NVIDIA GeForce GTX 5060Tiを新調したので、LeRobotの環境構築からはじめています。
記事にはしてませんが、GTX 1080Ti環境では結構制約があり、環境構築に苦戦しました。
5060Tiでは、今のところすんなり進んでます。
1. 動作環境
動作環境の概要は以下となります。
- OS: Ubuntu 26.04 LTS（Windows 11とのデュアルブート環境）
- CPU: intel i7-7700K
- Memory: 16GB
- GPU: NVIDIA GeForce GTX 5060Ti
- ホストCUDAドライバ: v13.2 (nvidia-smi認識)
- Python venv内 PyTorchビルド: CUDA 12.4
- パッケージマネージャー: uv
2. 必要パッケージのインストール
まずは、LeRobotインストールおよび動作に必要な環境をインストールしていきます。
bash
$ sudo apt update && sudo apt install -y \
git \
ffmpeg \
libavformat-dev \
libavcodec-dev \
libavdevice-dev \
libavutil-dev \
libavfilter-dev \
libswscale-dev \
libswresample-dev \
build-essential \
v4l-utils \
libevdev-dev
# curl未インストールの場合は以下も実行
$ sudo apt update && sudo apt install -y curl
# uv未インストールの場合は以下も実行
$ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
3. uvの環境設定
インストールしたuv環境を利用可能な状態にします。
bash
$ source $HOME/.local/bin/env
# バージョン確認
$ uv --version
uv 0.12.5 (x86_64-unknown-linux-gnu)
4. LeRobot のソースコードをダウンロード
LeRobotのリポジトリからクローンを作成します。
実行カレントディレクトリ内に lerobot という名称のディレクトリができます。
$ git clone https://github.com/huggingface/lerobot.git
5. 仮想環境作成
uvで仮想環境を作成します。
今後は、lerobot ディレクトリ内で作業していきます。
$ cd lerobot
$ uv venv --python 3.12
6. PyTorch（GPU対応）とLeRobotのインストール
使用するGPUに合わせてPyTorchを uv pip でインストールします。その後、LeRobot本体とハードウェア用オプションパッケージを導入します。
bash
# 仮想環境を有効化（まだの場合）
$ source .venv/bin/activate
# CUDA 12.4 対応の PyTorch / torchvision をインストール
$ uv pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# LeRobot 本体のインストール（開発用 + Feetechモーター等）
$ uv pip install -e ".[feetech,dev]"
インストール後、念の為GPUがPyTorchで認識しているかを確認します。
bash
$ python -c "import torch; print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()); print('Device:', torch.cuda.get_device_name(0))"
CUDA available: True
Device: NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti
以上、環境構築作業は終わりです。