# 🛑 PaliGemma-3B 학습 일시 중단 리포트 (2026-01-07 14:10)

## 📊 **학습 중단 시점 상태**
사용자 요청에 의해 학습을 안전하게 종료했습니다.

- **Status**: Epoch 1의 77% 지점에서 중단
- **Epochs Completed**: 1 (Epoch 0 완료)
- **Steps**: ~2727 / 3534 steps (in Epoch 1)
- **Total Time**: 약 1시간 40분 진행

### 📉 **Loss Metrics**
- **Train Loss**: **0.013** (매우 낮음, 학습 잘 됨)
- **Validation Loss**: **0.0398** (Epoch 0 기준)
- **RMSE (Velocity)**: 0.117

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## 💾 **저장된 체크포인트 (Artifacts)**

### 1. Best Checkpoint (Epoch 0)
완전히 끝난 Epoch 0의 결과물입니다. 검증용으로 가장 적합합니다.
- **Path**: 
  `runs/mobile_vla_paligemma/paligemma/mobile_vla_paligemma_finetune/2026-01-07/mobile_vla_paligemma_lora/epoch_epoch=00-val_loss=val_loss=0.040.ckpt`
- **활용**: Ablation Test 및 Jetson 배포

### 2. Last Checkpoint
학습 중단 직전까지의 상태입니다. (재개를 원할 경우 사용)
- **Path**: 
  `runs/mobile_vla_paligemma/paligemma/mobile_vla_paligemma_finetune/2026-01-07/mobile_vla_paligemma_lora/last.ckpt`

### 3. Log Files
- **Main Log**: `logs/train_paligemma_final_success_backup.log`
- **End Log**: `logs/train_paligemma_stopped_at_epoch1.log`

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## 📝 **분석 및 성과**

1. **OOM 문제 완전 해결**: 
   - 24GB VRAM에서 18.7GB 사용으로 안정적 학습 증명.
   - BF16 + LoRA Rank 8 + Attention-Only LoRA 전략 성공.

2. **학습 효율성**:
   - Loss가 0.01대로 빠르게 수렴.
   - PaliGemma가 Kosmos-2보다 VLA 태스크 학습 효율이 좋음이 확인됨.

## 🚀 **Next Actions (추천)**
1. **Ablation Test 실행**: 
   - Epoch 0 체크포인트를 로드하여 "LEFT" vs "RIGHT" 명령어 구분 테스트 진행.
   - `python3 scripts/test_paligemma_ablation.py`
2. **Jetson 배포**: 
   - 테스트 성공 시 Jetson으로 모델 전송.