快速体验#

本教程以 LIBERO Spatial + OpenPI π₀.₅ 为例，在约 5 分钟内完成第一次具身评测。示例配置为 evaluations/libero/libero_spatial_openpi_pi05_eval.yaml。

Step 1：安装环境#

在仓库根目录执行：

bash requirements/install.sh embodied --model openpi --env libero
source .venv/bin/activate

使用 --env libero 时，安装脚本会将 LIBERO clone 到 .venv/libero``（若已设置 ``LIBERO_PATH 则复用已有目录），并在 .venv/bin/activate 中将其加入 PYTHONPATH，无需再单独配置 LIBERO_PATH。

Step 2：准备模型#

从 Hugging Face 下载 SFT 模型（RLinf/RLinf-Pi05-LIBERO-SFT）到本地：

huggingface-cli download RLinf/RLinf-Pi05-LIBERO-SFT --local-dir ./RLinf-Pi05-LIBERO-SFT

模型地址：RLinf/RLinf-Pi05-LIBERO-SFT。也可在启动时通过命令行覆盖 rollout.model.model_path。

Step 3：启动评测#

bash evaluations/run_eval.sh libero libero_spatial_openpi_pi05_eval \
  rollout.model.model_path=./RLinf-Pi05-LIBERO-SFT

若配置名以 libero_ 开头，可省略 benchmark 参数：

bash evaluations/run_eval.sh libero_spatial_openpi_pi05_eval \
  rollout.model.model_path=./RLinf-Pi05-LIBERO-SFT

Step 4：查看结果#

  • 终端会输出 eval/success_once、eval/return 等指标

  • 日志目录：logs/<时间戳>-libero_spatial_openpi_pi05_eval/eval_embodiment.log

  • 若配置中 env.eval.video_cfg.save_video: True，视频保存在 <log_path>/video/eval/

更多细节见 日志与结果。

下一步#