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# @package eval
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# 评估配置
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ckpt_path: "checkpoints/vla_model_best.pt" # 模型检查点路径
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num_episodes: 3 # 评估回合数
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num_workers: 1 # 并行 worker 数；1 表示保持单进程评估
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cuda_devices: null # CUDA 并行评估时使用的逻辑设备列表；null 表示默认 [0]
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response_timeout_s: 300.0 # worker 等待 inference server 响应的超时时间（秒）
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server_startup_timeout_s: 300.0 # parent 等待 inference server 就绪的超时时间（秒）
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max_timesteps: 700 # 每回合最大时间步
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device: ${train.device} # 与训练保持一致
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task_name: "sim_transfer" # 环境任务名称
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# 策略执行参数
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# num_queries 已废弃，现在使用 agent 的 select_action() 自动管理队列
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# 以下参数仅用于兼容旧代码，实际使用 agent.num_action_steps
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num_queries: ${agent.num_action_steps}
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obs_horizon: ${agent.obs_horizon}
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# 相机配置
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camera_names: ${data.camera_names}
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# 动作平滑
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use_smoothing: false
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smooth_method: "ema"
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smooth_alpha: 0.3
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# 调试选项
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headless: false # 是否禁用 MuJoCo / OpenCV GUI 渲染
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verbose_action: true # 是否打印每个时间步的动作信息
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# Rollout artifact 导出
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artifact_dir: null # 可选输出目录；为空时在启用导出时自动创建目录
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save_artifacts: false # 总开关；实际仍需搭配下面的具体导出项
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save_timing: false # 是否保存 timing.json（包含各阶段耗时统计）
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save_trajectory: false # 是否保存 trajectory.npz（原始 EE action + 执行后 EE pose）
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save_summary_json: false # 是否保存 JSON-friendly rollout summary
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save_trajectory_npz: false # 是否保存每步轨迹/时序/EE pose 为 NPZ
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save_trajectory_image: false # 是否保存带红色 EE 轨迹覆盖的静态 PNG
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trajectory_image_camera: null # trajectory_image_camera_name 的别名
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trajectory_image_camera_name: null # 导出轨迹图片使用的相机名；为空时默认取 camera_names[0]
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record_video: false # 是否从单个相机流录制 rollout mp4
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video_camera: null # video_camera_name 的别名
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video_camera_name: null # 录制视频使用的相机名；为空时默认取 camera_names[0]
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video_fps: 30 # 导出 mp4 的目标帧率
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