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Treine uma política de manipulação de robôs com o MuJoCo Deadline Cloud
O pacote de tarefas mujoco_sim_to_policy treina e renderiza uma política
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Datagen — Seleção de espaço conjunto com script de um cubo, registrada como um conjunto de dados. MuJoCo LeRobot Cada episódio é verificado por uma verificação da altura do cubo e descartado se falhar.
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Treinar — ajusta uma política do LeRobot ACT no conjunto de dados gerado (CUDA).
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Renderização — conduz uma MuJoCo implementação com a política ajustada e registra o resultado como um vídeo MP4 e quadros PNG.
O pacote requer uma frota de GPU Linux x86_64 (as etapas são renderizadas sem interrupções por meio do EGL e treinadas no CUDA) e um ambiente de fila conda que consome os parâmetros do trabalho. CondaPackages CondaChannels Os pacotes conda padrão estão ativadospython=3.12 pip git ffmpeg. conda-forge
No job_bundles diretório, envie o trabalho:
OUT="$(pwd)/output"; mkdir -p "$OUT" deadline bundle submit mujoco_sim_to_policy -p "OutputDir=$OUT" --yes
