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Développez une politique de manipulation de robots avec MuJoCo Deadline Cloud
Le job bundle mujoco_sim_to_policy forme et affiche une politique
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Datagen — Sélection d'un cube dans un espace joint scripté MuJoCo, enregistrée sous forme de jeu de données. LeRobot Chaque épisode est vérifié par une vérification de la hauteur du cube et supprimé en cas d'échec.
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Entraîner : affine une politique LeRobot ACT sur le jeu de données généré (CUDA).
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Rendu : pilote un MuJoCo déploiement selon une politique affinée et enregistre le résultat sous forme de vidéo MP4 et d'images PNG.
Le bundle nécessite un parc de processeurs graphiques Linux x86_64 (les étapes sont rendues sans tête via EGL et s'entraînent sur CUDA) et un environnement de file d'attente conda qui consomme les paramètres de la tâche et. CondaPackages CondaChannels Les packages conda par défaut sont python=3.12 pip git ffmpeg activésconda-forge.
Depuis le job_bundles répertoire, soumettez le job :
OUT="$(pwd)/output"; mkdir -p "$OUT" deadline bundle submit mujoco_sim_to_policy -p "OutputDir=$OUT" --yes
