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lerobot_learn/docs/p0-3080-20260908.md
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# 3080 软件验收记录 · 2026-09-08
状态:本机基础环境及离线合成数据管线通过。机械臂未到货,3090 未验收,整个 P0 尚未完成。
## 环境
- Ubuntu 24.04.3 x86_64;RTX 3080 10240 MiB;驱动 550.163.01。
- Python 3.12.3;uv 0.12.10;FFmpeg 6.1.1-3ubuntu5;已安装 build-essential/python3-dev。
- LeRobot 0.6.1;PyTorch 2.7.1+cu126;TorchVision 0.22.1;TorchCodec 0.4.0;PyAV 15.1.0。
- 112 个依赖包;`uv pip check` 通过;按哈希同步安装通过。
- 锁 SHA256:`d3876e8ff74ba8356618bf6f6059fc32be33e3ed6301a50d164b668884405e18`。
原始输入会选择 PyTorch 2.11 / CUDA 13,因此约束为 CUDA 12 的版本组合。配对依据:[TorchCodec 官方兼容表](https://github.com/pytorch/torchcodec/tree/v0.5.0#installing-torchcodec)、[NVIDIA CUDA minor compatibility](https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/minor-version-compatibility.html);本机 CUDA 运算及 ACT 训练已实际通过。未升级系统驱动。
## 通过的检查
- CUDA 矩阵运算;ACT、SmolVLA、SO follower/leader 和视频库导入。
- 电机设置、校准、遥操、录制、训练、rollout CLI 帮助加载;端口/相机发现 CLI 存在,未连接硬件。
- 3 段共 72 帧合成 LeRobot 数据写入、H.264 编码、PyAV/TorchCodec 读取及跨 episode 边界取样。
- ACT batch=2、chunk=8、128×96 单相机、6 维状态/动作、seed=42、无预训练视觉权重,10 步 CUDA 训练完成。
- 保存及重载完整模型/处理器;输出形状为 (1, 6),无 NaN/Inf。
## 测量
- 训练子进程含初始化和保存:4.55 秒;逐步日志峰值 allocated 显存约 1.38 GiB(上游日志精度 0.01 GiB)。
- 重载推理:预热 5 次后测 20 次,每次清空动作缓存并重新生成 chunk;包括预处理和后处理,不包括图像解码/硬件采集。
- 推理 P50/P95/P99:2.19 / 3.48 / 3.56 ms;推理峰值 allocated 显存 214.49 MiB。
- 最后一步显存另列于 JSON;上游逐步重置峰值计数,不能拿末步值替代全程峰值。
2026-09-09 又完成一轮更接近正式配置的单相机基准:640×480、batch=8、chunk=100、预训练 ResNet18、10 步训练。训练子进程含初始化和保存共 8.26 秒,逐步日志峰值 allocated 显存约 2.17 GiB;重载推理 P50/P95/P99 为 5.17 / 5.19 / 5.22 ms,推理峰值 allocated 显存 265.21 MiB。结果见 [640×480 基准 JSON](p0-3080-benchmark-640x480.json)。
上述数字只适用于合成小图像配置,不能推断真实任务成功率、640×480 多相机显存或端到端控制延迟。SmolVLA 只通过导入,尚未下载基座或微调。
## 本机证据路径
- 基础环境:`/home/ubuntu/robot/reports/20260908T090146Z-51776/`
- 最终管线:`/home/ubuntu/robot/reports/pipeline-20260908-final/`
- 管线内含 `result.json`、`train.log`、合成数据及 `training/checkpoints/000010/pretrained_model/`。
- 可移植精简结果:[p0-3080-result.json](p0-3080-result.json)。复验命令:[到货前准备](before_hardware.md)。
- 640×480 基准:`/home/ubuntu/robot/reports/pipeline-640x480-b8/`。
## 剩余
3090 同锁安装及验收;真实相机和示范数据检查;机械臂组装、校准、遥操和停止验证;真实 ACT 训练及 20 次评测。合成 checkpoint 不用于机械臂。