Markdown সংস্করণ

AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# Physical Intelligence-এর Pi API বেটা রোবট দলের জন্য পরিচালিত প্রশিক্ষণ দিচ্ছে

> Physical Intelligence-এর Pi API বেটা নির্বাচিত রোবট দলকে কাজের তথ্য আপলোড, পরিচালিত পরিকাঠামোতে মডেল ফাইন-টিউন এবং হোস্টেড ইনফারেন্স ব্যবহারের সুযোগ দেয়। দলগুলোর নিজেদের রোবট, প্রদর্শনী তথ্য এবং বারবার মূল্যায়ন এখনও দরকার।

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-14T20:06:16.947Z
Updated: 2026-10-14T20:06:16.947Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/physical-intelligence-pi-api-beta-robot-training

![Conceptual charcoal illustration of an unbranded wheel loader tipping aggregate into a dump truck at an outdoor material yard.](https://bigchange.ai/api/media/file/pi-api-loader-truck-hero-v1.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE; no actual Physical Intelligence or partner equipment, deployment or API result is depicted.

Physical Intelligence এমন দলের জন্য একটি বেটা পরিষেবা খুলছে যারা নিজেদের যন্ত্র ও কাজের উপযোগী করে তার রোবট মডেল বদলাতে চায়। ১৩ অক্টোবর প্রকাশিত [Pi API ঘোষণায়](https://www.pi.website/blog/api-beta)বলা হয়েছে, একটি দল রোবটের তথ্য আপলোড করতে পারে, Pi পরিচালিত পরিকাঠামোতে মডেল ফাইন-টিউন করতে পারে এবং হোস্টেড ইনফারেন্সের মাধ্যমে তৈরি মডেল চালাতে পারে। আবেদন দিয়ে প্রবেশ শুরু হয়; Pi বলেছে দলগুলোকে ধাপে ধাপে নেওয়া হবে।

এতে মডেল প্রকৌশলের কিছু কাজ কোথায় হয় তা বদলে যায়। রোবট নির্মাতার এখনও উপযুক্ত যন্ত্র, স্বয়ংক্রিয় করার মতো কাজ, সেই কাজের প্রদর্শনী এবং যন্ত্রে মডেল পরীক্ষা করার উপায় দরকার। Pi এই অংশগুলো যুক্ত করা প্রশিক্ষণ ও মডেল পরিবেশন স্তর চালানোর প্রস্তাব দিচ্ছে। 

## বড় পরিবর্তন

-  **যা বদলেছে:** Pi নির্বাচিত দলকে তার রোবট মডেলের হোস্টেড অভিযোজন দিচ্ছে। তার প্রকাশ্য [openpi রিপোজিটরি](https://github.com/Physical-Intelligence/openpi) আগেই পুরোনো মডেল চেকপয়েন্ট ও নিজস্ব প্রশিক্ষণ ব্যবস্থা চালাতে প্রস্তুত দলগুলোর জন্য উদাহরণ দেয়; বেটা পরিচালিত ফাইন-টিউনিং ও ইনফারেন্সের পথ যোগ করছে।
- **কেন গুরুত্বপূর্ণ:** প্রশিক্ষণ পরিকাঠামো Pi-র কাছে সরিয়ে দিলে রোবট দল নিজের যন্ত্রে কাজে লাগার মতো প্রদর্শনী সংগ্রহ ও আচরণ মূল্যায়নে বেশি মনোযোগ দিতে পারে। পরিষেবাটি রোবট দেয় না, সফল কাজের সংজ্ঞা দেয় না, বা গ্রাহক নিরাপদে পরিচালনা করতে পারবে তা প্রতিষ্ঠা করে না।
- **যা নজরে রাখবেন:** কাজের ফল পুনরায় পাওয়া যায় কি না এবং সংযোগের শর্ত বাস্তবসম্মত কি না, তার ওপর বেটার মূল্য নির্ভর করবে। Pi অংশীদারদের উদাহরণ দিয়েছে, কিন্তু প্রকাশ্য উদ্বোধনী তথ্যে মডেলের সংস্করণ, সমর্থিত হার্ডওয়্যার, মূল্য, API চুক্তি বা নিরাপত্তার শর্ত নির্দিষ্ট করা হয়নি।

