部署模型并执行真机评测

模型配置

• 模型：空间资产-模型，选择创建在线真机强化作业中保存的模型并选择对应版本。
• 模型优势技能：请参考创建在线真机强化作业中填写的模型优势技能。
• r2c协议配置：单击“本地上传”，上传本地准备的r2c.json文件。示例文件在下载的本地残差强化学习端侧目录/hil-residual-rl/experiments/place_upright/r2c_ur5_train.json。

环境配置

• 启动命令：在选择模型后会自动生成，无特殊情况不需要修改。

资源配置

• 运行时长：选择1小时
• 资源池：选择“公共资源池”。
• 实例规格：选择1 * SNT9B2 | 24 vCPUs | 192GiB，或者根据实际资源选择规格。

在模型部署页面，查看已部署的模型服务，模型部署成功后，该模型服务状态为“运行中”。

在“智能体调试”页面选择已部署的模型（运行中），单击，即可开始云端推理，端侧机器人收到动作后开始执行任务。

图1 选择模型服务示例

如果轨迹执行成功，比如航插直立放到了右边的海绵垫上，则按键盘“T”标记成功，如果航插抓放失败，则按键盘“N”标记失败。