OpenVLA是一個具有7億引數的開源視覺-語言-動作（VLA）模型，透過在Open X-Embodiment資料集上的970k機器人劇集進行預訓練。該模型在通用機器人操作策略上設定了新的行業標準，支援開箱即用控制多個機器人，並且可以透過引數高效的微調快速適應新的機器人設定。OpenVLA的檢查點和PyTorch訓練流程完全開源，模型可以從HuggingFace下載並進行微調。
需求人群：
- OpenVLA模型主要面向機器人研究和開發人員，特別是那些需要快速部署和適應多種機器人操作任務的團隊。它的開源特性和高效的微調能力，使得研究人員和工程師能夠輕鬆地將模型應用於不同的機器人平臺和操作場景。
使用場景示例：
- 使用OpenVLA控制Franka Panda機器人完成桌面上的物體擺放任務。
- 將OpenVLA部署在WidowX機器人上，執行復雜的物體操作和環境互動。
- 在Google機器人上應用OpenVLA，實作基於自然語言指令的物體操作。
產品特色：
- 支援多種機器人平臺的控制，無需額外訓練。
- 透過引數高效的微調快速適應新的機器人設定。
- 在視覺、運動、物理和語義泛化任務上表現出色。
- 使用Prismatic-7B VLM進行預訓練，包含融合視覺編碼器、投影器和Llama 2 7B語言模型。
- 在多工、多對象環境中，將語言指令與行為有效結合。
- 透過LoRA技術實作引數高效的微調，僅微調1.4%的引數。
使用教學：
1. 訪問HuggingFace網站，下載OpenVLA模型的檢查點。
2. 設定PyTorch訓練環境，確保所有依賴項正確安裝。
3. 根據具體的機器人平臺和任務需求，對OpenVLA進行微調。
4. 利用LoRA技術或其他引數高效的方法，最佳化模型效能。
5. 在機器人上部署微調後的模型，並進行實際的操作測試。
6. 根據測試結果，進一步調整模型引數，以適應更復雜的操作任務。