## যে কাজ Pi-র কাছে যাচ্ছে

Pi একটি ধাপের কথা বলেছে: তথ্য আপলোড, তার পরিচালিত কম্পিউট ব্যবস্থায় ফাইন-টিউন শুরু, তারপর ইনফারেন্সের জন্য হোস্টেড গেটওয়ে ব্যবহার। তার [কর্মপ্রবাহের বিবরণে](https://www.pi.website/blog/api-beta) মূল্যায়নের তথ্য পরের পুনরাবৃত্তিকে পথ দেখায়। নির্মাতা প্রদর্শনী সংগ্রহ করেন, প্রশিক্ষণ দেন, রোবটে পরীক্ষা করেন এবং ব্যর্থতা দেখে পরবর্তী কোন তথ্য সংগ্রহ করবেন তা ঠিক করেন। API-র উদ্দেশ্য নির্মাতাকে স্বাধীনভাবে এই চক্র চালাতে দেওয়া, আর Pi মডেলের পরিকাঠামো পরিচালনা করে।

কোম্পানির [openpi কোডবেস](https://github.com/Physical-Intelligence/openpi) আগের স্ব-পরিচালিত পথটি দেখায়। এতে π₀, π₀-FAST ও π₀.₅ চেকপয়েন্ট এবং ডেটাসেট রূপান্তর, ফাইন-টিউন কনফিগার ও পলিসি পরিবেশনের উদাহরণ রয়েছে। প্রকাশিত GPU চাহিদা ও তথ্য প্রস্তুতির ধাপ দেখায় কেন রোবট-দক্ষতা থাকলেও সীমিত মেশিন-লার্নিং পরিকাঠামোর দল পরিচালিত প্রশিক্ষণে আগ্রহী হতে পারে। ঘোষণায় বেটা মডেলের সংস্করণ চিহ্নিত করা হয়নি; তাই ওপেন-সোর্স মডেলকে API-তে পরিবেশিত নির্দিষ্ট মডেল মনে করা উচিত নয়।

Pi বলেছে, তার সর্বশেষ API মডেলের সক্ষমতা বেড়েছে এবং অংশীদারদের জন্য কম তথ্যে ফাইন-টিউন আরও কার্যকর। উদ্বোধনী পোস্টে এই দাবি মাপার তুলনামূলক ডেটাসেট, বেঞ্চমার্ক পদ্ধতি বা কাজ সফল হওয়ার হার দেওয়া হয়নি। পোস্টে আরও বলা হয়েছে, দেখানো অধিকাংশ অ্যাপ্লিকেশন ক্লাউডে হোস্টেড ইনফারেন্স ব্যবহার করেছে এবং কয়েকটির নেটওয়ার্ক সংযোগে সমস্যা হয়েছিল। দূরবর্তী পরিষেবার ওপর নিয়ন্ত্রণ-চক্র নির্ভর করা চলমান যন্ত্রের জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ, যদিও পোস্টে বিলম্ব বা নির্ভরযোগ্যতার চাহিদা নির্দিষ্ট করা হয়নি।

## একটি দলকে কী দিতে হবে

বেটা [আবেদনপত্রে](https://www.pi.website/waitlist) জিজ্ঞেস করা হয় দলে কে পলিসি প্রশিক্ষণ দেবে, রোবটের তথ্য ও পলিসি মূল্যায়নে তাদের কাজ কী, কোন নির্দিষ্ট কাজটি করতে চায় এবং কত টেলিঅপারেশন বা সিমুলেশন তথ্য আছে। রোবটের সংখ্যা ও ধরন, পছন্দের ইনফারেন্স অবস্থান এবং কাজ সফল হওয়ার মানদণ্ডও জানতে চায়। এগুলো আবেদনের প্রশ্ন, প্রকাশিত যোগ্যতার সীমা বা স্থানীয় ইনফারেন্সের নিশ্চয়তা নয়। ফর্মে ক্লাউড, স্থানীয়, উভয় এবং অনিশ্চিত বিকল্প রয়েছে; উদ্বোধনী তথ্যে হোস্টেড ইনফারেন্সের কথা বলা হয়েছে।

