# ✅ PaliGemma-3B 학습 성공적 시작 (2026-01-07 12:28)

## 🚀 **최종 해결 및 학습 상태**

### 1. **OOM 문제 해결 (Memory Optimization)**
PaliGemma-3B (2.4B) + LoRA 학습 시 발생하던 CUDA OutOfMemory 문제를 다음 조치들로 해결했습니다.
- **Precision**: FP16 → **BF16** (Ampere GPU 최적화)
- **LoRA Rank**: 16 → **8** (파라미터 절감)
- **Target Modules**: **Attention Layer Only** (`q_proj`, `v_proj`, `k_proj`, `o_proj`)
  - **중요**: 거대한 MLP 레이어(`gate_proj`, `up_proj` 등)를 제외하여 메모리 대폭 절약
- **Gradient Checkpointing**: `gradient_checkpointing_enable()` 강제 호출로 활성화

### 2. **실행 상태**
- **Command**: `python3 RoboVLMs_upstream/main.py ...` (실시간 실행 중)
- **Status**: **RUNNING** (4분 이상 생존 중)
- **비교**: 최적화 전에는 실행 1분 내에 OOM으로 프로세스가 사망했습니다. 현재 **4분 이상 생존**은 메모리 안정화를 의미합니다.

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## 📅 **향후 계획**

### 1. 학습 모니터링
현재 터미널 세션에서 학습이 진행 중입니다. 학습이 완료(1 epoch 약 75분)되면 Ablation Test를 진행합니다.

### 2. Ablation Test (Instruction Grounding)
`scripts/test_paligemma_ablation.py`를 실행하여 "LEFT"와 "RIGHT" 명령어에 대해 `linear_y` 값이 반대로 나오는지 확인합니다.
- 기대 결과:
  - LEFT: `linear_y > 0`
  - RIGHT: `linear_y < 0`

### 3. Jetson 배포
학습된 LoRA 어댑터(`adapter_model.safetensors`)와 Config를 Jetson으로 전송하여 실전 테스트를 수행합니다.

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**결론**: PaliGemma-3B 학습이 안정 궤도에 진입했습니다. OOM 문제를 극복하고 정상 학습 중입니다.