Physical Intelligence, 로보틱 파운데이션 모델 파인튜닝용 Pi API 베타 출시

Physical Intelligence가 로보틱 파운데이션 모델 π0와 π0.5의 학습 및 추론을 지원하는 Pi API 베타 서비스를 출시했다. 이 API는 복잡한 ML 인프라, 컴퓨팅 자원, 데이터 파이프라인을 대신 처리해 자율 로봇 배포의 진입 장벽을 낮추는 것을 목표로 한다.

API 작동 방식

개발자의 반복 작업 루프를 간소화하도록 설계된 워크플로는 다음과 같다:

• 데이터 업로드: 특정 사용 사례에 맞는 시연 데이터를 제출한다.
• 파인튜닝: Physical Intelligence의 관리형 컴퓨팅 인프라에서 파인튜닝을 실행한다.
• 호스티드 추론: 호스티드 게이트웨이를 통해 파인튜닝된 모델에 접근해 로봇에서 추론을 수행한다.

이 방식을 통해 파트너는 자체 학습 인프라 구축 없이 최신 모델을 활용해 빠르게 정책을 반복할 수 있다. 회사는 API를 통해 제공되는 최신 모델이 이전 버전보다 데이터 효율적인 파인튜닝과 향상된 기능을 지원한다고 밝혔다.

초기 배포 및 파트너

Physical Intelligence는 다양한 산업과 하드웨어 유형에서 API의 범용성을 검증하기 위해 여러 기업과 협력했다. 초기 파트너는 다음과 같다:

• Actor: 유타주에서 무인 휠 로더를 포함해 자율 중장비를 배치했다.
• Almond: 4일간의 반복 작업을 통해 양팔 로봇 Axol이 자체 조립용 스페이서의 버(burr)를 제거하도록 API를 활용했다.
• 기타 파트너: AgRobotics, CloudChef, Deft, Dream Machines, Formic, General Instinct, Intuition.dev, Omakase, robot.com, Ultra, Yondu.

이러한 배포는 일본부터 스위스, 미국 전역의 환경에서 이루어졌으며 농업, 제조, 식품 준비 등 다양한 작업을 수행했다. 대부분의 애플리케이션은 클라우드 호스티드 추론을 사용했으나 일부는 네트워크 연결 문제를 겪었다.

전략적 목표

이번 출시는 물리적 지식의 공유 기반을 제공해 로보틱 생태계를 가속화하려는 Physical Intelligence의 전략의 일환이다. API를 통해 모델을 접근 가능하게 함으로써 회사는 실제 애플리케이션에서 피드백을 수집해 향후 모델 세대를 개선하고 일반 물리적 지능으로 나아가고자 한다.