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physicalai-runtime-loading-exported-policies

physicalai-runtime-loading-exported-policies

github.com/openvinotoolkit開発4080 回インストール今日更新
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physicalai-runtime-loading-exported-policies について

physicalai Runtime でエクスポート済みポリシーを読み込む開発スキルです。ローカルのエクスポートディレクトリや Hub スナップショット、バックエンド選択、成果物検証、推論のスモークテストを扱います。

主な機能

  1. 01ローカルの Studio エクスポートを読み込む
  2. 02Hub スナップショットを読み込む
  3. 03推論バックエンドの自動検出と選択
  4. 04マニフェストと成果物の検証
  5. 05推論のスモークテスト

活用シーン

  1. 01ローカルでエクスポートしたポリシーの読み込み
  2. 02Hub から取得したポリシーのテスト
  3. 03バックエンドとマニフェストの互換性確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/openvinotoolkit/physicalai --skill physicalai-runtime-loading-exported-policies

インストール後、Claude Code で/physicalai-runtime-loading-exported-policiesを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
export-load-contract.md
onnx.md
openvino.md

詳細

エクスポート済みポリシーの読み込み

ランタイムは、src/physicalai/inference/model.py の InferenceModel を通じて、Studio のエクスポートディレクトリ（またはそれをミラーリングした Hub スナップショット）を読み込みます。マニフェストの解析は src/physicalai/inference/manifest.py にあり、バックエンドは src/physicalai/inference/adapters/registry.py に登録されます（onnx → .onnx、openvino → .xml）。Hub からのダウンロードには src/physicalai/inference/utils/_hub.py を使用します。

ワークフロー

  1. アーティファクトを特定する：ローカルのエクスポートディレクトリまたは Hub の repo_id、想定されるバックエンド、およびユーザーが select_action と predict_action_chunk のどちらを必要としているかを確認します。

    • 完了条件：コードを編集する前に、読み込みパスと API のエントリーポイントが選定されていること。

  2. まず自動検出で読み込む（ローカル）：

    from physicalai.inference import InferenceModel
model = InferenceModel("./exports/act_policy")
    • 完了条件：アーティファクトの拡張子が登録済みのものと一致する場合、backend= を明示せずに model が構築されること。

  3. パッケージが公開されている場合は Hub から読み込む：

    model = InferenceModel.from_pretrained("OpenVINO/act-fp16-ov", revision="<commit-sha>")
    • 完了条件：セキュリティや CI が重要な場合、再現性を確保するためにリビジョンが固定されていること。

  4. 自動検出が曖昧な場合に限り、バックエンドを明示する：

    model = InferenceModel("./exports/act_policy", backend="openvino", device="CPU")

  5. references/export-load-contract.md とバックエンドの注意事項（references/onnx.md、references/openvino.md）に照らして構造を検証します。

    • 完了条件：マニフェスト、モデルファイル、プロセッサーのアーティファクトがエクスポートディレクトリ内で解決されること。

  6. ロボットのタイミング制御を担わずにスモーク推論を実行します：

    model.reset()
action = model.select_action(observation)
    • 完了条件：代表的な観測キーと形状で、1 回の順伝播が成功すること。ハードウェアのループについては、physicalai-runtime-running-policy-on-robot に引き継ぎます。

検証ループ

uv run pytest tests/unit/inference/test_model.py tests/unit/inference/test_manifest.py -q

アダプターを変更する場合は、tests/unit/inference/ 配下の対象テストを追加するか、実行してください。

必須チェック

  • エクスポートディレクトリにバックエンドのモデルファイルと manifest.json が含まれ、docs/reference/manifest-schema.md と整合していること。
  • メタデータの入出力名および特徴名が、マニフェスト内の前処理器と一致していること。
  • オプションのバックエンドについて、明確なインストール案内（onnxruntime、OpenVINO）を表示して失敗すること。
  • src/physicalai/inference/adapters/ にアダプターが登録されていないバックエンドについては、ドキュメントに記載しないこと。
  • Hub からの読み込みでトークンをログに記録しないこと。本番向けドキュメントでは revision= の固定を推奨します。

参考資料

  • references/export-load-contract.md — 利用側の契約（Studio のエクスポートスキルと調整してください）。
  • references/onnx.md、references/openvino.md — アダプターの制約。

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