Replicate Deployment Coding

环境配置

# Create and activate conda environment
conda create -n openvla python=3.10 -y
conda activate openvla

# Install PyTorch. Below is a sample command to do this, but you should check the following link
# to find installation instructions that are specific to your compute platform:
# https://pytorch.org/get-started/locally/
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia -y  # UPDATE ME!

# Clone and install the openvla repo
git clone https://github.com/openvla/openvla.git
cd openvla
pip install -e .

# Install Flash Attention 2 for training (https://github.com/Dao-AILab/flash-attention)
#   =>> If you run into difficulty, try `pip cache remove flash_attn` first
pip install packaging ninja
ninja --version; echo $?  # Verify Ninja --> should return exit code "0"
pip install "flash-attn==2.5.5" --no-build-isolation

最后一步 pip install "flash-attn==2.5.5" --no-build-isolation 偶尔会遇到 error: [Errno 18] Invalid cross-device link 的报错，一般是使用集群服务器的问题

这是什么意思？

pip 在构建/缓存 wheel 时，会把一个临时目录里的文件 rename / hardlink 到 pip cache 目录（例如 ~/.cache/pip/wheels/...）

但你的 临时目录（通常在 /tmp 或某个系统临时路径）和 cache 目录（在 /home/wensiqi/.cache/...）很可能位于 不同的文件系统/挂载点（常见于：/tmp 在本地盘、/home 在 NFS、或者 conda env 在另一个盘）

跨文件系统时，Linux 的 rename()/link() 不能这样“原子搬运”，就会抛 Errno 18

所以这是一个 文件系统跨设备移动/链接失败 的问题，而不是 flash-attn 本身坏了

使用 --no-cache-dir 就可以避免这个问题 （直接禁用 pip cache）

pip install "flash-attn==2.5.5" --no-build-isolation --no-cache-dir

到目前为止，环境就相当于是配置好了

libero仿真测试

先配置环境

git clone https://github.com/Lifelong-Robot-Learning/LIBERO.git
cd LIBERO
pip install -e .
cd ..
pip install -r experiments/robot/libero/libero_requirements.txt
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/your/root/openvla/LIBERO
# export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$(pwd)/LIBERO

可以用下面的这个指令来检查 libero 库的问题

python -c "import libero; print('模块导入成功'); print(dir(libero))"

在服务器上总是遇到奇奇怪怪的问题….