Характеристики

Библиотека: lerobot
Опубликована: 31 авг 2026

Ссылки

Hugging Face

smolvla_makermods_arrange_chocolate_finetune_2026-08-28_19-27-10

makermods

Языковая модельИзображение, текст → action3 профессии

Дообученная SmolVLA-политика для управления роботом при раскладывании шоколада по визуальным наблюдениям с камер.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 авг 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

Модель MakerModsLab — дообученная на 25 000 шагах SmolVLA для управления роботом при раскладывании шоколада. Она основана на lerobot/smolvla_base и обучена на наборе данных makermods/arrange_chocolate_finetune. Чекпойнт предназначен для загрузки в LeRobot как готовая политика; в датасете используются изображения с фронтальной, верхней и запястной камер робота.

Модель принимает визуальные наблюдения с камер и предназначена для выполнения роботизированных действий по задаче раскладывания шоколада. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

раскладывание шоколада роботом по заданию
управление манипулятором по изображениям с камер
оценка роботизированной политики в LeRobot

Ограничения

Модель обучена для конкретной задачи раскладывания шоколада и может не переноситься на другие объекты, сцены или конфигурации робота. Лицензия и численные показатели качества в предоставленных данных отсутствуют.

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.10Отраслевые задачиДом, личная жизнь, уход и повседневные задачиAI помогает помогать человеку планировать повседневные дела и безопасно управлять домашней средой.30 задач962модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

smolvla_makermods_arrange_chocolate_finetune_2026-08-28_19-27-10

25,000-step SmolVLA trained from lerobot/smolvla_base, on makermods/arrange_chocolate_finetune.

Training


Policy	SmolVLA (`smolvla`)
Base	`lerobot/smolvla_base`
Dataset	`makermods/arrange_chocolate_finetune`
Steps	25000
Batch size	64
LR	0.0001 -> 2.5e-06 (cosine_decay_with_warmup)
Warmup steps	1000
Cameras	front, top, wrist (3x 480x640)
Checkpoints	25 (every 1000 steps)

Layout

The final checkpoint is at the repo root, so this repo loads directly as a policy. Every intermediate checkpoint is under checkpoints/<step>/, each with pretrained_model/ and training_state/ (resumable).

rename_map is empty and the camera keys are the real dataset keys (observation.images.front / .top / .wrist), so lerobot-eval, lerobot-rollout and policy_server.py load this checkpoint without a rewrite.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · lerobot

Нельзя запустить

Модели для роботов не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов: 3ab228b