LeLab - LeRobot 指南

LeLab 是构建在 LeRobot 库之上的图形用户界面，旨在让机器人技术变得易用，无需记住 CLI 命令。在单个应用中，你可以配置机器人、对其进行 teleoperation、采集 dataset、在本地或通过 HF Jobs 在云 GPU 上训练 policy，并将训练好的模型部署回机器人。这是从一台未开箱的 SO-101 到可用 policy 的最简单途径，也是任何学习 LeRobot 工作流的人的绝佳伴侣。源代码和问题都托管在 GitHub 上：huggingface/leLab。

目前 LeLab 仅与 SO-ARM101 兼容

安装

需要 uv。一条命令即可完成安装和启动：

uv tool install git+https://github.com/huggingface/leLab.git && lelab

安装后，随时在终端中运行 lelab 即可启动应用。

功能

• 添加机器人 — 选择臂的类型（leader arm/follower arm），从中间位置 calibrate 每个关节，并挂载相机。
• teleoperation — 用 leader arm 控制 follower arm，并实时查看臂的 3D 可视化。
• dataset 录制 — 定义任务描述、episode 数和 episode/重置时长。按下空格键在 episode 之间推进。建议录制 30 个以上 episode。
• 本地训练 — 使用选定的 dataset、policy 类型、批次大小和步数，直接在自己的机器上训练 policy。
• 使用 HF Jobs 进行云端训练 — 通过 HF Jobs 在强大的 GPU 上以透明的价格进行训练。先运行 hf auth login。有关硬件/批次大小的建议，请参阅 Compute HW Guide。
• 训练可视化 — 在应用中实时查看进度，checkpoint 会自动保存。
• 运行训练好的 policy — 从你的作业列表中选择任意模型，一键在机器人上运行 inference。
• 使用社区 dataset — 提供任意 Hugging Face dataset ID，即可在你没有自己录制的 dataset 上进行训练。