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openpi 环境搭建：4 条命令，从裸机到容器跑起来

【免费下载链接】openpi项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openpi

clone 完 openpi 仓库后，别急着翻源码——先把 openpi 环境搭建做掉，后面镜像构建、跑示例这些事才顺。这台机器的目标：4 条命令拉起 aloha_sim 容器。

动手前先勾掉这 3 项

• 系统是 Ubuntu 22.04 LTS（安装脚本就是按这个版本写的，源地址也给它写死了）
• 内存至少 8GB、磁盘留出 20GB（镜像构建和模型缓存都很吃空间）
• 有 NVIDIA 显卡（想让容器用上 GPU 加速才需要；没卡可以跳过第二条命令）

两条命令，把 Docker 和 GPU 工具包装完

openpi Docker 部署就从下面两个脚本开始，都在 scripts/docker/ 下，直接在仓库根目录执行，不用自己一个个装 apt 包。

第一条命令：执行 install_docker_ubuntu22.sh

bash scripts/docker/install_docker_ubuntu22.sh # 安装 Docker 及相关组件

它帮你做了 5 件事：添加官方 GPG 密钥、配置 apt 软件源、安装 Docker 引擎和 compose 插件、把当前用户加进 docker 组、设置开机自启。跑完重启一次机器，用户组权限才生效。

装完 Docker 别急，有显卡的机器还得加一步。

第二条命令：执行 install_nvidia_container_toolkit.sh

bash scripts/docker/install_nvidia_container_toolkit.sh

它会添加 NVIDIA 官方源、装上 nvidia-container-toolkit，再把运行时注册进 Docker，目的就一个：让 openpi GPU 容器真正摸到显卡。脚本自己会重启 Docker 服务，不用你操心。

构建镜像，把 aloha_sim 跑起来

openpi 示例项目运行，从最轻量的 aloha_sim 开始：

cd examples/aloha_sim docker compose up --build

核心动作就docker compose up --build，一次完成镜像构建和容器启动。首次构建要 10-20 分钟，这一步卡住的人最多，去泡杯咖啡；Docker 会缓存构建结果，第二次启动就快得多。

runtime 服务依赖 openpi_server，compose 会两个一起拉起。配置文件在 examples/aloha_sim/compose.yml，没显卡的机器把里面的 GPU 配置块注释掉即可。

其余示例同样套路：

• aloha_real
• droid
• libero

卡住了？按 1→2→3 的顺序排

排查按这个顺序来，大多数情况都能解开。

1. docker 命令报权限错误：跑groups | grep docker看用户在不在组里；不在就sudo usermod -aG docker $USER，然后重登终端。
2. 容器里看不到 GPU：依次查dpkg -l | grep nvidia-container-toolkit和docker info | grep -i nvidia；缺哪补哪，装法照着 NVIDIA Container Toolkit 安装指南 走。
3. 构建半天不动：多半是网络问题，用docker system df看看缓存状态；根治办法是给 Docker 配置国内镜像源，再耐心等一轮。

目录长这样，30 秒扫完

openpi/ ├── docs/ # 项目文档 ├── examples/ # 示例代码 ├── packages/ # 项目包 ├── scripts/ # 脚本文件 └── src/ # 源代码

• src/openpi/models/：模型定义，pi0、pi0_fast 都在这里
• scripts/train.py：训练入口脚本
• scripts/serve_policy.py：推理服务启动脚本
• examples/：可运行的示例目录，本次的 aloha_sim 就在这
• docs/：部署、归一化等细节文档

搭完之后的 3 件事

1. 翻一遍 README 里的示例清单
2. 换 aloha_real 等别的示例试一次
3. 去 issues 区看看别人在讨论什么

环境跑通了，剩下就看机器人动起来。

【免费下载链接】openpi项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openpi