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gr00t17-lerobot-libero_spatial-640
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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_spatial_no_noops_1.0.0_lerobot。
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 提供的开放、跨具身基础模型，面向通用人形机器人的推理与技能。它采用 Cosmos-Reason2/Qwen3-VL 主干，并结合 flow-matching action transformer，根据视觉、语言和本体感知条件预测动作。
该仓库中的策略使用 LeRobot 训练并推送到 Hub。其输入包含两个 256×256×3 的视觉观测 observation.images.wrist_image、observation.images.image，以及 8 维 observation.state；输出为 7 维 action。训练配置包括 20000 steps、batch size 320、AdamW、学习率 0.0001、seed 42、LeRobot 0.6.1。许可为 apache-2.0，目前未提供该策略的评估结果。
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
- 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_spatial-640 --local-dir ./checkpoints/nvidia-gr00t17-lerobot-libero-spatial-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-spatial-640 --embodiment-tag unitree_g1预训练与微调基准数据集：IPEC-COMMUNITY/libero_spatial_no_noops_1.0.0_le…
关联机型
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。
同家族模型
同一家族里的热门模型。
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