6.4 云端训练

如果本地没有 GPU 或显存不足，可使用云 GPU 服务器训练。

选择云服务器

注册 AutoDL → 选 GPU 实例（通常 1 张即可）
推荐社区镜像搜索 "lerobot"，或选基础镜像（PyTorch 2.70 + CUDA 12.8）
先用无卡模式启动进行环境配置（节省费用）

上传数据

使用 FileZilla（SFTP 协议）将本地数据上传至云服务器 /root/.cache/huggingface/lerobot/<HF_USER>/ 目录。

执行训练

source /etc/network_turbo        # AutoDL 学术资源加速
git clone https://github.com/JoyandAI/lerobot.git /root/autodl-tmp
cd /root/autodl-tmp
conda activate lerobot
pip install -e .

lerobot-train \
    --dataset.repo_id=${HF_USER}/so101_test \
    --policy.type=act \
    --output_dir=outputs/train/act_so101_test \
    --job_name=act_so101_test \
    --policy.device=cuda \
    --policy.push_to_hub=false \
    --wandb.enable=false

训练完成后

用 FileZilla 下载 outputs/train/<job_name>/ 到本地
关机或释放云实例，避免持续扣费

参考用时：10 组数据，RTX 5090 用 ACT 训练约需 2 小时。