外观
pi0_libero_base
lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 π0 (PaliGemma VLM + Flow Matching Action Expert),参数规模 3.5B。
模型
hugging-facelerobot-pi0-libero-base
模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源
lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 π0 (PaliGemma VLM + Flow Matching Action Expert),参数规模 3.5B。
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
π₀(Pi0)是 Physical Intelligence 提出的 Vision-Language-Action(VLA)基础模型,用于联合处理视觉、语言和动作以控制机器人,也是后来支持 π₀.₅ 开放世界泛化的基础架构。该仓库提供 LeRobot 实现,并说明其遵循原始参考实现以保持兼容。模型定位为面向具体使用场景再微调的基座模型。
模型输入包括多视角图像、本体感知/状态,以及可选的语言指令;输出为连续动作,动作表示也是连续形式,训练目标为 flow matching。使用上可加载模型与数据集后调用 select_action 在真实 batch 上推理;训练或微调时通常调用 forward(...) 得到 loss 并反向传播,也可使用 lerobot-train 进行完整训练流程,并配置 chunk_size、n_action_steps、max_action_tokens、gradient_checkpointing 等策略参数。模型还可在 LIBERO 仿真环境中评估。
参数量、网络主干、控制频率、显存需求及 Hugging Face Hub 统计。
暂未公开或待收录:微调显存需求 · 闭环控制频率
开源许可证、权重拉取命令、预训练数据集与关联文章。
代码许可证
gemma
权重许可证
gemma
# 1. 从 Hugging Face 下载 π0 / π0.5 策略权重
huggingface-cli download lerobot/pi0_libero_base --local-dir ./checkpoints/lerobot-pi0-libero-base
# 2. 通过 LeRobot 或 OpenPI 推理服务加载 50Hz 动作块
python -m lerobot.scripts.eval --policy.path=lerobot/pi0_libero_base --env.type=aloha模型卡或论文声明在这些机器人上训练、微调或部署过;口径是作者声明,不是第三方复现。
没有已核实的适配记录。
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