上游 MuJoCo 运行工程
采集、训练和闭环 Notebook 使用 PROJECT_ROOT 连接上游 MuJoCo 工程。专题仓库保存教程、轻量脚本和短示例媒体，不复制数据集、模型缓存和完整训练输出。
推荐方式
直接指向 Every Embodied 中的上游课程目录：
bashexport EVERY_EMBODIED_ROOT=/path/to/every-embodied
export PROJECT_ROOT="$EVERY_EMBODIED_ROOT/06-策略抓取或抓取VLA/大模型控制、VLA、VLM/04mujoco复现ACT、Pi0、SmolVLA"
上游入口：LeRobot MuJoCo 训练 ACT、SmolVLA、Pi0。
最小检查
不同上游版本的文件布局可能变化。当前工作流至少需要：
text$PROJECT_ROOT/
├── asset/example_scene_y2.xml
├── mujoco_env/
├── train_model.py
└── eval_policy_success.py
运行：
bashtest -f "$PROJECT_ROOT/asset/example_scene_y2.xml"
test -d "$PROJECT_ROOT/mujoco_env"
test -f "$PROJECT_ROOT/train_model.py"
test -f "$PROJECT_ROOT/eval_policy_success.py"
专题自带的批量入口位于 code/run_closed_loop.py，无需复制到上游目录。
数据与模型
bashexport DATA_ROOT=/path/to/datasets/every_embodied
export MODEL_ROOT=/path/to/checkpoints/every_embodied
export RUN_ROOT=/path/to/runs/every_embodied
| 目录 | 内容 |
|---|---|
PROJECT_ROOT |
上游源码、场景和小型配置 |
DATA_ROOT |
LeRobot 数据和元数据 |
MODEL_ROOT |
下载或训练得到的模型 |
RUN_ROOT |
日志、逐回合评估和视频 |
这些大文件目录不放入教程 Git 仓库。更换机器时重新设置环境变量即可。
独立运行包
需要制作独立课程包时，只复制当前任务依赖的源码、场景 XML、网格和配置到 external/mujoco_pnp/。Notebook 中仍通过 PROJECT_ROOT 指向该目录：
bashexport PROJECT_ROOT=/path/to/04-AMD-ROCm策略复刻专题/external/mujoco_pnp
复制后重新执行设备检查、环境导入和一次 reset → step → render，确认依赖完整。