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Affiner et servir les modèles de robotique pi0 d'OpenPI v1.0.0

Utilisez cette ressource pour affiner un modèle pi0 sur vos données et servir sa politique d'inférence

Nouveau

  • 421 téléchargements
  • 176 mentions J'aime
  • 170 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install openpi-robot-policy-finetuning

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent vous guide pour installer OpenPI, configurer un entraînement JAX ou PyTorch sur vos données, convertir les points de contrôle, puis lancer un serveur d'inférence. Il couvre aussi les normalisations et les problèmes de mémoire GPU.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Affiner et servir les modèles de robotique pi0 d'OpenPI »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

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Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : installation, entraînement JAX et serveur d'inférence
  • references/config-recipes.md, pytorch-gotchas.md, training-debugging.md, checkpoints-and-env-map.md et remote-client-pattern.md : recettes, pièges, dépannage et client distant

Pour qui

  • Vous adaptez pi0 à un jeu de données LeRobot
  • Vous voulez servir une politique de robot en client-serveur

Pas pour qui

    Étiquettes

    • robotique
    • pi0
    • entraînement
    • inférence

    À propos

    Vous dites

    « Affine pi0 sur mon jeu de données LeRobot et lance le serveur d'inférence. »

    Carte de la skill « Affiner et servir les modèles de robotique pi0 d'OpenPI »

    Skill publiée par Orchestra Research sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de affiner un modèle pi0 sur vos données et servir sa politique d'inférence
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/checkpoints-and-env-map.md2,6 Ko
    • references/config-recipes.md1,8 Ko
    • references/pytorch-gotchas.md1,5 Ko
    • references/remote-client-pattern.md1,2 Ko
    • references/training-debugging.md1,2 Ko
    • SKILL.md14,4 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    Orchestra Research
    Source
    github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/18-multimodal/openpi
    Licence
    MIT

    Notice

    « fine-tuning-serving-openpi » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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