AlpaSim 驾驶策略配置实操三个模型从 0 到跑通【免费下载链接】alpasimAlpaSim is an open-source autonomous vehicle simulation platform designed for development and testing of end-to-end AV policies项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/al/alpasim把新模型接进 AlpaSim、做驾驶策略配置时最容易卡住的不是模型权重而是 wizard 层 yaml、gRPC 服务参数、场景文件三者如何对齐。这份笔记按实际跑通顺序展开两层配置的分工、VaVAM / Transfuser / Alpamayo-R1 三个内置模型各自的最小可运行 yaml、单场景验证方法以及高频故障的排查路径。适合第一次在 AlpaSim 上做模型集成或需要快速复现 NAVSIM 基线的人。配置前需要搞清的2件事全局一句话driver、renderer、physics、controller、trafficsim、runtime 各自是独立容器靠 gRPC 通信runtime 容器是唯一编排者负责派发 rollout。1. Wizard 层只负责生成Runtime 层负责执行。所有参数最终来自一个 hydra 根文件src/wizard/configs/base_config.yaml其中driver组默认是 null必须显式覆盖如drivervavam。对应 yaml 的defaults还会引用一个姊妹配置文件如vavam_configs它改写的是 runtime 侧的相机帧率与分辨率——也就是说 driver yaml 同时决定了模型侧和传感器侧改相机时两边必须同步。2.max_batch_size是 gRPC 服务端的并发上限。driver 进程是一个 gRPC server端口由 wizard 从baseport默认 6000起依次分配。yaml 里的inference.max_batch_size决定 driver 单次处理多少个并发 rollout写得比实际并发多不报错写得少了请求就会排队。这个值要和topology组如1gpu及 NRE 缓存大小一起定不能凭空写。三个模型怎么选、怎么配选型顺序先定算力和实时性再定模型。单卡显存紧、要跑大批量回归 → VaVAM要复现 NAVSIM 基线、显存够 → Transfuser要带因果推理输出的端到端 VLA、显存 ≥40GB → Alpamayo-R1。模型显存参考相机输入典型用途VaVAM较小单卡可跑1 个前向广角高吞吐闭环回归Transfuser (LTFv6)中等batch 可到 164 个横向拼接NAVSIM 基线复现Alpamayo-R1~40 GBbatch 14 个4 帧时序端到端 VLA 策略VaVAM先让管线转起来的默认选项VaVAM 适合用最小成本验证整条仿真链路也是官方教程的默认 driver。关键差异只用前向单摄像头context_length 为 1无时序额外需要 tokenizer_path这份 AlpaSim VaVAM yamlsrc/wizard/configs/driver/vavam.yaml决定了模型入口点和推理并发其余字段走 schema 默认model: model_type: vam checkpoint_path: /mnt/drivers/vavam/VAM_width_1024_pretrained_139k.pt tokenizer_path: /mnt/drivers/vavam/VQ_ds16_16384_llamagen_encoder.jit device: cuda inference: use_cameras: [camera_front_wide_120fov] max_batch_size: 32坑同文件的rectification块负责把 f-theta 渲染校正回 NuScenes pinhole 模型其中principal_point: [x, y]与resolution_hw: [h, w]的书写顺序是反的。从别的相机或别的模型抄数值时两个顺序要一起换算不能只抄焦距。Transfuser拼接顺序就是输入顺序TransfuserLTFv6以插件形式集成适合复现 NAVSIM 基线和横向对比。关键差异4 摄像头横向拼接列表顺序即拼接顺序单帧推理batch 可到 16Transfuser 多摄像头配置在plugins/transfuser_driver/alpasim_transfuser/configs/driver/transfuser.yaml四相机顺序 cross_left → front_wide → cross_right → rear_left即图像从左到右的排列。日常只需要动这两段model: model_type: transfuser checkpoint_path: /mnt/drivers/transfuser/model_0060.pth device: cuda inference: max_batch_size: 16坑checkpoint_path同目录必须放config.json官方流程要求两个文件一起下载。另外相机列表就是图像拼接顺序调换任意两项管线正常跑但模型输入是错的这类问题在画面里很难看出来。Alpamayo-R1显存不够别硬上Alpamayo-R1 是 10B 参数的 VLA 策略适合需要端到端输出加推理文本的场景。关键差异~40 GB 显存batch 1 起步4 摄像头 4 帧时序HF 权重是 gated 的Alpamayo-R1 参数在src/wizard/configs/driver/alpamayo1.yaml相机列表为 4 路cross_left、front_wide、cross_right、front_tele_30fov由所引用的alpamayo_configs统一决定 10Hz 出帧model: model_type: alpamayo1 checkpoint_path: nvidia/Alpamayo-R1-10B device: cuda inference: max_batch_size: 1 context_length: 4坑权重需要 HF 认证本地没有缓存时 driver 会自动下载但首次下载很容易超时。启动前先huggingface-cli login并预下载或把checkpoint_path直接指向本地模型目录。