具身智能初探：部署宇树科技 UnifoLM 世界模型
欢迎来到具身智能（Embodied AI）的前沿阵地！如果说传统的 AI 是被困在屏幕里的“大脑”，那么具身智能就是赋予了 AI 身体，让它能够感知物理世界并付诸行动。
在让机器人真正动手之前，它需要进行“心理预演”（Mental Rehearsal）——即在脑海中模拟行动的后果。本次项目将带你从零开始，部署由宇树科技（Unitree Robotics）开发的 UnifoLM-WMA-0 世界模型。这是一个视觉-语言-行动（VLA）系统的核心组件，它能像人类做梦一样，预测机器人执行动作后的未来视频画面。
虽然这是一个面向工业级竞赛的高难度模型，通常需要昂贵的算力卡（如 A100），但本次实践特别引入了低显存优化技术。你将在自己的消费级电脑（或普通 Linux 服务器）上，利用工程化手段突破硬件瓶颈，跑通这一前沿大模型。
通过这个项目，你将学习到：
- Linux 系统进阶：掌握 Swap 交换分区管理、环境变量配置。
- 大模型环境搭建：熟悉 HuggingFace 生态、PyTorch 环境及依赖管理。
- 极限性能优化：学习使用
accelerate库和 CPU Offload 技术，在 8G 显存环境下运行 20G+ 的大模型。 - 质量与性能评估：使用 PSNR 指标衡量视频生成质量，平衡推理速度与精度。
注意事项：
- 推荐使用ubuntu22.04，安装教程与A题中相同。
- 硬件门槛：本项目涉及大模型推理，虽然有优化方案，但建议显卡显存不低于 8GB（如 RTX 3060/4060），系统内存建议 16GB 以上。（推荐显存大于12GB，内存大于等于32GB）
- 存储空间：模型权重与数据集较大，请预留至少 100GB 的可用硬盘空间。
- 路径敏感：配置文件中多处涉及绝对路径，务必根据你的系统用户名（如
/home/ubuntu/...）进行细致修改，否则会报错。 - 想要通过考核，你至少要完成 Level 2。
参考资料：
核心项目与数据
低配置优化指南 (必读)
- Swap 扩容：防止模型加载时内存溢出导致
Killed。 - Accelerate 库：利用
cpu_offload将部分模型权重卸载到内存，突破显存限制。 - 混合精度推理：使用
model.half()将 FP32 模型转为 FP16，显存占用减半。
Level 0：环境熔炉 —— 基础配置与数据准备
在开始“预演”之前，你需要搭建一个稳固的数字地基，并解决大模型下载和系统内存不足的问题。
任务目标：
- 环境准备：创建 Python 3.10+ 的 Conda 环境，安装
torch,xformers等核心库。（安装指令在GitHub - unitreerobotics/unifolm-world-model-action Installation处） - 系统扩容：根据《低显存运行指南》，创建并启用 32GB 的 Swap 交换文件，防止内存溢出。
- 数据就位：
- 克隆
unifolm-world-model-action仓库。 - 下载
UnifoLM-WMA-0-Dual模型权重。 - 从 ASC 仓库下载 5 个场景的输入文件，并按目录结构放置（注意
examples目录下的 csv 和 stats 文件需移动到根目录）。
- 克隆
提交要求：
- Swap 验证：终端执行
free -h的截图，展示 Swap 空间已增加。 - 文件结构：模型目录的
tree -L 2或ls -R截图，证明case1目录下包含.mp4,.sh, 和 prompts 文件夹。
Level 1：初次唤醒 —— 突破硬件瓶颈运行推理
这是最艰难的一步。你需要修改代码和配置，让原本需要 24G 显存的庞然大物在你的设备上运行起来。
任务目标：
- 代码改造（核心）：
- 安装
accelerate库。 - 修改
scripts/evaluation/world_model_interaction.py，引入cpu_offload并将模型加载改为model.half()（半精度）。
- 安装
- 路径修正：编辑
configs/inference/world_model_interaction.yaml和case1/run_world_model_interaction.sh，将所有路径修改为你机器上的绝对路径。 - 执行推理：运行
