推理部署

推理部署用于加载训练后的模型，并将模型输出接入真实机器人控制流程。

首次使用

首次使用模型推理时，需要先安装推理插件。在“选择模型”页面右侧的“模型运行信息”区域点击“检测”，并按页面提示完成插件安装或更新。确认插件已安装后，再加载模型并继续进行硬件配置。

选择模型

下载模型产物后，需要先将压缩包完整解压，再在 SparkMind 中选择解压得到的整个模型文件夹。

1. 解压模型产物

在文件管理器中找到下载的模型产物压缩包，例如 xxx-model.tar.gz。

右键单击压缩包，然后选择 Extract Here。解压完成后，当前目录会自动生成一个去掉 .tar.gz 后缀的同名模型文件夹。

解压结果

后续操作使用新生成的模型文件夹。不要直接选择 .tar.gz 压缩包。

2. 确认模型文件夹

打开解压后的模型文件夹，可以看到模型权重和相关配置文件。不同模型的文件数量和名称可能略有差异，常见内容包括：

模型文件夹/
├── artifact_manifest.json
├── config.json
├── model.safetensors
├── policy_postprocessor.json
├── policy_preprocessor.json
├── robot_io.json
└── train_config.json

3. 选择解压后的模型文件夹

1. 在“模型推理”页面选择与模型产物对应的模型类型。
2. 点击“选择目录”，打开文件夹选择窗口。
3. 进入模型文件夹所在的目录，单击解压后的模型文件夹，使其高亮选中。
4. 点击窗口右上角的 Select，不要双击进入文件夹内部。

5. 返回页面后，确认目录输入框显示的是解压后模型文件夹的完整路径。
6. 点击“加载模型”。

硬件配置

硬件配置用于让模型输入和机器人输出对应起来：

• 扫描并分配摄像头角色，保证推理画面来源正确。
• 配置机器人串口、机械臂角色和主控机械臂。
• 确认硬件连接后，即可进入推理控制页面。

推理控制

推理控制用于在线运行模型，并观察机器人执行状态：

• 启动 / 停止在线推理任务。
• 实时查看运行状态、帧率、动作队列和预测结果。
• 查看关节角度、夹爪状态等机器人反馈数据。
• 遇到异常情况时，可使用紧急停止及时中断机器人动作。