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。
