/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Опубликована
18 сен 2026

pi0full_bs32_s30k_all11_14D

Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии

Полноразмерная модель pi0, дообученная на объединённых робототехнических траекториях KIRO для задач управления роботом.

128скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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 полноразмерная версия модели pi0, дообученная командой KIRO на объединённом наборе данных из 11 этапов `_14D`. Обучение проведено на базе `lerobot/pi0_base`: 30 000 шагов с размером пакета 32 и точностью bf16; использовалась градиентная контрольная точка. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Модель предназначена для управления роботом по данным обучающих траекторий KIRO. В наборе было 1 741 эпизод и 645 077 кадров; конкретные поддерживаемые роботом действия и условия применения в карточке не описаны. Для использования и адаптации модели применяется лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

  • адаптация pi0 к робототехническим траекториям KIRO
  • эксперименты с управлением роботом на данных 11 этапов KIRO
  • дообучение робототехнической модели на объединённом наборе эпизодов

Ограничения

Карточка не уточняет тип робота, набор управляемых действий и условия оценки качества; применимость за пределами обучающих траекторий KIRO не установлена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

pi0 full fine-tuning — KIRO 11단계 통합 (14-D)

  • base: lerobot/pi0_base @ 26b99b9439ac
  • dataset: KIRO 11단계 _14D merge — 1,741 ep / 645,077 frames
  • steps 30,000 · batch 32 · bf16 · gradient checkpointing
  • GPU: H100 SXM 80GB 1장 · 약 15.7시간 (1.88 s/step)
  • checkpoints: 루트 = 030000 최종 / checkpoints/<step>/ = 중간

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
90f57e2

0 моделей