EBench Docs
Configuración del entorno
EBench emplea una arquitectura cliente-servidor. Necesitarás configurar dos entornos:
- Entorno del servidor — Isaac Sim, cuRobo y el código del servidor de simulación del repositorio GenManip.
- Entorno del cliente — el propio entorno Python de tu modelo. El paquete ligero
genmanip-clientse instala junto a las dependencias de tu modelo y tiene muy pocas dependencias propias, así que no entrará en conflicto con tu modelo.
Requisitos previos
Sección titulada «Requisitos previos»- Estación de trabajo Linux con GPU NVIDIA.
- CUDA 12.1 y un driver compatible.
- Un entorno Python compatible con Isaac Sim 4.1.0 (para el servidor).
Entorno del servidor
Sección titulada «Entorno del servidor»Clonar el servidor de simulación
Sección titulada «Clonar el servidor de simulación»git clone https://github.com/InternRobotics/GenManip.gitcd GenManipInstalar Isaac Sim
Sección titulada «Instalar Isaac Sim»export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.1pip install isaacsim==4.1.0 isaacsim-extscache-kit==4.1.0 isaacsim-extscache-kit-sdk==4.1.0 isaacsim-extscache-physics==4.1.0 --extra-index-url https://pypi.nvidia.compip install torch==2.4.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121Si dispones de una instalación local de Isaac Sim, puedes usarla directamente: ejecuta los comandos del servidor con /isaac-sim/python.sh en su lugar.
Instalar dependencias del proyecto
Sección titulada «Instalar dependencias del proyecto»mkdir -p saved/envsgit clone https://github.com/NVlabs/curobo.git saved/envs/curobopip install -e saved/envs/curobo --no-build-isolationpip install -r requirements.txtEntorno del cliente
Sección titulada «Entorno del cliente»El cliente vive en el entorno Python en el que se ejecuta tu modelo — instálalo allí, junto a las dependencias de tu modelo. genmanip-client ya es un repositorio independiente con muy pocas dependencias, así que no entrará en conflicto con nada de tu entorno de modelo.
git clone https://github.com/InternRobotics/genmanip-client.gitcd genmanip-clientpip install -e .gmp --helpVerificación
Sección titulada «Verificación»Asegúrate de que ambos entornos funcionan correctamente antes de continuar:
# Entorno del servidorpython ray_eval_server.py --help
# Entorno del clientegmp --helpSiguiente paso: descargar los assets del benchmark.