Kurulum

Bölüm 1–7 ve 8–10’un çoğu bir dizüstünde koşar. Kitaptaki sayılar Apple Silicon bir Mac’te (Apple M5), Python 3.14 ve uv.lock içinde kilitlenmiş tam sürümlerle (MuJoCo 3.17.0, NumPy 2.5.4, SciPy, PyTorch 2.14, Gymnasium, OpenCV, Matplotlib) üretildi.

Kur

Repo bir uv projesi: pyproject.toml bağımlılıkları listeler, uv.lock her sürümü sabitler, .python-version Python 3.14’ü sabitler (sende yoksa uv indirir).

git clone https://github.com/fport/physical-ai-from-scratch.git
cd physical-ai-from-scratch
uv sync
uv run python experiments/02-timestep/experiment.py

uv olmadan: python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt (dosya uv.lock’tan üretilir).

Her deneyin ilk satırı kütüphane sürümlerini yazdırır. Başka sürümlerde bazı sonuçların son basamakları farklı çıkabilir.

Robot modelleri

SO-101, Franka Panda ya da Unitree Go2 kullanan deneyler modelleri experiments/common/menagerie.py üzerinden MuJoCo Menagerie’den yükler; bu modül üç model klasörünü sabit bir commit’te bir kez .cache/mujoco_menagerie altına klonlar.

Colab

notebooks/ altındaki notebook’lar bağımlılıklarını ilk hücrede kendileri kurar. Çalışma türü GPU olan dersler hangi Colab runtime’ını istediklerini yazar.

Mac’in yapamadıkları

Bazı araçlar macOS’ta yok ve yalnız kaynaklarından anlatılır: Isaac Sim/Lab Linux ya da Windows ister (gereksinimler); π0 inference’ı 8 GB’tan büyük bir NVIDIA GPU ister (openpi).

Kitabı web sitesi olarak oku

cd site
npm install
npm run dev