# convert_aloha_data_to_lerobot.py转换大数据集触发OOM被Kill

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/pitfalls/2026-07-10-openpi-565
> 频道：pitfalls | 更新日期：2026-07-10 | 标签：auto, github-issue, openpi
> 核心摘要：使用convert_aloha_data_to_lerobot.py转换HDF5至LeRobot格式时内存溢出，暂无代码级优化方案，建议更换大内存服务器处理。

# convert_aloha_data_to_lerobot.py转换大数据集触发OOM被Kill

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> 本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：[Why does converting 750 task data using convert_aloha_data_to_lerobot.py use 90G of memory?](https://github.com/Physical-Intelligence/openpi/issues/565)（GitHub Physical-Intelligence/openpi #565）

**状态**：有绕过办法

## 问题

在使用 `convert_aloha_data_to_lerobot.py` 将 HDF5 数据转换为 LeRobot 格式训练 pi0 多任务模型时，内存占用随转换过程持续增加。750条任务数据在90GB内存工作站上触发OOM；5000 episodes数据集在500GB RAM机器上同样耗尽内存。进程最终被系统OOM Killer终止且无Python报错，疑似LeRobot数据集相关函数内存管理问题。

## 环境

Physical-Intelligence/openpi项目，pi0模型训练环境；涉及HDF5转LeRobot格式脚本 `convert_aloha_data_to_lerobot.py`；硬件涵盖90GB RAM工作站及500GB RAM服务器。

## 解决办法

1. 目前社区未提供针对 `convert_aloha_data_to_lerobot.py` 的代码级内存优化或分批处理补丁。
2. 绕过方案为更换更大内存的计算设备，部分实验室使用4TB至16TB内存服务器处理此类大规模训练数据转换。
3. 若条件受限，需等待官方修复或自行重构转换逻辑以实现流式/分块写入，避免全量加载导致OOM。

讨论原作者：@akajiejie 等，版权归原作者所有。
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## 原始参考来源 (Sources)

- [GitHub Physical-Intelligence/openpi #565：Why does converting 750 task data using convert_aloha_data_to_lerobot.py use 90G of memory?](https://github.com/Physical-Intelligence/openpi/issues/565)