Inference Deployment#

本章节将全面介绍 FluxVLA 框架下的 Inference Deployment 流程，适用于多种平台，包括 Aloha、Tron2 以及 UR3 机械臂。通过遵循标准化流程，您可以高效地将训练好的 Model 部署到实际或仿真机器人上，完成端到端任务 Inference 与验证。

本章节内容结构如下：

  • Aloha Real-robot Deployment 详细讲解如何在 Aloha 平台进行 Inference 环境搭建、Model 加载、Inference Script 启动等具体步骤。涵盖硬件连接、软件配置到任务执行全流程。详见 Aloha真机部署。

  • Tron2 Platform Deployment 介绍在 Tron2 仿真与实机平台上的 Model Inference Deployment 流程，包括环境准备、参数配置与调试建议，帮助用户快速实现 Model 迁移和多环境适配。详见 Tron2真机部署。

  • UR3 Robotic Arm Deployment 提供 UR3 Real-robot Inference Deployment 的详细指南，包括 Data Format、环境搭建、ROS Topic 配置、运动控制接口及快速启动 checklist，助力用户高效完成端到端部署。详见 UR3 真机部署。

  • Inference Acceleration（Triton / CUDA Graph） 介绍 GR00T、PI0.5 在 FluxVLA 中的 Fusion Kernel、CUDA Graph 与自定义 CUDA Operator 等 Inference 优化手段及配置要点。详见 推理加速。

温馨提示：

  • 建议在 Inference Deployment 前，先确保 Training 流程（含 Data 采集和 Model Training）已按要求完成。

  • Inference Deployment 过程中如遇常见问题，可参考各章节 FAQ 或社区支持。

如需某一平台的具体部署细节，请点击左侧导航对应小节获取完整指导。