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具身智能机器人云端训练平台搭建指南.docx
资料介绍
具身智能机器人云端训练平台搭建指南
1 概述
云端训练平台是具身智能模型训练的基础设施，支撑大规模仿真训练、数据存储和模型迭代。本文介绍训练平台的硬件配置、软件栈和训练流程管理。
2 硬件配置
GPU服务器推荐配置：8×NVIDIA A100 80GB GPU或8×H100 80GB GPU，512GB系统内存，2×AMD EPYC 7763 64核CPU，10TB NVMe SSD存储。网络推荐InfiniBand HDR 200Gbps网络，多节点间高效通信，支持分布式训练。存储推荐分布式存储系统，如Lustre或GPFS，容量100TB+，支持高并发读写。
3 软件栈
操作系统推荐Ubuntu 22.04 LTS Server。深度学习框架推荐PyTorch 2.x（分布式训练支持好、社区活跃）或TensorFlow 2.x（生产部署稳定）。分布式训练框架推荐DeepSpeed（ZeRO优化，支持大模型训练）、Megatron-LM（模型并行，适合超大模型）或PyTorch DDP（数据并行，适合中小模型）。任务调度推荐Slurm（高性能计算集群标准调度器）或Kubernetes（容器化部署，灵活性高）。
4 训练流程
数据准备将采集数据上传到云端存储，进行清洗、标注和格式转换，划分为训练集、验证集和测试集。模型配置选择预训练模型（如OpenVLA、RT-2），配置训练参数（学习率、batch size、训练轮数）。训练启动通过Slurm或Kubernetes提交训练任务，监控训练进度和资源使用情况。模型评估在验证集上评估模型性能，包括成功率、损失函数值和泛化能力。模型导出将训练好的模型导出为ONNX或TensorRT格式，部署到边缘端。
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