admin/lerobot
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/huggingface/lerobot.git synced 2026-05-20 11:09:59 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

add fast tokenizer support

Browse Source
This commit is contained in:
Jade Choghari
2025-12-16 11:28:27 +00:00
parent fddd044306
commit 8e05dc9a7a
13 changed files with 1081 additions and 204 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
examples/dataset/inference_pi05.py
+3 -4
View File
@@ -10,13 +10,13 @@ from lerobot.policies.factory import make_policy, make_policy_config
from lerobot.configs.policies import PreTrainedConfig
cfg = PreTrainedConfig.from_pretrained(
pretrained_name_or_path="/fsx/jade_choghari/outputs/pi0_training_new/checkpoints/last/pretrained_model",
pretrained_name_or_path="/fsx/jade_choghari/outputs/pi0_training/checkpoints/last/pretrained_model",
)
cfg.dtype = "bfloat16"
pre_processor, post_processor = make_pre_post_processors(
policy_cfg=cfg,
pretrained_path="/fsx/jade_choghari/outputs/pi0_training_new/checkpoints/last/pretrained_model",
pretrained_path="/fsx/jade_choghari/outputs/pi0_training/checkpoints/last/pretrained_model",
)
delta_timestamps = {'action': [0.0, 0.03333333333333333, 0.06666666666666667, 0.1, 0.13333333333333333, 0.16666666666666666, 0.2, 0.23333333333333334, 0.26666666666666666, 0.3, 0.3333333333333333, 0.36666666666666664, 0.4, 0.43333333333333335, 0.4666666666666667, 0.5, 0.5333333333333333, 0.5666666666666667, 0.6, 0.6333333333333333, 0.6666666666666666, 0.7, 0.7333333333333333, 0.7666666666666667, 0.8, 0.8333333333333334, 0.8666666666666667, 0.9, 0.9333333333333333, 0.9666666666666667, 1.0, 1.0333333333333334, 1.0666666666666667, 1.1, 1.1333333333333333, 1.1666666666666667, 1.2, 1.2333333333333334, 1.2666666666666666, 1.3, 1.3333333333333333, 1.3666666666666667, 1.4, 1.4333333333333333, 1.4666666666666666, 1.5, 1.5333333333333334, 1.5666666666666667, 1.6, 1.6333333333333333]}
@@ -45,13 +45,12 @@ dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
)
batch = next(iter(dataloader))
batch = pre_processor(batch)
breakpoint()
policy.train()
# run inference
# action = policy.select_action(batch)
loss, loss_dict = policy.forward(batch)
breakpoint()
# import requests
# from PIL import Image
# from transformers import AutoProcessor