RoboticsDiffusionTransformer
RDT-1B是一个参数量达到1B（目前最大）的模仿学习扩散变换器，预训练在超过1M（目前最大）的多机器人情节上。，RDT-1B是一个参数量达到1B（目前最大）的模仿学习扩散变换器，预训练在超过1M（目前最大）的多机器人情节上。给定语言指令和多达三个视图的RGB图像，RDT可以预测接下来的64个机器人动作。RDT与几乎所有现代移动操作器兼容，包括单臂到双臂、关节到末端执行器、位置到速度，甚至包括轮式运动。该模型在6K+（最大的之一）自收集的双手情节上进行了微调，并部署在ALOHA双臂机器人上。它在灵巧性、零样本泛化能力和少样本学习方面达到了最先进的性能
工具简介与核心定位
需求人群 目标受众为机器人学、人工智能和机器学习领域的研究人员和开发者。由于RDT-1B模型在多机器人学习、模仿学习和双手操作任务上的应用，它特别适合那些需要在复杂环境中进行精确操作和学习从语言指令执行任务的研究人员和开发者。 使用场景 研究人员使用RDT-1B模型在自定义的数据集上进行微调，以适应特定的操作任务。 开发者将微调后的模型部署到实际的机器人平台上，实现自动化操作。 教育工作者利用该模型向学生展示如何通过深度学习技术实现复杂的机器人操作任务。 产品特色 模型实现：提供了RDT的模型实现代码。 预训练模型权重：提供了在多机器人数据上预训练的1M步RDT-1B模型权重。 训练和采样脚本：提供了带有DeepSpeed支持的训练和采样脚本。 实际机器人部署示例：提供了一个实际机器人部署的示例代码。 使用教程 1. 克隆代码库并安装先决条件。 2. 下载并链接多模态编码器。 3. 根据需要修改配置文件。 4. 准备数据集并实现数据集加载器。 5. 计算数据集统计信息。 6. 开始微调模型。 7. 微调完成后，将模型部署到实际机器人上。
ADK 综合性能评测
核心特色与功能亮点 (Key Features)
典型应用场景与适用行业
核心能力
官方新手上手实操教程指南
1-STEP TUTORIAL准备训练数据并上传到RoboticsDiffusionTransformer平台；2. 选择预训练模型和训练参数；3. 启动训练任务并监控进度；4. 评估模型效果，导出或部署使用。
1. 准备训练数据并上传到RoboticsDiffusionTransformer平台；2. 选择预训练模型和训练参数；3. 启动训练任务并监控进度；4. 评估模型效果，导出或部署使用。
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关于 RoboticsDiffusionTransformer 的常见问题
RoboticsDiffusionTransformer通常提供免费试用或免费基础版本，高级功能和更大使用量需要付费订阅。具体价格方案请以官网最新信息为准。
正规的训练模型工具通常会采取数据加密和隐私保护措施，但建议避免上传敏感个人信息或商业机密内容。使用前请仔细阅读产品的隐私政策。
RoboticsDiffusionTransformer适合对训练模型有需求的人群使用，包括个人用户、自由职业者、中小企业以及大型企业的相关部门。具体适用场景因产品定位而异。
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