VLA 모델 들 이 설명 된 것: 로봇 팀 들 이 알아야 할 것

VLA 모델은 무엇 입니까?

비전 언어 행동 (VLA) 모델은 시각 관측과 언어 지침을 입력 및 직접 출력 로봇 동작으로 받아들이고, 비전 언어 모델 (VLM) 의 시각적 이해를 로봇 시범 데이터에 훈련된 모터 제어 기능과 결합한다. 로봇 제어의 기초 모델로 생각하십시오.

주요 VLA 모델 비교

RT-2 (Google DeepMind): 55B 매개 변수, 강력한 일반화, 공개되지 않습니다. OpenVLA (스탠퍼드/버클리): 7B 매개 변수, 오픈소스, 사용자 지정 데이터에 미세하게 조정할 수 있습니다. Octo (버클리): 93M 매개 변수, 빠른 추론, 여러 로봇 실시예를 지원합니다. π0 (물리 지능): 전파 기반 VLA, 강력한 능숙한 조작.

• 제한된 계산을 하는 연구용: Octo
• 사용자 지정 작업에 미세 조정: OpenVLA
• 최대 용량: π0 (가용 경우)

배치 의 고려 사항

VLA 모델은 GPU 추론 (특히 RTX 3090 또는 더 나은) 를 필요로 한다. 추론 지연은 50ms (Octo) 에서 500ms+ (OpenVLA 7B) 까지 다양하다. 액션 덩어리는 느린 추론과 빠른 제어 루프 사이의 격차를 다는 데 도움이 된다. 50200 작업 특정 시범에 대한 정렬은 일반적으로 강력한 결과를 제공합니다. RCSV는 VLA 개발을 위해 미리 구성된 작업 스테이션을 제공합니다.

VLA 모델은 무엇 입니까?

비전 언어 행동 (VLA) 모델은 시각 관측과 언어 지침을 입력 및 직접 출력 로봇 동작으로 받아들이고, 비전 언어 모델 (VLM) 의 시각적 이해를 로봇 시범 데이터에 훈련된 모터 제어 기능과 결합한다. 로봇 제어의 기초 모델로 생각하십시오.

주요 VLA 모델 비교

RT-2 (Google DeepMind): 55B 매개 변수, 강력한 일반화, 공개되지 않습니다. OpenVLA (스탠퍼드/버클리): 7B 매개 변수, 오픈소스, 사용자 지정 데이터에 미세하게 조정할 수 있습니다. Octo (버클리): 93M 매개 변수, 빠른 추론, 여러 로봇 실시예를 지원합니다. π0 (물리 지능): 전파 기반 VLA, 강력한 능숙한 조작.

• 제한된 계산을 하는 연구용: Octo
• 사용자 지정 작업에 미세 조정: OpenVLA
• 최대 용량: π0 (가용 경우)

배치 의 고려 사항

VLA 모델은 GPU 추론 (특히 RTX 3090 또는 더 나은) 를 필요로 한다. 추론 지연은 50ms (Octo) 에서 500ms+ (OpenVLA 7B) 까지 다양하다. 액션 덩어리는 느린 추론과 빠른 제어 루프 사이의 격차를 다는 데 도움이 된다. 50200 작업 특정 시범에 대한 정렬은 일반적으로 강력한 결과를 제공합니다. RCSV는 VLA 개발을 위해 미리 구성된 작업 스테이션을 제공합니다.