Physical Intelligence åpner Pi API: finjuster robotmodellen i skyen uten egne GPU-er

Physical Intelligences robotmodeller har lenge kunnet finjusteres lokalt, men det krever over 22,5 GB GPU-minne for LoRA og over 70 GB for full finjustering, ifølge openpi-repoet. Med Pi API, som selskapet kunngjorde 13. oktober, flytter hele løkka til deres infrastruktur: du laster opp data, starter finjustering på maskinvare de drifter, og kjører den ferdige modellen via en hostet gateway.

π0 og π0.5 ligger allerede åpent under Apache 2.0 i openpi, med over 14 000 stjerner på GitHub og base-sjekkpunkter forhåndstrent på mer enn 10 000 timer robotdata. API-et gir derimot tilgang til selskapets nyeste modell, som ifølge bloggen gir mer dataeffektiv finjustering. Hvilken modell det er, sier ikke Physical Intelligence, men selskapet lover å bytte inn nyere modeller fortløpende.

«samle demonstrasjoner, trene en modell, teste den på roboten og bruke feilene til å bestemme hvilke data du skal samle neste gang» — Physical Intelligence, om iterasjonsløkka API-et er bygd for

Tidlige brukere viser spennet. Almond lot den toarmede roboten Axol fjerne grader fra avstandsstykker som brukes i dens egen montering, med en modell teamet fikk etter fire dager med API-et. Actor kjører en selvkjørende hjullaster i kommersiell drift uten operatør i førerhuset. De fleste eksemplene, fra Japan og Sveits til USA, brukte skyhostet inferens.

Begrensningene står i samme blogg. Noen av utrullingene slet med nettverkstilkoblingen, og en robot som henter hver handling fra skyen, stopper når nettet gjør det. Prisen er ikke oppgitt, tilgangen går via venteliste, og dataene dine forlater huset.

Hva bør du gjøre?

1. Har du en robotarm og et RTX 4090, start med openpi og π0.5-DROID-sjekkpunktet lokalt før du sender data til noen.
2. Mangler du GPU-kapasitet, meld deg på ventelisten på pi.website og beskriv hva du vil bygge.
3. Mål latensen mellom robot og sky før du baserer en utrulling på hostet inferens.