项目，它提供了训练机器人策略模型的框架。项目默认支持从Hugging Face Hub加载数据集进行训练，但在实际应用中，开发者经常需要在本地数据集上进行模型训练，而不必将数据上传到远程仓库。

本地数据集训练挑战

在LeRobot项目中，标准的训练命令需要指定dataset.repo_id参数，这通常意味着数据必须存储在Hugging Face Hub上。然而，许多开发者希望使用本地存储的自定义数据集进行训练，特别是当数据集格式与ALOHA相似但内容不同时。

解决方案实现

经过社区讨论和开发者实践，发现可以通过修改LeRobot源代码来实现本地数据集训练。具体方法如下：

1. 修改数据集工厂文件：在lerobot/common/datasets/factory.py文件中，需要对数据集加载逻辑进行调整。

2. 关键代码修改：在文件第88行附近，修改LeRobotDataset初始化参数，将root参数设置为本地数据集的绝对路径。例如：

dataset = LeRobotDataset(
    cfg.dataset.repo_id,
    episodes=cfg.dataset.episodes,
    root="/absolute/path/to/your/local/dataset",
    delta_timestamps=delta_timestamps,
    image_transforms=image_transforms,
    video_backend=cfg.dataset.video_backend,
    local_files_only=cfg.dataset.local_files_only,
)

3. 训练命令调整：修改后，可以使用类似以下的命令启动本地训练：

python lerobot/scripts/train.py --policy.type=pi0 --dataset.repo_id=your_local_dataset

技术原理

这种修改之所以有效，是因为它改变了数据集加载的根目录路径。原设计默认从Hugging Face Hub下载数据，而修改后则直接从本地文件系统读取数据。这种改变保持了接口一致性，同时提供了本地训练的灵活性。

注意事项

1. 本地数据集需要保持与ALOHA相同的目录结构和数据格式
2. 路径需要使用绝对路径以确保可靠性
3. 修改源代码可能会影响未来版本升级，建议记录修改点以便后续维护

模型推理说明

对于模型推理部分，LeRobot项目中的策略模型通常接受与训练数据相同格式的输入。输入结构一般包含：

• 观测数据（如图像、传感器读数）
• 状态信息
• 可能的额外上下文

输出通常通过策略模型的predict方法生成，产生的是控制指令或动作序列。具体实现细节需要参考所选策略模型的文档和代码。

总结

通过上述方法，开发者可以灵活地在本地数据集上训练LeRobot模型，无需依赖远程数据仓库。这种解决方案特别适用于：

• 专有数据集的训练
• 离线环境下的开发
• 快速原型验证
• 数据隐私要求高的场景

随着项目的持续发展，期待官方能提供更便捷的本地数据集支持，进一步降低使用门槛。