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SimplerEnv Docker Environment

このディレクトリには、SimplerEnv (benchmark-v2) のDocker環境を構築するためのスクリプトが含まれています。

前提条件

  • NVIDIA Driver >= 535 / CUDA 12.1 相当
  • Docker がインストールされていること
  • nvidia-docker (NVIDIA Container Toolkit) がインストールされていること
  • Linux + GPU ノード

クイックスタート

1. Docker イメージをビルド

リポジトリのルートディレクトリで以下を実行します。

bash docker/build_docker.sh

ビルドには30〜60分程度かかります。このプロセスでは以下がインストールされます：

  • Python 3.11
  • PyTorch 2.5.1 (CUDA 12.1)
  • SimplerEnv と ManiSkill2_real2sim
  • Isaac-GR00T と全ての依存関係
  • Flash Attention 2.7.1
  • PyTorch3D
  • その他の必要なライブラリ

2. コンテナを起動

bash docker/run_docker.sh

3. コンテナに入る

docker exec -it simplerenv bash

使用方法

コンテナ内では、すべての依存関係がインストール済みなので、そのまま評価スクリプトを実行できます。

WidowX (Bridge) での評価

python scripts/gr00t/evaluate_bridge.py \
  --ckpt-path /path/to/checkpoint-group6/

Google Robot (Fractal) での評価

python scripts/gr00t/evaluate_fractal.py \
  --ckpt-path /path/to/checkpoint-group6/

技術詳細

インストールされる主要なパッケージ

  • PyTorch: 2.5.1 (CUDA 12.1)
  • Flash Attention: 2.7.1.post4
  • Transformers: 4.51.3
  • Diffusers: 0.30.2
  • Timm: 1.0.14
  • PEFT: 0.14.0
  • PyTorch3D: latest from source
  • その他: pandas, pydantic, albumentations, decord, av, nptyping, numpydantic, pyzmq, tokenizers

Dockerfileの構成

  1. ベースイメージ: nvidia/cuda:12.1.0-devel-ubuntu22.04
  2. システムパッケージのインストール
  3. Python 3.11のセットアップ
  4. SimplerEnv と ManiSkill2_real2sim のインストール
  5. PyTorch とその他のディープラーニングライブラリのインストール
  6. Isaac-GR00T の依存関係のインストール
  7. 設定ファイルの上書き