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Etapa 2 · Capítulo 5 · Práctica

5. Configuración del entorno de software

Capítulo 5 del curso para principiantes de SO-ARM Physical AI — configura el entorno de software de LeRobot en Ubuntu x86 o Jetson: Miniforge, el repositorio verificado de Seeed, ffmpeg, PyTorch y las dependencias de motores feetech.

RequisitosInstalar LeRobotVerificar

5.1 Requisitos del sistema​

Requisitos

5.1 Requisitos del sistema

Para Ubuntu x86:

  • Ubuntu 22.04
  • CUDA 12+
  • Python 3.12
  • Torch 2.6+

Para Jetson Orin:

  • Jetson JetPack 6.0 y 6.1 (JetPack 6.2 aún no compatible)
  • Python 3.12
  • Torch 2.3+

Recuerda del Capítulo 3: evita WSL o Ubuntu en máquina virtual sobre Windows — el Ubuntu nativo o el Jetson te dan la menor cantidad de sorpresas.

5.2 Instalar LeRobot​

Paso a paso

5.2 Instalar LeRobot

Entornos como PyTorch y torchvision deben instalarse según tu versión de CUDA. Sigue la pestaña de tu dispositivo.

1. Instalar Miniforge:

wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniforge3-Linux-x86_64.sh
./Miniforge3-Linux-x86_64.sh
# Una vez completada la instalación:
source ~/.bashrc
# Inicializar todos los shells
conda init --all

2. Crear y activar un entorno conda nuevo para LeRobot:

conda create -y -n lerobot python=3.12 && conda activate lerobot

3. Clonar el repositorio verificado de LeRobot:

git clone https://github.com/Seeed-Projects/lerobot.git ~/lerobot

4. Instalar ffmpeg en tu entorno:

conda install ffmpeg -c conda-forge
tip

Esto suele instalar ffmpeg 7.X compilado con el codificador libsvtav1. Si libsvtav1 no está soportado (verifica con ffmpeg -encoders), instala explícitamente ffmpeg 7.1.1:

conda install ffmpeg=7.1.1 -c conda-forge

Esto también corrige el error No valid stream found in input file que aparece luego al codificar videos del dataset.

5. Instalar LeRobot con las dependencias de motores feetech:

tip

En un Ubuntu 22.04 recién configurado — especialmente una instalación mínima — puede faltar gcc y otras herramientas de compilación, y el paquete evdev del extra feetech fallará al compilar. Instálalas primero:

sudo apt update
sudo apt install build-essential
cd ~/lerobot && pip install -e ".[feetech]"

5.3 Verificar el entorno​

Verificación

5.3 Verificar el entorno

Instalar LeRobot vía pip puede reemplazar el PyTorch y torchvision originales por versiones CPU, así que verifica siempre antes de entrenar. En el entorno conda lerobot, ejecuta:

python   # inicia Python en la terminal
import torch
print(torch.cuda.is_available())
exit()   # sale de Python
  • False → el entorno actual usa la versión CPU de PyTorch. Para entrenamiento o inferencia con GPU, reinstala las versiones de PyTorch y torchvision acordes a tu CUDA siguiendo la guía oficial de PyTorch.
  • True → la aceleración GPU está disponible.
tip

Las GPU NVIDIA de la serie RTX 50 requieren la versión preliminar de CUDA 12.8 o superior:

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128

Finalmente, comprueba que las herramientas de línea de comandos de LeRobot están en tu PATH:

lerobot-find-port --help

Si el comando imprime la ayuda, el entorno está listo para el próximo capítulo, donde configuramos los motores y ensamblamos los brazos.

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