下载安装运行测试开源vision-language-action（VLA）模型OpenVLA

1. 安装

项目官网OpenVLA

首先按照官网提示的以下代码，执行创建环境->安装最小依赖->git克隆项目等 # 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: # 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 github /openvla/openvla.git cd openvla pip install -e . # Install Flash Attention 2 for training ( github /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 下载openvla-7b模型到本地

从hugging face镜像网站 hf-mirror 上下载 我用的是AutoDL，所以想直接把模型下载到远程的服务器上，操作如下。 （1）安装工具huggingface-cli

pip install -U huggingface_hub

（2）创建python脚本

import os // 设置环境变量 os.environ['HF_ENDPOINT'] = ' hf-mirror ' // 下载模型 os.system('huggingface-cli download --resume-download HF上的模型名称 --local-dir 本地存放路径') // 下载数据集 os.system('huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download HF上的数据集名称 --local-dir 本地存放路径')

例如，我只想下载openvla-7b这个模型，脚本如下

import os # // 设置环境变量 os.environ['HF_ENDPOINT'] = ' hf-mirror ' # // 下载模型 os.system('huggingface-cli download --resume-download openvla/openvla-7b --local-dir /root/openvla/openvla7b')

执行上述脚本即可下载模型到本地，即时镜像也需要挺长时间。 在运行过程中，出现磁盘空间不够的问题导致下载终止！需要注意autodl中租用的实例中会自动分配30G系统盘+50G数据盘，如下图。其中/root/autodl-tmp为数据盘，除此之外的都认为是系统盘，一般创建的环境可以默认在系统盘，但是项目源码特别是模型（通常几十个G）在下载存放时要注意路径，如果不小心将模型放到系统盘（容量非常小，只有30G），很可能导致下载终止浪费掉几个小时时间！ 手动删除系统盘的模型文件后，最后再清理一下磁盘AutoDL清理磁盘