Контрольная точка FastWAM для управления роботом при захвате ремня сумки.
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 grasp-bag-strap — контрольная точка модели для роботизированной задачи захвата ремня сумки. В README она обозначена как завершённая производственная контрольная точка; указаны 3355 шагов обучения и файл весов PyTorch.
Модель предназначена для управления роботом при захвате ремня сумки. В карточке приведены показатели потерь на последних шагах обучения, включая потери действия и видео. Оптимизатор и состояние распределённого обучения в репозиторий не включены; сведения о лицензии не представлены.
README не сообщает лицензию, требования к аппаратуре, входной формат и условия применения контрольной точки; оптимизатор и состояние распределённого обучения отсутствуют.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Completed production checkpoint for grasp-bag-strap.
checkpoints/step_003355.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.