# Chunk10 학습 완료 리포트

**학습 설정:**
- Model: Mobile VLA with Frozen Kosmos-2
- Action Chunking: 10 steps (fwd_pred_next_n=10)
- Total Epochs: 10
- Dataset: ~100 episodes (train/val split 80/20)

## 최종 성능 (Epoch 9)

### Training Metrics
- **Train Loss:** 0.061
- **Train RMSE:** 0.247

### Validation Metrics
- **Val Loss:** 0.351
- **Val RMSE:** 0.592

## 저장된 체크포인트

최근 3개 체크포인트만 유지 (save_top_k=3):

1. **Best Model:** `epoch_epoch=05-val_loss=val_loss=0.284.ckpt` (2.7 GB)
   - Epoch 5의 최고 성능 모델
   - Val Loss: 0.284 (최저)
   
2. **epoch_epoch=07-val_loss=val_loss=0.317.ckpt** (6.4 GB)
   - Epoch 7
   - Val Loss: 0.317
   
3. **epoch_epoch=08-val_loss=val_loss=0.312.ckpt** (6.4 GB)
   - Epoch 8
   - Val Loss: 0.312
   
4. **last.ckpt** (6.4 GB)
   - 마지막 epoch 체크포인트 (Epoch 9)

**총 크기:** 22GB (자동 정리 후)

## 주요 관찰

### ✅ 성공 지표
- Training Loss가 안정적으로 감소 (0.061까지)
- Train RMSE도 낮은 수치 유지 (0.247)
- 체크포인트 자동 관리로 디스크 공간 문제 해결

### ⚠️ 주의 사항
- **Validation Loss 증가 추세**
  - Epoch 5: 0.284 (최저)
  - Epoch 7: 0.317
  - Epoch 8: 0.312
  - Epoch 9: 0.351 (증가)
  
- **Train-Val Gap 존재**
  - Train Loss: 0.061 vs Val Loss: 0.351
  - 약간의 overfitting 징후

### 💡 분석
- **Best Model은 Epoch 5** (val_loss=0.284)
- Epoch 6 이후부터 validation loss 증가
- Train loss는 계속 감소하지만 generalization 성능은 Epoch 5에서 peak
- **Early stopping이 효과적이었을 것으로 판단**

## 디스크 공간 관리

**정리 전:** 163GB
**정리 후:** 22GB
**확보:** 141GB

체크포인트 자동 정리 스크립트 작동 확인 ✅

## 다음 단계 제안

### 1. Best Model 평가 (우선순위 높음)
```bash
# Epoch 5 모델로 inference 테스트
python3 RoboVLMs_upstream/inference.py \
    --checkpoint runs/mobile_vla_no_chunk_20251209/kosmos/mobile_vla_finetune/2025-12-17/mobile_vla_chunk10_20251217/epoch_epoch=05-val_loss=val_loss=0.284.ckpt \
    --test-episodes 10
```

### 2. Chunk5 학습 (비교 실험)
- `mobile_vla_chunk5_20251217.json` 사용
- Chunk10 vs Chunk5 성능 비교

### 3. No Chunk 모델과 비교
- 기존 `mobile_vla_frozen_vlm_20251216` 결과와 비교
- Action chunking의 효과 분석

### 4. Tensorboard 시각화
```bash
tensorboard --logdir runs/mobile_vla_no_chunk_20251209/kosmos/mobile_vla_finetune/2025-12-17/
```

## 학습 시간

- **총 소요 시간:** 약 40분 (Epoch 5 resume ~ Epoch 9 완료)
- **Epoch당 평균:** 약 4분
- **배치당 속도:** 1.65-2.05 it/s