pi05_libero_finetuned_quantiles_v044

lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 π0.5 (PaliGemma VLM + Flow Matching Action Expert)，参数规模 3.6B，训练数据包含 HuggingFaceVLA/libero。

模型 hugging-facelerobot-pi05-libero-finetuned-quantiles-v044

模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源

pi05_libero_finetuned_quantiles_v044

lerobot 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 π0.5 (PaliGemma VLM + Flow Matching Action Expert)，参数规模 3.6B，训练数据包含 HuggingFaceVLA/libero。

具身模型
端侧部署

VLA研究3.6BHugging Face更新于 22 天前

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概述

这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。

π₀.₅（Pi05 Libero）是 Physical Intelligence 的 Vision-Language-Action 模型，面向在未见真实环境中执行长时程任务的开放世界泛化。该 LeRobot 检查点在 LIBERO 任务上训练和评估，并使用 Quantiles normalization。

模型输入包括多视角图像、proprio/state，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。当前仅支持 π₀.₅ 训练与推理中的 flow-matching action head，原工作中的 subtask prediction、action tokenization、RL 等组件未包含。

用途定位为在具体用例上继续微调的基础模型。可加载模型和数据集后调用 select_action 做推理；训练或微调时通常调用 forward 获得 loss，并可使用 lerobot-train 进行完整训练流程，也可在 LIBERO 仿真环境中评估。

资料出处 Hugging Face lerobot/pi05_libero_finetuned_quantiles_v044

关键参数与架构规格

参数量、网络主干、控制频率、显存需求及 Hugging Face Hub 统计。

参数量: 3.6B
Hub 下载量: 255; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 6; 出处Hugging Face

网络架构: π0.5 (PaliGemma VLM + Flow Matching Action Expert)
动作空间表示: 连续流匹配动作块 (Flow Matching Action Chunk)
支持数据格式: LeRobot

暂未公开或待收录：微调显存需求 · 闭环控制频率

快速部署与许可说明

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

权重下载与策略推理参考

# 1. 从 Hugging Face 下载 π0 / π0.5 策略权重
huggingface-cli download lerobot/pi05_libero_finetuned_quantiles_v044 --local-dir ./checkpoints/lerobot-pi05-libero-finetuned-quantiles-v044

# 2. 通过 LeRobot 或 OpenPI 推理服务加载 50Hz 动作块
python -m lerobot.scripts.eval --policy.path=lerobot/pi05_libero_finetuned_quantiles_v044 --env.type=aloha

预训练与微调基准数据集：HuggingFaceVLA/libero