RoboticsDiffusionTransformer 项目安装与配置指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RoboticsDiffusionTransformer 1. 项目基础介绍
RoboticsDiffusionTransformer（简称RDT）是一个开源项目，它旨在通过模仿学习开发一种双臂操作的扩散变换器模型。该项目包含了一个大型的预训练模型，能够接受语言指令和RGB图像输入，预测机器人接下来的动作。该项目的主要编程语言是 Python。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目使用的关键技术包括扩散模型（Diffusion Model）和变换器模型（Transformer Model）。这些技术使得模型能够处理复杂的机器人操作任务。项目使用的框架主要包括：
- PyTorch：深度学习框架，用于模型的开发和训练。
- DeepSpeed：微软开发的PyTorch优化库，用于提高训练效率。
3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤
准备工作
在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下软件：
- Python（建议版本3.10.0）
- Conda（用于创建Python环境）
- Git（用于克隆代码仓库）
安装步骤
第一步：克隆项目仓库
打开终端或命令提示符，执行以下命令来克隆项目仓库：
git clone git@github.com:thu-ml/RoboticsDiffusionTransformer.git
cd RoboticsDiffusionTransformer
第二步：创建Conda环境
创建一个名为 rdt 的Conda环境，并激活它：
conda create -n rdt python=3.10.0
conda activate rdt
第三步：安装PyTorch
根据您的CUDA版本，从PyTorch官网找到正确的安装命令，然后执行。以下是一个示例命令：
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
第四步：安装其他依赖
安装项目所需的其他Python包：
pip install packaging==24.0
pip install flash-attn --no-build-isolation
pip install -r requirements.txt
第五步：下载多模态编码器
从提供的链接下载 t5-v1_1-xxl 和 siglip 编码器，然后将它们链接到项目目录下：
mkdir -p google
ln -s /path/to/t5-v1_1-xxl google/t5-v1_1-xxl
ln -s /path/to/siglip-so400m-patch14-384 google/siglip-so400m-patch14-384
请确保将 /path/to/t5-v1_1-xxl 和 /path/to/siglip-so400m-patch14-384 替换为实际的文件路径。
第六步：配置数据集
在项目配置文件中，添加您的数据集路径：
# ...
dataset:
# ...
buf_path: /path/to/buffer
# ...
请将 /path/to/buffer 替换为您的数据集路径。
完成以上步骤后，您就可以开始使用RoboticsDiffusionTransformer项目了。请根据项目的具体要求进行进一步的配置和训练。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
