SmolVLA：基于Hugging Face开源的轻量级机器人模型

什么是SmolVLA模型

SmolVLA是由Hugging Face开源的一款高效能的多模态视觉-语言-动作（VLA）模型，专门针对资源受限的机器人应用场景设计。该模型参数量为4.5亿，在保证性能的同时极大降低了硬件需求，可以在普通的CPU上运行，并且仅需单个消费级GPU即可完成训练任务，甚至能在 MacBook 这样的轻量设备上实现部署。值得注意的是，SmolVLA完全基于开源数据集进行训练，其使用的标注数据集名称为”lerobot”。

SmolVLA的核心特性

• 多模态输入处理能力： SmolVLA能够同时处理多种类型的数据输入，包括多张图像、自然语言指令以及机器人的传感器状态信息。具体而言，该模型通过视觉编码器提取图像特征，对语言指令进行标记化处理后输入解码器，并将机器人的运动状态数据通过线性变换投影到与语言模型相同的嵌入维度上。
• 轻量化架构设计： 作为一款专为机器人打造的模型，SmolVLA采用了精简高效的网络结构，在保证性能的同时显著降低了计算资源需求。其4.5亿参数量使其成为同类模型中的轻量级代表作，这种特性使得该模型能够在各种硬件环境下运行，特别适合部署在资源有限的设备上。
• 高效训练与推理： SmolVLA不仅在模型推理阶段表现出色，在训练环节也展现出显著优势。仅需单块消费级GPU即可完成整个训练过程，这一特点极大降低了使用门槛和成本投入。同时，该模型对训练数据的依赖较低，基于开源数据集”lerobot”进行训练后，就能实现良好的实际应用效果。

通过以上这些特性可以看出，SmolVLA在为机器人提供智能交互能力的同时，兼顾了性能与效率的平衡，展现出极高的实用价值和应用潜力。