Производственный чекпойнт FastWAM для управления роботом при расправлении футболки.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
FastWAM flatten-tshirt — производственный чекпойнт, обученный для задачи flatten-tshirt и предназначенный для управления роботом при расправлении футболки. В README указаны 1620 шагов обучения и файл весов PyTorch `checkpoints/step_001620.pt`; оптимизатор и состояние распределённого обучения в репозитории отсутствуют. Метаданные Hugging Face классифицируют модель как robotics и отмечают применение для деформируемых объектов.
Модель ориентирована на выполнение манипуляционной задачи с футболкой. В README приведены отдельные показатели финального окна для потерь действий и видео, однако не описаны архитектура, требования к входным данным, поддерживаемые языки или характеристики контекста. Лицензия в предоставленных данных не указана.
README не описывает архитектуру, интерфейс входов и выходов или условия эксплуатации; приведены только метрики обучения. Лицензия не указана в предоставленных данных.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Completed production checkpoint for flatten-tshirt.
checkpoints/step_001620.ptThe optimizer and distributed training state are intentionally excluded.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.