# Mobile VLA LoRA Fine-tuning 구현 상태 (20251106)

## ✅ 구현 완료

### 1. Config 파일
- [x] `configs/finetune_mobile_vla_lora_20251106.json`
  - RoboVLMs upstream config 기반
  - LoRA 설정 (r=32, alpha=16, dropout=0.1)
  - 2D 액션 공간 (action_dim=2)
  - Jetson 최적화 (batch_size=2, fp16)

### 2. 데이터셋 구현
- [x] `src/data/mobile_vla_h5_dataset.py`
  - HDF5 파일 로드
  - 이미지 전처리 (224x224, ImageNet 정규화)
  - 액션 정규화 ([-1, 1])
  - Train/Val 분할 (80/20)
  - Window size=8, Action chunk=10

### 3. LoRA Fine-tuning 스크립트
- [x] `src/training/finetune_lora_20251106.py`
  - Kosmos-2 VLM 로드
  - LoRA 적용 (PEFT 라이브러리)
  - AdamW Optimizer
  - Cosine Annealing LR Scheduler
  - Gradient Clipping (max_norm=1.0)
  - 체크포인트 저장 (best + 주기적)
  - 학습 결과 JSON 저장

### 4. 실행 스크립트
- [x] `scripts/run_lora_finetune_20251106.sh`
  - CUDA 확인
  - 데이터셋 확인
  - LoRA Fine-tuning 실행
  - 학습 시간 측정
  - 결과 확인

### 5. 테스트 스크립트
- [x] `scripts/test_dataset_20251106.py`
  - 데이터셋 로드 테스트
  - 배치 생성 테스트
  - 샘플 확인

### 6. 문서
- [x] `README_LORA_FINETUNING.md` - 전체 가이드
- [x] `LORA_FINETUNING_SUMMARY.md` - 구현 요약
- [x] `IMPLEMENTATION_STATUS_20251106.md` - 구현 상태 (이 문서)
- [x] `/QUICK_START_LORA_20251106.md` - 빠른 시작 가이드

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## 📊 데이터셋 현황

### 20251106 에피소드
```
ROS_action/mobile_vla_dataset/
├── episode_20251106_145248_1box_hori_left_core_medium.h5  (18 프레임)
├── episode_20251106_145456_1box_hori_left_core_medium.h5
├── episode_20251106_145609_1box_hori_left_core_medium.h5
├── episode_20251106_145705_1box_hori_left_core_medium.h5
├── episode_20251106_145841_1box_hori_left_core_medium.h5
├── episode_20251106_145934_1box_hori_left_core_medium.h5
├── episode_20251106_150243_1box_hori_left_core_medium.h5
├── episode_20251106_150407_1box_hori_left_core_medium.h5
├── episode_20251106_151110_1box_hori_left_core_medium.h5
├── episode_20251106_151305_1box_hori_left_core_medium.h5
├── episode_20251106_151417_1box_hori_left_core_medium.h5
├── episode_20251106_151744_1box_hori_left_core_medium.h5
└── episode_20251106_151851_1box_hori_left_core_medium.h5
```

**총 13개 에피소드**

### HDF5 구조
```python
{
  'images': (T, 720, 1280, 3) uint8,      # RGB 이미지
  'actions': (T, 3) float32,              # [linear_x, linear_y, angular_z]
  'action_event_types': (T,)              # 액션 이벤트 타입
}
```

### 샘플 생성
- **Window size**: 8 프레임
- **Action chunk**: 10 프레임
- **최소 프레임 수**: 8 + 10 = 18 프레임
- **예상 샘플 수**: ~100-200개 (에피소드당 평균 10-15개)

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## 🎯 LoRA 설정

### RoboVLMs vs Mobile VLA 비교

| 설정 | RoboVLMs (Full FT) | Mobile VLA (LoRA) | 변경 이유 |
|------|-------------------|-------------------|----------|
| **freeze_backbone** | false | true | VLM 동결 |
| **lora_enable** | false | true | LoRA 활성화 |
| **lora_r** | 64 | 32 | 메모리 절약 |
| **lora_alpha** | 16 | 16 | 동일 |
| **lora_dropout** | 0.05 | 0.1 | 정규화 강화 |
| **train_vision** | true | false | Vision 동결 |
| **train_text_embedding** | true | false | Text 동결 |
| **learning_rate** | 2e-5 | 1e-4 | LoRA 학습률 |
| **weight_decay** | 0 | 0.01 | 정규화 |
| **batch_size** | 4 | 2 | 메모리 제약 |
| **max_epochs** | 5 | 50 | 적은 데이터 |
| **action_dim** | 7 | 2 | 2D 로봇 |
| **hidden_size** | 1024 | 512 | 경량화 |

### 학습 파라미터
- **Total Parameters**: ~1.3B (Kosmos-2)
- **Trainable Parameters**: ~10M (LoRA, <1%)
- **LoRA 비율**: <1%

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## 🚀 실행 방법

### 1. 데이터셋 테스트
```bash
cd /home/billy/25-1kp/vla
python3 Mobile_VLA/scripts/test_dataset_20251106.py
```

### 2. LoRA 시간 측정 (1 에포크)
```bash
# Config 수정: max_epochs=1
vim Mobile_VLA/configs/finetune_mobile_vla_lora_20251106.json

# 실행
bash Mobile_VLA/scripts/run_lora_finetune_20251106.sh

# 결과 확인
cat Mobile_VLA/runs/mobile_vla_lora/logs/training_results.json | grep avg_epoch_time
```