跑起来场景文件与验证场景选择由两个 CSV 决定data/scenes/sim_scenes.csv是所有公开场景 artifact 的登记表uuid ↔ scene_id ↔ usdz 路径 ↔ NRE 版本data/scenes/sim_suites.csv定义套件如public_2601含 913 个场景。scenes.scene_ids[...]取每个 scene ID 对应最新的 artifactscenes.test_suite_idpublic_2601则跑整个套件。本地data/nre-artifacts/没有对应 artifact 时会自动从 Hugging Face 拉取需要配置HF_TOKEN。最小验证只跑 1 个场景确认配置链路后再扩量uv run alpasim_wizard deploylocal topology1gpu drivervavam scenes.scene_ids[clipgt-01d503d4-449b-46fc-8d78-9085e70d3554] wizard.log_dir$PWD/run_check跑完看三处wizard.log_dir下生成的 driver / runtime 配置确认模型字段与预期一致asl 日志确认 rollout 完整跑完全部步数eval 目录里的视频确认 ego 沿路线行驶且没有碰撞。三处都通过说明配置链路是对的。跑不通先看这3件事症状driver 容器首帧 CUDA OOM直接崩溃。大概率原因10B 模型默认就要 ~40 GB 显存max_batch_size再往上加是乘法放大。怎么改max_batch_size退回 1若开了 A1.5 的use_classifier_free_guidance_nav需求升到 ~60 GB。先用 VaVAM 跑一遍排除其他问题。症状rollout 长时间等渲染NRE 日志频繁出现场景加载/卸载。大概率原因nre_cache_size小于并发 rollout 数场景被提前驱逐形成缓存抖动。怎么改上调defines.nre_cache_size经验值是 n_concurrent_rollouts 1physics_cache_size保持 ≥ 并发场景数。症状driver 服务反复启动失败卡在模型下载。大概率原因AR1 权重是 gated 的首次自动下载不稳定或超时。怎么改预下载后启动或把model.checkpoint_path指到本地目录绕开在线拉取。驾驶策略配置的实质是保持 wizard 层 yaml、gRPC 服务并发、场景 artifact 版本三者对齐。建议先用 VaVAM 加单场景跑通最小链路再切 Transfuser最后上 Alpamayo-R1每一步只改一个变量 【免费下载链接】alpasimAlpaSim is an open-source autonomous vehicle simulation platform designed for development and testing of end-to-end AV policies项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/al/alpasim创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
AlpaSim 驾驶策略配置实操三个模型从 0 到跑通【免费下载链接】alpasimAlpaSim is an open-source autonomous vehicle simulation platform designed for development and testing of end-to-end AV policies项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/al/alpasim把新模型接进 AlpaSim、做驾驶策略配置时最容易卡住的不是模型权重而是 wizard 层 yaml、gRPC 服务参数、场景文件三者如何对齐。这份笔记按实际跑通顺序展开两层配置的分工、VaVAM / Transfuser / Alpamayo-R1 三个内置模型各自的最小可运行 yaml、单场景验证方法以及高频故障的排查路径。适合第一次在 AlpaSim 上做模型集成或需要快速复现 NAVSIM 基线的人。配置前需要搞清的2件事全局一句话driver、renderer、physics、controller、trafficsim、runtime 各自是独立容器靠 gRPC 通信runtime 容器是唯一编排者负责派发 rollout。1. Wizard 层只负责生成Runtime 层负责执行。所有参数最终来自一个 hydra 根文件src/wizard/configs/base_config.yaml其中driver组默认是 null必须显式覆盖如drivervavam。对应 yaml 的defaults还会引用一个姊妹配置文件如vavam_configs它改写的是 runtime 侧的相机帧率与分辨率——也就是说 driver yaml 同时决定了模型侧和传感器侧改相机时两边必须同步。2.max_batch_size是 gRPC 服务端的并发上限。driver 进程是一个 gRPC server端口由 wizard 从baseport默认 6000起依次分配。yaml 里的inference.max_batch_size决定 driver 单次处理多少个并发 rollout写得比实际并发多不报错写得少了请求就会排队。这个值要和topology组如1gpu及 NRE 缓存大小一起定不能凭空写。三个模型怎么选、怎么配选型顺序先定算力和实时性再定模型。单卡显存紧、要跑大批量回归 → VaVAM要复现 NAVSIM 基线、显存够 → Transfuser要带因果推理输出的端到端 VLA、显存 ≥40GB → Alpamayo-R1。模型显存参考相机输入典型用途VaVAM较小单卡可跑1 个前向广角高吞吐闭环回归Transfuser (LTFv6)中等batch 可到 164 个横向拼接NAVSIM 基线复现Alpamayo-R1~40 GBbatch 14 个4 帧时序端到端 VLA 策略VaVAM先让管线转起来的默认选项VaVAM 适合用最小成本验证整条仿真链路也是官方教程的默认 driver。