Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Опубликована: 31 янв 2026

Ссылки

Hugging Face

LaRA-VLA-libero

lovejuly

Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии

Модель DIT-B, обученная на LIBERO для выполнения многоэтапных задач роботизированной манипуляции.

102скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 мар 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

LaRA-VLA LIBERO — модель управления роботом, обученная на бенчмарке LIBERO для многоэтапных манипуляционных задач. В карточке указана архитектура DIT-B; репозиторий содержит контрольную точку PyTorch размером 9,7 ГБ, конфигурации и статистику датасета. Обучение описано параметрами: скорость обучения от 1E-4 до 1E-5, размер пакета 14 и 40 тысяч шагов.

Модель предназначена для выполнения роботизированных манипуляций, состоящих из нескольких этапов. Теги vision-language-action указывают на область VLA, однако README не уточняет интерфейс входных и выходных данных, роботизированное оборудование или конкретные навыки LIBERO. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Сценарии применения

выполнение многоэтапных задач манипуляции роботом
эксперименты с управлением роботом на бенчмарке LIBERO
исследование моделей vision-language-action для робототехники

Ограничения

Карточка не описывает конкретные входные и выходные данные, поддерживаемое оборудование и точный набор навыков; применимость за пределами LIBERO не установлена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LaRA-VLA LIBERO Model

This model is trained on the LIBERO benchmark for multi-stage robotic manipulation tasks.

Model Details

Architecture: DIT-B
Learning Rate: 1E-4 → 1E-5
Batch Size: 14
Training Steps: 40K
Configuration: 1lr

Files

model.pt: Model checkpoint (9.7GB)
config.json: Model configuration
config.yaml: Training configuration
dataset_statistics.json: Dataset statistics
summary.jsonl: Training summary

Usage

import torch

# Load the model
model = torch.load('model.pt')

Citation

If you use this model, please cite the relevant papers.

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: 6357908