Производственный чекпойнт FastWAM для роботизированной манипуляции упаковкой Snickers.
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 packsnickersv10718 — производственный чекпойнт для задачи pack_snickers_v1_0718. В README указаны 5230 шагов обучения и снижение средней потери с 0,419040 на раннем окне до 0,060000 на финальном; финальная потеря действия составляет 0,000980, видеопотока — 0,059010. Веса сохранены в формате PyTorch в файле checkpoints/step_005230.pt; состояние оптимизатора и распределённого обучения исключено.
Модель предназначена для роботизированной манипуляции упаковкой Snickers; данных о поддерживаемом оборудовании или точных условиях применения нет. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Карточка не описывает совместимое оборудование и условия выполнения задачи; состояние оптимизатора и распределённого обучения не включено в репозиторий.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Completed production checkpoint for pack_snickers_v1_0718.
checkpoints/step_005230.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.