[Ubuntu] LeRobot 라이브러리 환경 세팅

LeKiwi 실습에는 두 종류의 PC가 등장합니다. 한 대의 PC로 두 역할을 모두 해도 됩니다.

1~3단계는 두 PC 모두 같고, 4단계에서 역할에 맞는 extras를 설치합니다.

1. Miniconda 설치

OS나 CPU 아키텍처(하드웨어)와 상관없이 아래 명령어로 Miniconda를 설치합니다.

wget "https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-$(uname)-$(uname -m).sh"
bash Miniconda3-latest-$(uname)-$(uname -m).sh

내 컴퓨터에서는 어떤 값이 나오는지 궁금하다면 터미널에 아래 명령어를 각각 입력합니다.

echo $(uname)
echo $(uname -m)

설치 중 라이선스 동의(yes), 설치 경로(기본값 그대로 Enter), 셸 초기화 여부(yes)를 묻습니다.

설치가 끝나면 설정을 적용합니다. 프롬프트 앞에 (base) 가 붙으면 정상입니다.

source ~/.bashrc

터미널을 열 때마다 base 환경이 자동으로 켜지지 않게 하려면 아래 명령을 실행합니다.

conda config --set auto_activate_base false

2. 가상환경 만들기

Python 3.12로 conda 가상환경을 생성합니다. 환경 이름에 LeRobot 버전(0.6.0)을 넣어 두면 나중에 다른 버전과 헷갈리지 않습니다.

conda create -n lerobot060 python=3.12 -y

그다음 conda 환경을 활성화합니다. 이후 lerobot을 구동할 때는 항상 이 환경에 진입한 상태여야 합니다.

conda activate lerobot060

이어서 ffmpeg 를 해당 환경에 설치합니다.

conda install ffmpeg -c conda-forge

💡팁

일반적으로 이 명령은 libsvtav1 인코더를 사용하여 컴파일된 ffmpeg 7.x 버전을 해당 플랫폼에 설치합니다. libsvtav1이 지원되지 않는 경우 (ffmpeg -encoders 명령으로 지원되는 인코더 목록을 확인하세요), 다음 방법을 시도해 볼 수 있습니다:

• [모든 플랫폼] ffmpeg 7.x 버전을 명시해서 설치합니다:

conda install ffmpeg=7.1.1 -c conda-forge

• [리눅스에서만] 자체 ffmpeg를 사용하려면 ffmpeg 빌드 종속성을 설치하고 libsvtav1을 사용하여 소스에서 ffmpeg를 컴파일한 다음, which ffmpeg 명령어로 설치 환경에 맞는 ffmpeg 바이너리를 사용하는지 확인해야 합니다.

3. LeRobot 라이브러리 설치

소스에서 설치하는 방법을 권장합니다. 이후 텔레오퍼레이션에서 저장소 안의 예제 스크립트(examples/lekiwi/teleoperate.py)를 사용하기 때문입니다.

cd ~
git clone --branch v0.6.0 --depth 1 https://github.com/huggingface/lerobot.git
cd lerobot
pip install -e .

또는 pip 패키지로 설치할 수도 있습니다.

pip install lerobot==0.6.0

4. 역할별 추가 기능(extras) 설치

LeRobot은 특정 기능을 위한 선택적 추가 기능(extras)을 제공합니다. 여러 extras를 조합해 설치할 수 있으며(예: .[aloha,feetech]), 사용 가능한 전체 목록은 pyproject.toml 파일에서 확인할 수 있습니다.

4.1. 실행용 PC

# 소스 설치한 경우 (~/lerobot 폴더에서)
pip install -e ".[core_scripts,feetech,lekiwi]"

# pip 패키지로 설치한 경우
pip install "lerobot[core_scripts,feetech,lekiwi]==0.6.0"

💡팁

core_scripts 에는 데이터셋(dataset)·시각화(viz) extras와 키보드 입력용 pynput 이 이미 포함되어 있습니다. 그래서 실행용 PC에서도 Dataset Visualization·Edit을 추가 설치 없이 바로 할 수 있습니다.

4.2. 훈련용 PC

# 소스 설치한 경우 (~/lerobot 폴더에서)
pip install -e ".[training]"

# pip 패키지로 설치한 경우
pip install "lerobot[training]==0.6.0"

5. PyTorch GPU 인식 확인 (훈련용 PC)

GPU 드라이버와 CUDA는 Ubuntu PC 세팅에서 미리 설치해 둡니다.

5.1. PyTorch 설치

3·4단계에서 LeRobot과 함께 설치된 PyTorch를 GPU(CUDA 12.8) 빌드로 교체합니다. PyTorch가 이미 설치되어 있으므로 버전을 +cu128 까지 정확히 지정해야 실제로 교체됩니다. 2.11.0 은 LeRobot 0.6.0이 지원하는 범위(2.7 이상 2.12 미만) 안의 버전입니다.

pip install torch==2.11.0+cu128 torchvision==0.26.0+cu128 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

5.2. 최종 점검

python -c "import torch; print(f'PyTorch 버전: {torch.__version__}'); print(f'GPU 사용 가능 여부: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'사용 중인 GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}')"

GPU 사용 가능 여부: True 와 GPU 이름이 출력되면 정상입니다. 출력 예시는 다음과 같습니다(GPU 이름은 PC마다 다릅니다).

PyTorch 버전: 2.11.0+cu128
GPU 사용 가능 여부: True
사용 중인 GPU: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti Laptop GPU

다음 단계

PC 준비가 끝났습니다. 이제 LeKiwi의 라즈베리파이를 PC와 연결합니다. 사이드바의 바로 다음 페이지는 Windows용 설치 안내이므로, Ubuntu PC라면 건너뛰고 아래 페이지로 이동합니다.