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+
+# OpenVLA Lightweight Version
+
+基于llava-next框架的OpenVLA轻量版。
+
+特性：
+
+主模型只有0.5B，使用qwen2-0.5B。
+
+不使用RLDS格式的数据集，而是采用mllm格式进行微调。
+
+不占用LLM模型的固有token，而是使用额外的271个token来表示动作。
+# 如何使用
+
+## Installation
+
+按照以下步骤安装OpenVLA-Qwen轻量版。
+
+### 1. Clone the repository
+
+Clone the repository to your local machine:
+
+```bash
+git clone https://github.com/IP127000/openVLA-Qwen.git
+cd openVLA-Qwen
+```
+### 2. Create a new conda environment and activate it:
+```bash
+conda create -n vla-qwen python=3.10 -y
+conda activate vla-qwen
+```
+### 3. Install the required dependencies
+```bash
+pip install --upgrade pip
+pip install -e ".[train]"
+```
+### 4. Download the weights from huggingface
+```bash
+cd openVLA-Qwen/models
+git clone git clone https://huggingface.co/lmms-lab/llava-onevision-qwen2-0.5b-ov
+```
+### 5. Change the file path in scripts/train/finetune_ov_vla.sh
+```bash
+PREV_STAGE_CHECKPOINT="models/llava-onevision-qwen2-0.5b-ov" 
+--data_path scripts/train/vla.yaml
+--image_folder /images \
+```
+### 6. Change the data paht in scripts/train/vla.yaml
+```bash
+json_path: /root/data/vla_llava.json
+```
+## 致谢
+
+本项目使用了以下开源项目，在此向其开发者表示感谢：
+
+- [OpenVLA](https://github.com/openvla/openvla) - 感谢提供核心结构和功能，启发了OpenVLA-Qwen。
+- [LLaVA_OpenVLA](https://github.com/Darren-greenhand/LLaVA-Next) - 感谢他对数据处理技术的贡献。