# 启动算法训练
环境配置和资产准备完成后，即可在Notebook中启动算法训练。本节以PI05算法为例，说明如何启动训练脚本，模型训推完成启动命令可参考[LeRobot模型训推命令参考](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-cloudrobo/cloudrobo_05_0042.html)。开发者可根据实际需求修改算法代码和训练参数。
#### 前提条件
参考[环境配置与资产准备](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-cloudrobo/cloudrobo_05_0036.html)完成如下操作。
- conda环境已激活，AK/SK已配置。
- 已下载所需的基模型和数据集到本地目录。
 
#### 启动训练（以PI05为例）
1. 在Terminal中激活训练所需的conda环境。 
   ```
   conda activate lerobot-pi
   ```
   
   
2. 设置HuggingFace离线缓存路径和相关环境变量。 
   ```
   export HF_HOME=/home/ma-user/.cache/huggingface/hf_cache
   export HF_HUB_OFFLINE=1
   export TRANSFORMERS_OFFLINE=1
   ```
   
   
3. 执行以下训练命令，启动PI05模型训练。 
   ```
   accelerate launch --num_processes=1 scripts/train.py --policy.type=pi05 --policy.pretrained_path=<上述下载的PI05基模型地址> --policy.push_to_hub=false --output_dir=/home/xxx/_ckpt --dataset.root=<上述下载的数据集地址> --dataset.repo_id=cloudrobo --wandb.enable=true --policy.gradient_checkpointing=true --policy.dtype=bfloat16 --wandb.mode=offline --policy.normalization_mapping='{"ACTION": "MEAN_STD", "STATE": "MEAN_STD", "VISUAL": "IDENTITY"}' --save_freq=20 --steps=60
   ```
   关键参数说明如下：
   - policy.type=pi05：指定策略类型为PI05。
   
   - policy.pretrained_path：指定预训练基模型的本地路径，即[2](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-cloudrobo/cloudrobo_05_0036.html#ZH-CN_TOPIC_0000002706368972__li24539515211)中下载的模型资产路径。
   
   - output_dir：指定训练产物的输出目录。
   
   - dataset.root：指定训练数据集的本地路径，即[2](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-cloudrobo/cloudrobo_05_0036.html#ZH-CN_TOPIC_0000002706368972__li24539515211)中下载的模型资产路径。
   
   - dataset.repo_id：数据集的仓库ID。
   
   - save_freq：模型保存频率（步数）。
   
   - steps：训练总步数。
     ![](https://support.huaweicloud.com/bestpractice-cloudrobo/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
     脚本中的数据集路径、模型路径、输出目录需要根据实际调测环境修改。开发者可在/opt/cloud/lerobot_ascend_notebook/lerobot/目录下修改算法代码，自定义训练流程。
     
   
   
   
   
4. 训练启动后，可在Terminal中查看训练日志和loss变化。训练完成后，模型产物会保存在output_dir指定的目录下。