# 다음 단계 진행 상황

## 🚀 현재 진행 중

### 1. Chunk5 학습 시작 ✅
- **시작 시간:** 2025-12-17 13:29:30 KST
- **PID:** 267234
- **Config:** `mobile_vla_chunk5_20251217.json`
- **fwd_pred_next_n:** 5 (Chunk10과 비교용)
- **예상 소요 시간:** 30-60분 (10 epochs)
- **로그:** `logs/train_chunk5_20251217_132930.log`

**모니터링:**
```bash
tail -f logs/train_chunk5_20251217_132930.log
nvidia-smi
ps aux | grep main.py
```

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## 📋 다음 단계 계획

### 2. API 서버 배포 준비
**목표:** Chunk10 Epoch 8 모델을 API 서버로 배포

**준비 사항:**
- [ ] Best checkpoint 선택 (Epoch 8: val_loss=0.312)
- [ ] API 서버 스크립트 작성
- [ ] 테스트 클라이언트 작성
- [ ] Jetson과 연동 테스트

**체크포인트:**
```
runs/mobile_vla_no_chunk_20251209/kosmos/mobile_vla_finetune/2025-12-17/mobile_vla_chunk10_20251217/
└── epoch_epoch=08-val_loss=val_loss=0.312.ckpt (6.4 GB)
```

### 3. 모델 비교 분석
**목표:** Chunk5 vs Chunk10 성능 비교

**비교 항목:**
- Validation Loss 추이
- Convergence 속도
- Action prediction 정확도
- Training 안정성

### 4. 실제 로봇 테스트 (옵션)
**목표:** 실제 환경에서 모델 성능 검증

**테스트 시나리오:**
- Left bottle navigation
- Right bottle navigation
- Direction 구분 능력
- Response time

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## 🎯 우선순위

### 즉시 실행 (백그라운드)
1. ✅ **Chunk5 학습** - 진행 중 (PID: 267234)

### 학습 중 준비 작업
2. **API 서버 스크립트 작성**
   - Epoch 8 모델 로딩
   - REST API endpoint 구현
   - 간단한 테스트 클라이언트

3. **비교 분석 스크립트 준비**
   - Chunk5 vs Chunk10 visualization
   - Loss curve 비교
   - Performance metrics

### 학습 완료 후
4. **Chunk5 결과 분석**
5. **종합 비교 리포트**
6. **Best 모델 선정**

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## 📊 예상 타임라인

| 시간 | 작업 | 상태 |
|------|------|------|
| 13:29 | Chunk5 학습 시작 | ✅ 진행 중 |
| 13:30-14:00 | API 서버 스크립트 작성 | 🔄 준비 |
| 14:00-14:30 | 비교 분석 도구 작성 | 🔄 준비 |
| 14:30-15:00 | Chunk5 학습 완료 (예상) | ⏳ 대기 |
| 15:00-15:30 | 결과 분석 및 비교 | ⏳ 대기 |
| 15:30- | API 서버 배포 및 테스트 | ⏳ 대기 |

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## 💡 다음 작업 추천

**지금 바로 진행 가능:**
1. API 서버 스크립트 작성 (Chunk5 학습 중)
2. 비교 분석 도구 준비
3. Tensorboard 시각화 확인

**어떤 작업을 먼저 진행할까요?**
- A) API 서버 스크립트 작성
- B) 비교 분석 도구 작성  
- C) Chunk5 학습 모니터링
- D) 기타 (제안해주세요)