Entraînement

L’entraînement apprend au modèle quelle action exécuter après avoir observé l’état actuel. Le dataset contient des images caméra, des états articulaires et des actions de démonstration humaines.

Le résultat est un modèle, pas une action fixe. Un modèle entraîné tente de produire des actions selon l’image et l’état du bras.

Configuration de l’entraînement

Paramètre	Valeur par défaut	Description
Training dataset	Requis	Dataset collecté et validé
Policy	ACT	Stratégie ou algorithme d’entraînement
Training steps	10000	Nombre d’étapes d’apprentissage
Batch size	Dépend des ressources	Taille de lot traitée à chaque fois

Entraînement cloud

L’entraînement cloud nécessite une connexion SenseCraft et un réseau stable. Il permet de créer des tâches, voir l’état et l’historique, consulter les journaux et métriques, arrêter des tâches et télécharger le modèle à la fin.

Entraînement local

L’entraînement local requiert un environnement, des dépendances et des ressources de calcul adaptés. Il utilise le runtime LeRobot / Python fourni avec l’application.

Choisir cloud ou local

Le cloud convient aux cours, laboratoires et démonstrations rapides. Le mode local sert au travail hors ligne, au débogage d’environnement ou à la validation d’un runtime spécifique.

Vérifier l’entraînement

Pendant l’entraînement, surveille l’état, les journaux, les erreurs et les métriques. Après l’entraînement, valide toujours le modèle de manière sûre dans Model Run avant de collecter plus de données ou de réentraîner.