case1脚本。注意首次运行可能需要较长时间（5-10分钟）进行模型加载和 Swap 交换。
验证标准：
- 脚本成功运行，终端显示进度条（0% -> 100%）。
- 在
output/inference目录下生成了0_full_fs6.mp4视频文件。
提交要求：
- 代码修改截图：展示你如何修改
world_model_interaction.py以支持低显存运行。 - 推理成功截图：终端显示
real 8m15.xxx s(时间会因硬件不同而异) 的完成界面。 - 成果展示：将生成的
0_full_fs6.mp4转为 GIF 动图提交。
Level 2：质量质检员 —— PSNR 评估与性能分析
模型跑通了，但生成的视频质量如何？推理速度是否满足机器人实时性要求？你需要用数据说话。
任务目标：
- 批量推理：尝试运行
unitree_g1_pack_camera场景下的case1到case4（任选两个即可）。 - 质量评估：使用
psnr_score_for_challenge.py脚本，计算你生成的视频与gt_video（参考视频）之间的 PSNR（峰值信噪比）。- 及格线：PSNR 必须 ≥ 25。
- 性能记录：记录每个 Case 的推理耗时。
验证标准：
- 生成的 JSON 文件中
psnr数值有效。 - 理解推理时间与视频质量之间的权衡。
提交内容：
- 评估结果：生成的
psnr_result.json文件内容截图。 - 分析报告：简述你的硬件配置（显卡型号、内存大小）以及运行一个 Case 大致消耗的时间。
Level 3：自动化运维工程师 —— 构建一键评测流水线
在实际工程中，我们不可能手动一个一个跑脚本。你需要编写自动化脚本来管理整个流程。
任务目标：
- 编写自动化脚本：编写一个 Python 或 Shell 脚本，实现以下逻辑：
- 自动按顺序运行指定场景的所有 Case。
- 推理完成后，自动调用 PSNR 脚本进行评分。
- 将结果汇总生成符合比赛提交要求的目录结构（
Teamname_worldmodel/results/...）。
- 异常处理：如果在推理过程中出现 OOM（显存溢出）或 PSNR 低于 25，脚本应输出警告日志。
验证标准：
- 脚本能一键执行，无需人工干预。
- 最终生成的目录结构清晰，包含所有日志和视频文件。
提交内容：
- 自动化脚本代码。
- 最终目录结构截图：展示
Teamname_worldmodel文件夹下的完整树状结构。
项目总结
完成这个项目，意味着你已经成功地将一个工业级的具身智能“大脑”塞进了普通的电脑里。你不仅掌握了 AI 模型的部署，更学会了如何在资源受限的环境下进行工程优化——这是从“调包侠”进阶为“AI 工程师”的关键一步。
附录：8G 显存极速避坑代码 (基于 Level 1)
如果在 Level 1 遇到困难，可以使用以下 Python 脚本自动为模型打上“低显存补丁”：
Python
Plain Text
# 保存为 fix_memory.py 并运行
import os
file_path = 'scripts/evaluation/world_model_interaction.py'
with open(file_path, 'r') as f:
content = f.read()
# 注入 CPU Offload 和 半精度逻辑
if 'model = model.cuda(gpu_no)' in content:
new_code = '''
model = model.half() # 转半精度
from accelerate import cpu_offload
cpu_offload(model, execution_device=gpu_no, offload_buffers=True) # 自动卸载
model.cond_stage_model = model.cond_stage_model.float() # 修复 CLIP
'''
content = content.replace('model = model.cuda(gpu_no)', new_code)
print("✅ 优化补丁已应用：开启混合精度与内存卸载模式")
with open(file_path, 'w') as f:
f.write(content)祝你好运，愿你的机器人拥有一个清晰的”未来”！