Varsayılan mevcut gözlem parça sunumu yazar sözleşmesini tanımlayın.

Bu uygulamanın devralınması, predict_action_chunk'ün doğrudan çağıranlar tarafından gereken tüm hazırlıkları yaptığını, tam güncel gözlemi kabul ettiğini ve model koordinatlarında [B, chunk_size, A] döndürdüğünü beyan eder. Kanonik işlemci çifti, tüm parçaları desteklemelidir. n_action_steps sıradan oynatma dilimidir; RTC tam tahmin ufkuyla kalır.

Yalnızca select_action hazırlığı, diğer eylem yerleşimleri veya zamansal örneklemeyi gerektiren bir politika, bu yöntemi geçersiz kılmalı ve desteklenmeyen yapılandırmaları reddetmeli veya özel bir çalıştırıcı sağlamalıdır. Yöntemin varlığı veya başarılı bir ısınma, bu sözleşme için kanıt niteliği taşımaz. Politika/işleyici durumu yalnızca ayrıcalıklı bir oturum içinde izin verilir ve reset() yeni bir çalıştırma için bunu temizlemelidir.

Zaten hesaplanmış ve sunulmayı bekleyen eylem sayısı.

Eylem kuyruğu tutmayan (asla parçalamayan) veya kuyruğu şu anda boş olan (yeni bir parça hesaplamak üzere olan) bir politika için 0. drop_queued_actions'ın temizlediği, :attr:_action_queue_attrs içinde adlandırılan aynı kuyrukları okur.

Daha önceki select_action çağrıları tarafından önceden hesaplanan eylemleri atın.

Bir sonraki select_action çağrısında taze bir ileri geçiş (forward pass) zorlar; böylece bölüm ortasında yapılan bir koşullandırma değişikliği (ör. yeni bir talimat), kuyruğun boşalmasını beklemeden anında geçerli olur. reset'in aksine, bölüm durumunun geri kalanı korunur. Bu fonksiyon, select_action çağıran iş parçacığından (thread) çağrılmalıdır. :attr:_action_queue_attrs içinde belirtilen kuyrukları temizler; eylem kuyruğu tutmayan bir politika, hiçbir şey yapmayan (no-op) bir davranış devralır.

özet

Politika, varsayılan olarak policy.eval() kullanılarak değerlendirme moduna ayarlanır (dropout modülleri devre dışı bırakılır). Eğitmek için önce policy.train() ile eğitim moduna geri almanız gerekir.

Politikanın metin başlığını ön işlenmiş bir gözlem grubunda çalıştırın.

İstek, batch üzerinde tamamlayıcı veri olarak taşınır (:data:~lerobot.utils.constants.QUERY_KIND / QUERY_TEXT); next_subtask yanıtı doğrudan set_task içine aktarılır, bu nedenle tam olarak bir alt görev olmalı, bir plan veya numaralı liste olmamalıdır. Üretilen metni döndürür ve eylem üreten durumu (kuyruklar, gözlem geçmişi) değiştirmemelidir.

Optimizatöre iletilecek politika özel parametreleri (parametreler veya parametre grupları) döndürür.

Belirli bir gözlem için (eylem parçalama politikaları için) eylem parçasını döndürür, gerekirse toplu modda.

Eylem parçalama (action chunking) kullanan alt sınıflar, seçim için önbelleğe alınan eylem parçasını oluşturmak için bu yöntemi select_action içinde kullanmalıdır.

noise anahtar kelimesini destekleyen bir politika, örneklemeyi, politikanın çizeceği şekilde şekillendirilmiş o tensörden başlatır. noise None olduğunda, politika bunu normal şekilde çizer.

PolicyOutput döndürebilir; bu çıktı, select_action için olduğu gibi parçayı ve tahminini taşır.

Bu politikayı Hub'a yayınlayın.

Kullanımdan kaldırıldı: Bunun yerine, modelin yanı sıra ön/son işlemcileri de yayımlayan lerobot.common.train_utils.publish_trained_model() kullanın.

Ortam sıfırlandığında her zaman çağrılmalıdır.

Önbellekleri temizleme gibi işlemleri gerçekleştirir.

Ortamda çalıştırılacak tek bir eylemi döndürür (potansiyel olarak toplu modda).

Model, gözlem geçmişini kullandığında veya bir eylem dizisi ürettiğinde, bu yöntem önbelleklemeyle ilgilenir.

Ham bir eylem tensörü veya PolicyOutput döndürür: girdi partisiyle aynı anahtarlanan, eylemi "action" altında, politikanın bunun dışında beklediği veya inandığı şeyleri ise "prediction" altında (bir PolicyPrediction) tutan bir partidir. Tahmin, eylem gibi partilendirilir, her ortam için bir değer içerir ve her giriş, referans verdiği şeyle anahtarlanır: tahmin edilen kareler, tahmin ettikleri gözlem anahtarıyla; dil, notasyon stiliyle (“subtask”, “plan”, “memory”); kutular (notasyon VQA şeması) ise çizildikleri kamerayla. Çağıranlar, bu iki dönüş türünü lerobot.processor.policy_output_to_transition ile normalize eder; —display_data ilk ortamın tahminini gösterir.

Bir tahmin, bu adım için değerler tutar: bir parçayı kapsayan (örneğin hayali bir klip) tahmin, her parçanın ait olduğu eylemle birlikte parça parça döndürülür. Her giriş, yeniden döndürülene kadar ekranda kalır. Tahminleme, politikanın seçimine bağlı bir yapılandırma alanı üzerinden isteğe bağlıdır ve eylemleri değiştirmemelidir; politikanın yönünü belirlemesi gereken metin generate_text üzerinden iletilir.

Bu politikanın Gerçek Zamanlı Parçalama (Real-Time Chunking) çıkarım (inference) anlambilimini (semantics) uygulayıp uygulamadığı.

Bu politikanın generate_text uygulayıp uygulamadığı (ikisini birlikte geçersiz kılın).

Sunumdan önce kanonik girdileri doğrulayın; varsayılan olarak kesin şekiller kullanılır.

Eksik girdileri açıkça yeniden boyutlandıran veya maskeleyen politikalar bu sözleşmeyi geçersiz kılabilir. Bu tür istisnalar asla taşıma katmanına değil, politikanın kendisine ait olmalıdır. Müzakere edilen tel şeması, sağlanan her özelliğin şeklini hâlâ sabitler.

Bu politikayı, parametre-verimli ince ayar için PEFT adaptörleriyle sarmalayın.

Bu yöntem, PEFT entegrasyonu için tek giriş noktasıdır. Alt sınıflar, varsayılan hedef modülleri sağlamak için _get_default_peft_targets() ve politika özel doğrulama için _validate_peft_config() yöntemlerini geçersiz kılmalıdır.