Raspberry PiなどGPUなし環境(CPUのみ)でLeRobotをインストールする

LeRobotは、PyTorchを基盤に、実世界ロボットの学習・制御を支援するモデル、データセット、ツール群を提供するオープンソースライブラリおよびプラットフォームです。

オープンソースのロボットアーム「SO-101」等が対応しています。

CPU 推論のみに絞った LeRobot 0.4.x のインストール方法を解説です。

LeRobot インストールのおさらいと課題

LeRobot のインストールは

• git clone してきた LeRobot のリポジトリで pip insatll -e . をする (参考ドキュメント)
• pip install "lerobot>=0.4.0" をする

どちらでもインストールできます。その際 nvidia-** 関連のパッケージもインストールされます。

NVIDIA GPU を使う場合は必須ですが、Raspberry Pi のような CPU 推論になるケースでは不要です。

結論

CPU 推論に特化した PyTorch ビルドを先にインストールしておき、LeRobot をインストールする。
nvidia-** パッケージは pytorch からの依存関係でインストールされる。先に入れておけば、依存関係を参照しなくなるという手法。

インストール手順

LeRobot のインストール前に CPU 推論版の torch と torchvision をインストールして、その後に LeRobot をインストールします。
こうすれば nvidia-** パッケージを入れずに LeRobot を入れることができます。

pip install typing-extensions
pip install "torch<2.8.0,>=2.2.1" --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu && \
 "torchvision<0.23.0,>=0.21.0" --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# LeRobot のインストール
git clone --depth 1 https://github.com/huggingface/lerobot.git lerobot/
pip install -e lerobot/
# もしくは
pip install "lerobot>=0.4.0"

ちなみに: nvidia-** のサイズは

2.7GB くらいあります。

$ sudo du --max-depth=1 -m /usr/local/lib/python3.10/site-packages/ | sort -rn | head -2
6384    /usr/local/lib/python3.10/site-packages/
2694    /usr/local/lib/python3.10/site-packages/nvidia

Docker でコンテナを作ると、このくらいの違いがあります。

$ docker images
REPOSITORY                                                               TAG         IMAGE ID       CREATED          SIZE
lerobot_cpu                                                              latest      fe0084e69d30   9 minutes ago    2.57GB
lerobot_normal                                                           latest      e857370aac17   18 minutes ago   7.18GB

ちなみに git clone する方が、100MB 程度多めになります。

Dockerfile

# syntax=docker/dockerfile:1
FROM python:3.10-slim
ENV PIP_NO_CACHE_DIR=1 PYTHONUNBUFFERED=1 PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=1
RUN apt-get update && \
  apt-get install -y --no-install-recommends libgl1 libglib2.0-0 ffmpeg udev ca-certificates libevdev2 && \
  pip install typing-extensions && \
  pip install "torch<2.8.0,>=2.2.1" --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu "torchvision<0.23.0,>=0.21.0" --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu && \
  apt-get install -y --no-install-recommends build-essential libevdev-dev && \
  pip install "lerobot>=0.4.0" && \
  apt-get purge -y --auto-remove build-essential libevdev-dev && \
  pip install "lerobot[feetech]" && \
  rm -rf /var/lib/apt/lists/* && \
  python3 -c 'import torchvision; from torchvision.models import resnet18, ResNet18_Weights; resnet18(weights=ResNet18_Weights.IMAGENET1K_V1)' > /dev/null

• SO-101 はFeeTech社サーボモーターを利用しているので pip install lerobot[feetech] をしている
• 最後の python3 -c 'import torchvision; ... は、初回実行時に Downloading: "https://download.pytorch.org/models/**.pth" to /root/.cache/torch/hub/checkpoints/**.pth といったファイルダウンロードが発生するので、先にここでダウンロードさせておく趣旨。

SO-101 を例に挙げると、キャリブレーション情報(例えば $HOME/.cache/huggingface/lerobot/calibration/robots/ROBOT_ID/ARM_NAME.json ) をコンテナ内にコピー(ADD)しておく必要がある

あとがき

Raspberry Pi 5 でもACT模倣学習モデルはそこそこ動くし、エピソード収録でも十分使えました。

EoT