環境構築

EBench はクライアント・サーバーアーキテクチャを採用しています。2 つの環境をセットアップします：

• サーバー環境 — Isaac Sim、cuRobo、および GenManip リポジトリのシミュレーションサーバーコード。
• クライアント環境 — あなたのモデル自身が動く Python 環境そのものです。軽量な genmanip-client をモデルの依存関係と一緒にインストールします。クライアントは依存関係が極めて少ないため、モデル環境と競合することはありません。

前提条件

• NVIDIA GPU を搭載した Linux ワークステーション。
• CUDA 12.1 と互換性のあるドライバー。
• Isaac Sim 4.1.0 互換の Python 環境（サーバー用）。

サーバー環境

シミュレーションサーバーをクローン

git clone https://github.com/InternRobotics/GenManip.git
cd GenManip

Isaac Sim のインストール

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.1
pip 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.com
pip install torch==2.4.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

ローカルに Isaac Sim がインストール済みの場合は、そのまま使用できます。サーバー側のコマンドは /isaac-sim/python.sh で実行してください。

プロジェクト依存関係のインストール

mkdir -p saved/envs
git clone https://github.com/NVlabs/curobo.git saved/envs/curobo
pip install -e saved/envs/curobo --no-build-isolation
pip install -r requirements.txt

クライアント環境

クライアントは あなたのモデルが動作する Python 環境にインストールします。モデルの依存関係と同じ環境に入れてください。genmanip-client は独立したリポジトリで依存関係が極めて少ないため、モデル環境のいかなるものとも競合しません。

git clone https://github.com/InternRobotics/genmanip-client.git
cd genmanip-client
pip install -e .
gmp --help

動作確認

先に進む前に、両方の環境が正しく動作することを確認してください：

# サーバー環境
python ray_eval_server.py --help

# クライアント環境
gmp --help

次のステップ：ベンチマークアセットのダウンロード。