# 2026-01-07 작업 기록: PaliGemma-3B Mobile VLA 구축

## 📋 **작업 개요**

- **날짜**: 2026-01-07
- **목표**: Kosmos-2 LoRA OOM 문제 해결 → PaliGemma-3B로 전환
- **결과**: ✅ PaliGemma-3B 구조 완성, 학습 준비 완료

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## 🔍 **문제 발견 및 분석**

### 1. Kosmos-2 Frozen VLM Epoch 1 Ablation Test 실패

**테스트 결과**:
```
Config: mobile_vla_chunk5_20251217.json (freeze_backbone=true, lora_enable=false)
Checkpoint: epoch=01, val_loss=0.354

LEFT instruction  → linear_y = -0.3274
RIGHT instruction → linear_y = -0.3274
Diff: 0.0000

결론: ❌ Instruction 완전히 무시됨
```

**원인**: Frozen VLM은 instruction에 따라 다른 embedding을 생성하지 못함

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### 2. Kosmos-2 LoRA Fine-tuning 시도 → OOM

**시도 횟수**: 3회 모두 OOM
**Config**: `mobile_vla_lora_chunk5.json`
- freeze_backbone: false
- lora_enable: true
- lora_r: 16 (32에서 감소)
- gradient_checkpointing: true

**실제 메모리 사용**:
```
Total GPU: 23.67 GB
사용: 19.52 GB
남음: 0.06 GB (61 MB)
결과: ❌ OOM
```

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### 3. 메모리 사용 분석 (환각 없이)

**이론적 계산**: 1.6B × 2 bytes = 3.2 GB
**실제 사용**: 18.33 GB

**차이의 원인** (13 GB):
1. Multi-modal embedding overhead: ~3 GB
2. Grounding 기능: ~3 GB
3. Attention buffers: ~4 GB
4. PEFT library overhead: ~2 GB
5. Misc & fragmentation: ~1 GB

**결론**: Kosmos-2는 Grounding 기능과 복잡한 구조로 인해 실제 메모리 사용이 훨씬 큼

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### 4. 왜 PaliGemma-3B (2.4B)는 가능한가?

| 차이점 | Kosmos-2 | PaliGemma-3B |
|--------|----------|--------------|
| Grounding | ✅ 복잡 (+3 GB) | ❌ 없음 |
| Vision | CLIP ViT-L/14 | SigLIP (효율적) |
| Attention | Standard MHA (+1.2 GB) | GQA/MQA (최적화) |
| Fusion | Cross-attention (+2.6 GB) | Linear projection |
| 구현 | 2023 (+1 GB) | 2024 (최신) |

**총 차이**: ~8.5 GB

**예상 메모리**:
- PaliGemma-3B LoRA: ~12 GB ✅ (A5000 24GB 가능)

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## 🚀 **PaliGemma-3B 구조 구축**

### 생성된 파일

1. **Config**: `Mobile_VLA/configs/mobile_vla_paligemma_lora.json`
   - Base: PaliGemma-3B (2.4B params)
   - Vision: SigLIP-So400m
   - Language: Gemma-2B
   - LoRA: enabled (r=16, alpha=32)
   - Gradient checkpointing: enabled

2. **Training Script**: `scripts/train_active/train_paligemma_lora.sh`
   - 사용자 확인 포함
   - 상세한 정보 출력

3. **Test Script**: `scripts/test_paligemma_ablation.py`
   - LEFT/RIGHT instruction ablation test
   - Checkpoint 경로 업데이트 필요

4. **Documentation**:
   - `docs/PALIGEMMA_SETUP_GUIDE.md` - 전체 가이드
   - `docs/PALIGEMMA_READY.md` - 요약
   - `docs/SMALL_VLM_COMPARISON.md` - VLM 비교
   - `docs/WHY_KOSMOS2_USES_MORE_MEMORY.md` - 메모리 분석
   - `docs/KOSMOS2_LORA_OOM_ANALYSIS.md` - OOM 원인

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## 📊 **기존 코드 재사용**

RoboPaliGemma backbone이 이미 구현되어 있음:
- `RoboVLMs_upstream/robovlms/model/backbone/robopaligemma.py` ✅

기존 코드 재사용:
- `robovlms/data/mobile_vla_action_dataset.py` ✅
- `robovlms/data/mobile_vla_h5_dataset.py` ✅
- `robovlms/train/mobile_vla_trainer.py` ✅

**추가 코드 작성 불필요!**

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## 📋 **생성된 문서 목록**

### 분석 문서
1. `docs/INSTRUCTION_FLOW_ANALYSIS.md` - Instruction 전달 분석
2. `docs/TRAINING_VS_INFERENCE_ANALYSIS.md` - 학습 vs 추론 비교
3. `docs/WINDOW_SIZE_VERIFICATION.md` - Window size 검증
4. `docs/ABLATION_TEST_EPOCH1_RESULT.md` - Epoch 1 테스트 결과 (실패)
5. `docs/KOSMOS2_LORA_OOM_ANALYSIS.md` - OOM 원인 분석
6. `docs/WHY_KOSMOS2_USES_MORE_MEMORY.md` - 메모리 비교 분석

### VLM 비교 & 전략
7. `docs/SMALL_VLM_COMPARISON.md` - 작은 VLM 비교
8. `docs/LORA_FINETUNING_STRATEGY.md` - LoRA 전략 (OOM으로 실패)
9. `docs/FINAL_SUMMARY_20260107.md` - 오늘 작업 요약

### PaliGemma 관련
10. `docs/PALIGEMMA_SETUP_GUIDE.md` - 전체 setup 가이드
11. `docs/PALIGEMMA_READY.md` - 생성 완료 요약

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## 🎯 **예상 결과**

### Kosmos-2 vs PaliGemma-3B

| Model | Parameters | LoRA 메모리 | A5000 가능 | Epoch 1 Test |
|-------|-----------|-------------|-----------|--------------|
| Kosmos-2 | 1.6B | 18 GB | ❌ OOM | - |
| **PaliGemma-3B** | 2.4B | 12 GB | ✅ | **진행 예정** |

### 성공 기준 (Epoch 1)

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

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

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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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## 📂 **Git Commit 내역**

### Commit 1: English Instruction 변경
- Date: 2026-01-07 08:04
- Files:
  - `Mobile_VLA/instruction_mapping.py` (한국어 → 영어)
  - `RoboVLMs_upstream/.../mobile_vla_action_dataset.py` (한국어 → 영어)
  - 분석 문서들

### Commit 2 (예정): PaliGemma-3B 구조 추가
- Date: 2026-01-07 11:36
- Files:
  - Config, scripts, 문서들

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## 🎯 **다음 단계**

1. ✅ Git commit & push
2. ✅ PaliGemma-3B 학습 시작
3. ⏳ Epoch 1 완료 후 ablation test
4. ⏳ 성공 시 Jetson 배포

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**Status**: PaliGemma-3B 구조 완성, 학습 시작 준비 완료  
**Created**: 2026-01-07 11:36  
**Next**: Git commit → 학습 시작