X-Square-Robot/wall-x

O que é?

Recursos principais

• 01Faz fine-tuning de modelos em datasets no formato LeRobot usando um trainer FSDP.
• 02Oferece suporte aos métodos de geração de ações flow-matching e FAST.
• 03Carrega checkpoints pré-treinados da WALL-OSS hospedados no Hugging Face.
• 04Disponibiliza as ações do modelo por meio de um servidor WebSocket.
• 05Inclui avaliação em malha aberta com dados de referência do LeRobot e ferramentas para iniciar o simulador LIBERO.

Casos de uso

• Fazer fine-tuning de um modelo vision-language-action em um dataset personalizado de manipulação robótica.
• Executar inferência com um modelo embodied pré-treinado em um robô real ou em simulação.
• Comparar previsões de ações em malha aberta com demonstrações gravadas.
• Pesquisar action heads flow-matching ou FAST para políticas robóticas.

Início rápido

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   Crie e ative um ambiente conda com Python 3.10

   conda create --name wallx python=3.10
2. 2

   Instale os requisitos

   pip install -r requirements.txt
3. 3

   Instale o Wall-X, que compila os operadores CUDA

   MAX_JOBS=8 pip install --no-build-isolation -e .
4. 4

   Execute o exemplo mínimo de inferência com um checkpoint baixado

   python scripts/fake_inference.py --checkpoint-path <path/to/checkpoint>

Antes de usar

• !É necessária uma GPU NVIDIA com CUDA; a instalação compila os operadores CUDA e o flash-attn.
• !A configuração é trabalhosa, pois várias dependências, como LeRobot, DMuon e flash-attn, precisam ser instaladas manualmente.
• !O README tem como alvo o Ubuntu 22.04 com CUDA 12.x e Python 3.10.

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Tópicos

Perguntas frequentes

O que é wall-x?

Código de treinamento e inferência da série WALL-OSS de modelos foundation open source e embodied para manipulação robótica de uso geral. Wall-X é a base de código de treinamento e inferência da série WALL de modelos foundation embodied, que busca dar aos robôs habilidades de manipulação de uso geral aprendidas a partir de dados de interação física. Abrange todo o fluxo de trabalho, desde a preparação de datasets no formato LeRobot e a configuração de modelos até o fine-tuning, a execução de inferência e a disponibilização de um modelo para avaliações em malha fechada ou aberta.

wall-x é gratuito? Qual é a licença?

wall-x é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

wall-x ainda é mantido?

Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de wall-x foi em 18 de set. de 2026.

Para que posso usar wall-x?

Fazer fine-tuning de um modelo vision-language-action em um dataset personalizado de manipulação robótica. Executar inferência com um modelo embodied pré-treinado em um robô real ou em simulação. Comparar previsões de ações em malha aberta com demonstrações gravadas. Pesquisar action heads flow-matching ou FAST para políticas robóticas.

Como instalar wall-x?

Crie e ative um ambiente conda com Python 3.10: conda create --name wallx python=3.10 Instale os requisitos: pip install -r requirements.txt Instale o Wall-X, que compila os operadores CUDA: MAX_JOBS=8 pip install --no-build-isolation -e . Execute o exemplo mínimo de inferência com um checkpoint baixado: python scripts/fake_inference.py --checkpoint-path <path/to/checkpoint>

Onde consigo wall-x?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/X-Square-Robot/wall-x