### 3. 전체 학습 (50 에포크)
```bash
# Config 수정: max_epochs=50
vim Mobile_VLA/configs/finetune_mobile_vla_lora_20251106.json

# 실행
bash Mobile_VLA/scripts/run_lora_finetune_20251106.sh
```

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## 📈 예상 결과

### 학습 시간 (Jetson AGX Orin 16GB)
- **1 에포크**: ~5-10분 (예상)
- **50 에포크**: ~4-8시간 (예상)

### 모델 크기
- **Full Model**: ~2GB (Kosmos-2)
- **LoRA Adapter**: ~50MB (학습 파라미터만)

### 출력 파일
```
Mobile_VLA/runs/mobile_vla_lora/
├── checkpoints/
│   ├── best_model.pth              # ~50MB
│   └── checkpoint_epoch_*.pth
└── logs/
    ├── training_results.json
    ├── events.out.tfevents.*
    └── metrics.csv
```

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## 🔍 코드 참조

### RoboVLMs Upstream
```
RoboVLMs_upstream/configs/calvin_finetune/
└── finetune_kosmos_cont-lstm-post_full-ft_text_vision_wd-0_ws-8_act-10.json
```

### Mobile VLA 구현
```
Mobile_VLA/
├── configs/
│   └── finetune_mobile_vla_lora_20251106.json
├── src/
│   ├── data/
│   │   └── mobile_vla_h5_dataset.py
│   └── training/
│       └── finetune_lora_20251106.py
└── scripts/
    ├── run_lora_finetune_20251106.sh
    └── test_dataset_20251106.py
```

### GitHub 참조
- **RoboVLMs**: https://github.com/Robot-VLAs/RoboVLMs
- **PEFT (LoRA)**: https://github.com/huggingface/peft
- **Kosmos-2**: https://huggingface.co/microsoft/kosmos-2-patch14-224

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## ✅ 검증 체크리스트

### 데이터셋
- [x] 20251106 에피소드 13개 확인
- [x] HDF5 구조 확인 (images, actions, action_event_types)
- [x] 이미지 크기 확인 (720x1280x3)
- [x] 액션 차원 확인 (3: linear_x, linear_y, angular_z)
- [ ] 데이터셋 로드 테스트 실행

### 모델
- [x] Kosmos-2 모델 정의
- [x] LoRA 적용 (r=32, alpha=16)
- [x] 2D 액션 헤드 (action_dim=2)
- [x] Gripper 제거
- [x] LSTM Policy Head (hidden_size=512)
- [ ] 모델 로드 테스트

### 학습
- [x] AdamW Optimizer 설정
- [x] Cosine Annealing LR 설정
- [x] Gradient Clipping 설정
- [x] 체크포인트 저장 로직
- [x] 학습 결과 JSON 저장
- [ ] 1 에포크 학습 테스트

### Config
- [x] RoboVLMs upstream 참조
- [x] LoRA 설정 적용
- [x] 2D 액션 공간 적용
- [x] Jetson 최적화 적용
- [x] Train/Val 분할 설정

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## 🐛 알려진 이슈

### 1. 모델 크기
- **문제**: Kosmos-2 모델이 ~2GB로 크기가 큼
- **해결**: LoRA로 학습 파라미터 <1%만 학습

### 2. 메모리 제약
- **문제**: Jetson 16GB 메모리 제약
- **해결**: batch_size=2, fp16, accumulate_grad_batches=4

### 3. 적은 데이터
- **문제**: 13개 에피소드로 과적합 위험
- **해결**: LoRA + 높은 에포크 수 (50) + 정규화 (weight_decay=0.01)

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## 🎯 다음 단계

### 단기 (이번 주)
1. [ ] 데이터셋 테스트 실행
2. [ ] LoRA 시간 측정 (1 에포크)
3. [ ] 전체 학습 (50 에포크)
4. [ ] 학습 결과 분석

### 중기 (방학 전)
1. [ ] 100 Dataset 수집
2. [ ] 추론 테스트
3. [ ] 성능 평가 (MAE, MSE)
4. [ ] 실시간 로봇 제어 테스트

### 장기 (방학 중)
1. [ ] RoboVLMs + Robot Manipulator 논문 2-3개 작성
2. [ ] 추가 데이터 수집 (1000개)
3. [ ] 다양한 시나리오 테스트
4. [ ] 논문 투고

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## 📚 참고 문서

### 프로젝트 문서
- `README_LORA_FINETUNING.md` - 전체 가이드
- `LORA_FINETUNING_SUMMARY.md` - 구현 요약
- `/QUICK_START_LORA_20251106.md` - 빠른 시작

### 외부 자료
- [RoboVLMs GitHub](https://github.com/Robot-VLAs/RoboVLMs)
- [PEFT Documentation](https://huggingface.co/docs/peft)
- [Kosmos-2 Paper](https://arxiv.org/abs/2306.14824)

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**작성일**: 2025-11-06  
**작성자**: Mobile VLA Team  
**상태**: 구현 완료, 테스트 준비 완료  
**다음**: 데이터셋 테스트 → LoRA 시간 측정