# PaliGemma-3B Mobile VLA - 생성 완료

## ✅ **생성된 파일들**

### 1. Config
- **파일**: `Mobile_VLA/configs/mobile_vla_paligemma_lora.json`
- **크기**: 4.2 KB
- **설명**: PaliGemma-3B LoRA fine-tuning 설정

### 2. Training Script  
- **파일**: `scripts/train_active/train_paligemma_lora.sh`
- **크기**: 2.0 KB
- **설명**: 학습 시작 스크립트 (사용자 확인 포함)

### 3. Test Script
- **파일**: `scripts/test_paligemma_ablation.py`
- **크기**: 3.3 KB
- **설명**: LEFT/RIGHT instruction ablation test

### 4. Documentation
- **파일**: `docs/PALIGEMMA_SETUP_GUIDE.md`
- **크기**: 6.3 KB
- **설명**: 전체 setup 가이드 (사용법, 예상 메모리, 검증 계획)

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## 📂 **기존 코드 재사용**

다음 코드들은 이미 구현되어 있어 재사용합니다:

### RoboVLMs (이미 있음 ✅)
```
RoboVLMs_upstream/robovlms/
├── model/
│   └── backbone/
│       └── robopaligemma.py  ← PaliGemma backbone 구현됨!
│
├── data/
│   ├── mobile_vla_action_dataset.py  ← 기존 사용
│   └── mobile_vla_h5_dataset.py      ← 기존 사용
│
└── train/
    └── mobile_vla_trainer.py  ← 기존 사용
```

**중요**: RoboPaliGemma backbone이 이미 구현되어 있어서 **추가 코드 작성 불필요!**

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## 🚀 **사용 방법 (빠른 시작)**

### 1️⃣ 학습 시작

```bash
cd /home/billy/25-1kp/vla

# 방법 1: 스크립트 사용 (권장)
bash scripts/train_active/train_paligemma_lora.sh

# 방법 2: 직접 실행
nohup python3 RoboVLMs_upstream/main.py \
    Mobile_VLA/configs/mobile_vla_paligemma_lora.json \
    > logs/train_paligemma_$(date +%Y%m%d).log 2>&1 &
```

### 2️⃣ 모니터링

```bash
# 실시간 로그
tail -f logs/train_paligemma_*.log

# GPU 사용률
nvidia-smi

# 모니터링 스크립트
bash scripts/monitor_training.sh
```

### 3️⃣ Epoch 1 완료 후 테스트

```bash
# Checkpoint 경로 업데이트
vim scripts/test_paligemma_ablation.py
# CHECKPOINT_PATH = "runs/mobile_vla_paligemma/.../epoch_epoch=01-..."

# 테스트 실행
python3 scripts/test_paligemma_ablation.py
```

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## 📊 **Kosmos-2 vs PaliGemma-3B 비교**

| 항목 | Kosmos-2 | PaliGemma-3B | 차이 |
|------|----------|--------------|------|
| **Parameters** | 1.6B | 2.4B | 1.5배 큼 |
| **Frozen 메모리** | 23 GB | - | - |
| **LoRA 메모리** | 18 GB ❌ | 12 GB ✅ | **6 GB 적음!** |
| **A5000 가능** | ❌ OOM | ✅ 가능 | ✅ |
| **Vision** | CLIP ViT-L/14 | SigLIP-So400m | 더 효율적 |
| **Language** | Custom | Gemma-2B | 최적화 |
| **Grounding** | ✅ (복잡) | ❌ (단순) | 메모리 절약 |
| **VLA 검증** | RoboKosMos | OpenVLA | ✅ |

**핵심**: 파라미터는 1.5배지만 메모리는 오히려 **6 GB 적음!**

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## ⏱️ **예상 학습 시간**

```
Dataset: 148 episodes, 2664 frames
Effective batch: 8
Steps per epoch: ~3534

속도: ~0.8 it/s (예상)
Epoch 당: ~75 분
10 Epochs: ~12.5 시간
```

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## ✅ **성공 기준**

### Epoch 1 Ablation Test

**Kosmos-2 결과** (실패):
```
LEFT  → -0.3274
RIGHT → -0.3274
Diff: 0.0000  ❌ 무시함
```

**PaliGemma-3B 기대**:
```
LEFT  → > 0  (좌회전)
RIGHT → < 0  (우회전)
Diff: > 0.3  ✅ 구분함
```

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## 🎯 **다음 단계**

### 즉시 실행 가능
1. `bash scripts/train_active/train_paligemma_lora.sh` 실행
2. 학습 모니터링
3. Epoch 1 완료 후 ablation test

### 성공 시
1. Best checkpoint 선택
2. Jetson 전송
3. API server 업데이트
4. 실물 로봇 테스트

### 실패 시
1. Hyperparameter 조정
2. 더 많은 epoch 학습
3. 또는 CLIP + GPT-2 Small 시도

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## 📚 **문서**

모든 상세 정보는 다음 문서 참고:
- `docs/PALIGEMMA_SETUP_GUIDE.md` - 전체 setup 가이드
- `docs/SMALL_VLM_COMPARISON.md` - VLM 비교 분석
- `docs/WHY_KOSMOS2_USES_MORE_MEMORY.md` - 메모리 분석
- `docs/KOSMOS2_LORA_OOM_ANALYSIS.md` - OOM 원인 분석

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**Status**: ✅ 모든 파일 생성 완료, 학습 시작 준비됨  
**Created**: 2026-01-07 11:31  
**Ready to train**: Yes!