gr00t17-lerobot-libero_goal-640

nvidia 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 NVIDIA Isaac GR00T (VLM + Diffusion Action Transformer)，参数规模 3.1B，训练数据包含 IPEC-COMMUNITY/libero_goal_no_noops_1.0.0_lerobot。

模型 nvidiagr00t17-lerobot-libero-goal-640

模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源

gr00t17-lerobot-libero_goal-640

具身模型
端侧部署

VLA研究3.1B英伟达更新于 3 个月前

品牌官网 Hugging Face

概述

这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。

GR00T N1.7 是 NVIDIA 发布的开放跨本体基础模型，面向通用类人机器人推理与技能。该策略使用 Cosmos-Reason2/Qwen3-VL 作为骨干，并结合 flow-matching action transformer，在视觉、语言和本体感知条件下预测动作；此版本通过 LeRobot 训练并推送到 Hub。

该策略的输入包括两路 256×256×3 图像观测 observation.images.wrist_image、observation.images.image，以及 8 维 observation.state，输出为 7 维 action。训练配置写明为 20000 steps、batch size 320、adamw、学习率 0.0001、seed 42、LeRobot 0.6.1。运行和再训练需参考 LeRobot groot guide，并按本机机器人端口与相机名称替换占位；许可证为 apache-2.0，当前未提供评估结果。

资料出处 Hugging Face nvidia/gr00t17-lerobot-libero_goal-640

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: 3.1B
Hub 下载量: 424; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 4; 出处Hugging Face

网络架构: NVIDIA Isaac GR00T (VLM + Diffusion Action Transformer)
动作空间表示: 连续扩散去噪轨迹 (Diffusion Action Trajectory)
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

apache-2.0

权重许可证

apache-2.0

权重下载与策略推理参考

# 1. 下载 NVIDIA Isaac GR00T 模型权重
huggingface-cli download nvidia/gr00t17-lerobot-libero_goal-640 --local-dir ./checkpoints/nvidia-gr00t17-lerobot-libero-goal-640

# 2. 使用 Isaac-GR00T 加载策略开展推理或微调
python scripts/inference_service.py --model-path ./checkpoints/nvidia-gr00t17-lerobot-libero-goal-640 --embodiment-tag unitree_g1

预训练与微调基准数据集：IPEC-COMMUNITY/libero_goal_no_noops_1.0.0_lerob…