diffusion_pusht

מה זה

מדובר במודל שליטה לרובוטיקה שמיישם את ארכיטקטורת Diffusion Policy על משימת ההדגמה PushT. המטרה שלו היא לקבל תצפיות ויזואליות ומצב, ולחזות רצף תנועות מדויק שדוחף בלוק בצורת T לאזור היעד שלו בסימולציית gym-pusht.

המשקל שלו קל מאוד, כמאתיים שישים ושלושה מיליון פרמטרים, והוא אומן על מאגר הנתונים הייעודי של הפרויקט במשך מאה שבעים וחמישה אלף צעדים. במבחן של 500 סיבובים הוא הגיע לשיעור הצלחה של 65.4 אחוזים בחפיפה של לפחות תשעים וחמישה אחוז עם המטרה, מול 64.2 אחוז של המימוש המקורי מסטנפורד. זה לא פתרון קסם שפותר הכל, אלא שכפול מדויק שמראה שהספרייה יודעת לאמן ולהריץ מדיניות כזו בלי לאבד ביצועים.

מתאים ל

• בדיקת LeRobot

  אימות ראשוני שהספרייה וסביבת הסימולציה מותקנות ועובדות אצלכם מקומית בלי לאמן מודל מאפס.

• בנצ'מרק למחקרי בקרה

  בסיס השוואה מול ארכיטקטורות תנועה וחיזוי חלופיות בסביבת הסימולציה של PushT.

• הדגמת Diffusion Policy

  המחשה קונקרטית של תכנון מסלול מבוסס דיפיוז'ן עם דרישות חומרה נמוכות וקוד פתוח.

איפה זה נופל

הוא מוגבל לסביבה אחת בלבד. אם תנסו לקחת אותו לזרוע רובוטית פיזית או למשימה שאינה PushT בסימולטור, הוא פשוט לא יעשה כלום. מעבר לזה, גם בסביבה המקורית שלו הוא מצליח רק ב־65.4 אחוז מהמקרים, מה שאומר שבשליש מהניסיונות הוא נכשל בהגעה לחפיפה הנדרשת. אי אפשר לבנות עליו לפס ייצור או למוצר שדורש אמינות גבוהה בלי אימון מחדש על נתונים מגוונים יותר.

איך מריצים

המודל שוקל סביב ג'יגה בייט בודד ומכיל 8 קבצים, כך שאין שום צורך בשרת מרוחק או ב־API חיצוני. כל מחשב פיתוח עם כרטיס מסך מודרני מבית Nvidia יריץ אותו בקלות בלי לחנוק את הזיכרון הגרפי.

כדי להפעיל אותו טוענים את הקוד ממאגר LeRobot ומריצים את סקריפט הבדיקה eval.py עם חיבור ל־CUDA וציון סביבת gym-pusht. אם אתם רוצים רק לראות את ההערכה עובדת, פקודת ההרצה הפשוטה שהמפתחים סיפקו מריצה אצווה של 50 פרקים במקביל עד לסיום 500 הסיבובים.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("robotics", model="lerobot/diffusion_pusht")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

8 קבצים במאגר, 1002 MB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

• model.safetensors1.1 GB
• training_curves.png87.1 KB
• eval_info.json75.8 KB
• replay.mp453.3 KB
• train_config.json5.9 KB
• README.md2.9 KB
• .gitattributes1.5 KB
• config.json1.5 KB

הרישיון

הרישיון הוא Apache 2.0. מותר להשתמש בו לצרכים מסחריים, לשנות את הקוד ולהפיץ אותו כחלק ממוצר שלכם, כל עוד שומרים על הודעת זכויות היוצרים והרישיון המקורי.

• שימוש מסחרי
• שינוי הקוד
• הפצה מחדש
• שימוש בפטנטים

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