/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
octo-small_so101-multi-task-clean
Библиотека
vla.simd
Опубликована
25 сен 2026

octo-small-so101-multi-task-gguf

Языковая модельИзображение, текст → action

Квантованная в GGUF сборка Octo-Small для CPU-инференса и управления роботом SO-101 по изображениям с камер и текстовому заданию.

105скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это сборка модели Octo-Small в формате GGUF для запуска на CPU через библиотеку vla.simd. Репозиторий khanhnd61 подготовил её на основе khanhnd61/octo-small_so101-multi-task-clean; README указывает, что файл самодостаточен и преобразован из этой модели. Модель предназначена для управления роботом SO-101 по изображениям с фронтальной и кистевой камер и текстовому заданию: её можно обслуживать через vla.simd и подключать к асинхронному клиенту LeRobot для выполнения действий роботом.

Модель относится к робототехническому классу VLA (vision-language-action); метаданные указывают задачу robotics, а README описывает последовательную подачу кадров и развёртывание на роботе с двумя камерами. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Размер модели, точное устройство выходных действий и поддерживаемые языки в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • управление рукой SO-101 по видеокадрам с фронтальной и кистевой камер
  • выполнение текстовых заданий роботом через интерфейс LeRobot
  • локальный инференс робототехнической VLA-модели на CPU

Ограничения

README описывает применение с SO-101 и двумя камерами; совместимость с другими роботами или конфигурациями не подтверждена. Не указаны размер модели и подробная схема выходных действий.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

octo-small-so101-multi-task-gguf

Octo-Small as vla.simd GGUF for CPU inference. Each file is self-contained.

FileConverted from
octo-small-so101-multi-task.ggufkhanhnd61/octo-small_so101-multi-task-clean

Serve

Install vla.simd with the serve extra, then:

hf download khanhnd61/octo-small-so101-multi-task-gguf --local-dir octo-small-so101-multi-task-gguf
OMP_NUM_THREADS=$CORES vla-simd-serve --model octo \
    --model-dir octo-small-so101-multi-task-gguf/octo-small-so101-multi-task.gguf --port 8080 \
    --cams front,wrist \
    --task "<instruction>"

Rollout

The robot side is lerobot's async client, lerobot-vla-simd:

pip install 'lerobot[async,feetech] @ git+https://github.com/khanhnd61-vr/lerobot@4b33b84296c0880ebce778d69f16a38d33825575'

On the robot, with the arm and both cameras attached:

lerobot-vla-simd --server_address=127.0.0.1:8080 --policy_type=octo \
    --robot.type=so101_follower --robot.port=/dev/ttyACM0 --robot.id=my_arm \
    --robot.cameras="{ front: {type: opencv, index_or_path: 0, width: 640, height: 480, fps: 30}, wrist: {type: opencv, index_or_path: 2, width: 640, height: 480, fps: 30} }" \
    --actions_per_chunk=4 --chunk_size_threshold=1.0 \
    --task="<instruction>"

Octo sees consecutive frames only when every frame reaches the server, hence --chunk_size_threshold=1.0.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · vla.simd

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
be198aa

0 моделей