外观
smolvla-arena-gr1-microwave
nvidia 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 SmolVLA (SmolVLM2 + Flow Matching Action Expert),参数规模 450M,训练数据包含 nvkartik/Arena-GR1-Manipulation-Task。
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
SmolVLA 是一个紧凑、高效的视觉-语言-动作模型,目标是在降低计算成本的同时取得有竞争力的表现,并可部署在消费级硬件上。该策略使用 LeRobot 进行训练并推送到 Hugging Face Hub,适合作为机器人 VLA 策略的训练、推理或评估起点。
使用方式包括从头训练以及运行推理/评估;训练会将 checkpoint 写入 outputs/train/ /checkpoints/。评估或推理时,需要给数据集仓库名前加 eval_ 前缀,并通过 --policy.path 指向本地或 Hub 上的 checkpoint。许可证为 apache-2.0。
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
apache-2.0
权重许可证
apache-2.0
# 1. 从 Hugging Face Hub 下载模型权重与配置
huggingface-cli download nvidia/smolvla-arena-gr1-microwave --local-dir ./checkpoints/nvidia-smolvla-arena-gr1-microwave
# 2. 使用 LeRobot / Transformers 加载策略开展真机或仿真闭环推理
python -m lerobot.scripts.eval --policy.path=nvidia/smolvla-arena-gr1-microwave预训练与微调基准数据集:nvkartik/Arena-GR1-Manipulation-Task
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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