openvla-7b-prismatic

openvla 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 OpenVLA (Prismatic VLM 7B + Action Tokenizer)，参数规模 7B。

模型openvlaopenvla-7b-prismatic

模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源

openvla-7b-prismatic

openvla 在 Hugging Face 发布的机器人模型，架构为 OpenVLA (Prismatic VLM 7B + Action Tokenizer)，参数规模 7B。

具身模型
端侧部署

VLA研究7B更新于 2024-07-09

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。

OpenVLA 7B (Prismatic-Compatible Version) 是与 OpenVLA 7B 相同的模型，但检查点格式兼容原始 Prismatic VLMs 项目代码库中的训练脚本；OpenVLA 团队是在该代码库基础上开发 OpenVLA。这个版本面向需要沿用 Prismatic VLMs 训练脚本进行训练的开发者。

该检查点可用于通过原生 PyTorch Fully Sharded Data Parallel（FSDP）对 OpenVLA 的全部 75 亿参数进行全量微调。若只做 LoRA 参数高效微调，应使用另一个兼容 Hugging Face transformers 的 OpenVLA 检查点；在算力不足以全量微调 7B 级模型（如多张 A100/H100 GPU）时，建议选择 LoRA。具体全量微调用法指向 OpenVLA GitHub 说明。

资料出处 Hugging Face openvla/openvla-7b-prismatic

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: 7B
Hub 下载量: 156; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 9; 出处Hugging Face

网络架构: OpenVLA (Prismatic VLM 7B + Action Tokenizer)
动作空间表示: 离散动作 Token (Autoregressive Action Tokens)
支持数据格式: SafeTensors

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

mit

权重许可证

mit

权重下载与策略推理参考

# 1. 使用 Transformers 加载 OpenVLA 视觉语言动作模型
from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor
import torch

processor = AutoProcessor.from_pretrained("openvla/openvla-7b-prismatic", trust_remote_code=True)
vla = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("openvla/openvla-7b-prismatic", torch_dtype=torch.bfloat16, low_cpu_mem_usage=True, trust_remote_code=True).to("cuda:0")
# 2. 输入相机图像与自然语言指令预测 7-DoF 动作增量
inputs = processor("In: What action should the robot take to pick up the object?\nOut:", image).to("cuda:0", dtype=torch.bfloat16)
action = vla.predict_action(**inputs, unnorm_key="bridge_orig", do_sample=False)