Дообученная политика GR00T_N1_5 для управления роботом по наблюдениям с выдачей действий на горизонте 30 шагов.
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
learner1119/ffw_sh5_n15_psc_left_50000 — дообученная политика для робототехники на архитектуре GR00T_N1_5. Карточка указывает горизонт действий 30 шагов и контрольную точку обучения checkpoint-50000; политика получает наблюдения и конфигурацию модальностей, согласованную с конфигурацией данных обучения, и возвращает действие. Базовая модель обозначена как неизвестная, поэтому её идентификатор установить нельзя.
Модель предназначена для управления роботом в конкретном воплощении (embodiment), заданном конфигурацией. Репозиторий содержит веса Safetensors и опубликован под лицензией Apache-2.0. Карточка не раскрывает обучающие данные и не уточняет типы наблюдений или действий, поэтому применимость к конкретному роботу и набору сенсоров требует соответствующей конфигурации.
Требуются конфигурации модальностей и преобразований, согласованные с настройками обучающих данных. Типы поддерживаемых наблюдений и действий, а также базовая модель в карточке не раскрыты.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
checkpoint-50000from gr00t.model.policy import Gr00tPolicy
# modality_config / modality_transform 은 학습 data_config 와 동일하게 설정
policy = Gr00tPolicy(
model_path="learner1119/ffw_sh5_n15_psc_left_50000",
embodiment_tag="new_embodiment",
modality_config=modality_config,
modality_transform=modality_transform,
)
action = policy.get_action(observations)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.