关键差异只用前向单摄像头context_length 为 1无时序额外需要 tokenizer_path这份 AlpaSim VaVAM yamlsrc/wizard/configs/driver/vavam.yaml决定了模型入口点和推理并发其余字段走 schema 默认model: model_type: vam checkpoint_path: /mnt/drivers/vavam/VAM_width_1024_pretrained_139k.pt tokenizer_path: /mnt/drivers/vavam/VQ_ds16_16384_llamagen_encoder.jit device: cuda inference: use_cameras: [camera_front_wide_120fov] max_batch_size: 32坑同文件的rectification块负责把 f-theta 渲染校正回 NuScenes pinhole 模型其中principal_point: [x, y]与resolution_hw: [h, w]的书写顺序是反的。从别的相机或别的模型抄数值时两个顺序要一起换算不能只抄焦距。Transfuser拼接顺序就是输入顺序TransfuserLTFv6以插件形式集成适合复现 NAVSIM 基线和横向对比。关键差异4 摄像头横向拼接列表顺序即拼接顺序单帧推理batch 可到 16Transfuser 多摄像头配置在plugins/transfuser_driver/alpasim_transfuser/configs/driver/transfuser.yaml四相机顺序 cross_left → front_wide → cross_right → rear_left即图像从左到右的排列。日常只需要动这两段model: model_type: transfuser checkpoint_path: /mnt/drivers/transfuser/model_0060.pth device: cuda inference: max_batch_size: 16坑checkpoint_path同目录必须放config.json官方流程要求两个文件一起下载。另外相机列表就是图像拼接顺序调换任意两项管线正常跑但模型输入是错的这类问题在画面里很难看出来。Alpamayo-R1显存不够别硬上Alpamayo-R1 是 10B 参数的 VLA 策略适合需要端到端输出加推理文本的场景。关键差异~40 GB 显存batch 1 起步4 摄像头 4 帧时序HF 权重是 gated 的Alpamayo-R1 参数在src/wizard/configs/driver/alpamayo1.yaml相机列表为 4 路cross_left、front_wide、cross_right、front_tele_30fov由所引用的alpamayo_configs统一决定 10Hz 出帧model: model_type: alpamayo1 checkpoint_path: nvidia/Alpamayo-R1-10B device: cuda inference: max_batch_size: 1 context_length: 4坑权重需要 HF 认证本地没有缓存时 driver 会自动下载但首次下载很容易超时。启动前先huggingface-cli login并预下载或把checkpoint_path直接指向本地模型目录。跑起来场景文件与验证场景选择由两个 CSV 决定data/scenes/sim_scenes.csv是所有公开场景 artifact 的登记表uuid ↔ scene_id ↔ usdz 路径 ↔ NRE 版本data/scenes/sim_suites.csv定义套件如public_2601含 913 个场景。scenes.scene_ids[...]取每个 scene ID 对应最新的 artifactscenes.test_suite_idpublic_2601则跑整个套件。本地data/nre-artifacts/没有对应 artifact 时会自动从 Hugging Face 拉取需要配置HF_TOKEN。最小验证只跑 1 个场景确认配置链路后再扩量uv run alpasim_wizard deploylocal topology1gpu drivervavam scenes.scene_ids[clipgt-01d503d4-449b-46fc-8d78-9085e70d3554] wizard.log_dir$PWD/run_check跑完看三处wizard.log_dir下生成的 driver / runtime 配置确认模型字段与预期一致asl 日志确认 rollout 完整跑完全部步数eval 目录里的视频确认 ego 沿路线行驶且没有碰撞。三处都通过说明配置链路是对的。跑不通先看这3件事症状driver 容器首帧 CUDA OOM直接崩溃。大概率原因10B 模型默认就要 ~40 GB 显存max_batch_size再往上加是乘法放大。怎么改max_batch_size退回 1若开了 A1.5 的use_classifier_free_guidance_nav需求升到 ~60 GB。先用 VaVAM 跑一遍排除其他问题。症状rollout 长时间等渲染NRE 日志频繁出现场景加载/卸载。大概率原因nre_cache_size小于并发 rollout 数场景被提前驱逐形成缓存抖动。怎么改上调defines.nre_cache_size经验值是 n_concurrent_rollouts 1physics_cache_size保持 ≥ 并发场景数。症状driver 服务反复启动失败卡在模型下载。大概率原因AR1 权重是 gated 的首次自动下载不稳定或超时。怎么改预下载后启动或把model.checkpoint_path指到本地目录绕开在线拉取。驾驶策略配置的实质是保持 wizard 层 yaml、gRPC 服务并发、场景 artifact 版本三者对齐。建议先用 VaVAM 加单场景跑通最小链路再切 Transfuser最后上 Alpamayo-R1每一步只改一个变量 【免费下载链接】alpasimAlpaSim is an open-source autonomous vehicle simulation platform designed for development and testing of end-to-end AV policies项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/al/alpasim创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
平方复杂度无法被常规优化消除｜TaoToken 统一 Key 通道实测)