এই প্রশ্নগুলো দেখায় যে পরিষেবাটি গ্রাহকের হয়ে কোন কাজটি স্বয়ংক্রিয় করতে পারে না: নির্দিষ্ট রোবটে সঠিক আচরণ কী তা স্থির করা এবং সেই রোবটেই তা মাপা। Pi বলেছে, প্রাথমিক অংশীদাররা প্রদর্শনী, পরীক্ষা ও ব্যর্থতার চক্র বারবার চালাচ্ছে। উদাহরণে রয়েছে [Almond-এর Axol](https://www.pi.website/blog/api-beta), দুই-বাহুবিশিষ্ট একটি রোবট, যেটিকে API নিয়ে চার দিনের পুনরাবৃত্তির পর সংযোজনে ব্যবহৃত স্পেসার থেকে খসখসে অংশ সরাতে দেখা গেছে। Pi বাণিজ্যিক স্থাপনায় উপকরণ তুলে লোড করা Actor হুইল লোডারের কথাও বলেছে। এগুলো Pi-র নির্বাচিত বিবরণ ও ভিডিও; ভিন্ন হার্ডওয়্যারে সাধারণ নির্ভরযোগ্যতা, নিরাপত্তা বা দক্ষতার স্বাধীন পরিমাপ নয়।

বর্তমান প্রকাশ্য পথ হলো [বেটা ব্যবহারের জন্য আবেদন করা](https://www.pi.website/waitlist). এখানে পর্যালোচিত তথ্যে Pi উন্মুক্ত API চুক্তি, অনুরোধ-প্রতিক্রিয়া কাঠামো, নামযুক্ত বেটা মডেল, হার্ডওয়্যার সামঞ্জস্য তালিকা, মূল্য, তথ্য ব্যবস্থাপনার শর্ত বা নিরাপত্তা চুক্তি প্রকাশ করেনি। হোস্টেড ইনফারেন্স বাস্তব পরিচালনার উপযুক্ত কি না বিচার করতে পরিষেবাটি মূল্যায়নকারী দলের এসব শর্ত ও নিজস্ব রোবটে বারবার পরীক্ষা দরকার।

## সম্পর্কিত প্রতিবেদন

BIG CHANGE আগে দেখেছে [ভিডিওতে প্রশিক্ষিত Runway-এর রোবট পলিসি](https://bigchange.ai/blog/runway-praxis-1-video-pretraining-robot-control) and [জাপানের হিউম্যানয়েড তথ্য কারখানা](https://bigchange.ai/blog/japan-physical-ai-humanoid-data-factory-model-grant)। সেগুলো মডেল ও তথ্যের সঙ্গে সম্পর্কিত কাজ নিয়ে। ১৩ অক্টোবরের Pi ঘোষণা আলাদা পরিষেবা-প্রবেশের ঘটনা।

## সূত্র ও আরও পড়ুন

- [Physical Intelligence, “Frontier Models for Every Robot: Announcing our API beta”](https://www.pi.website/blog/api-beta)(১৩ অক্টোবর, ২০২৬)। তথ্য আপলোড, ফাইন-টিউনিং, হোস্টেড ইনফারেন্স ও মূল্যায়ন চক্র নিয়ে নির্মাতার বিবরণ, নির্বাচিত অংশীদার প্রদর্শনীসহ। দক্ষতা ও স্থাপনাবিষয়ক বর্ণনা কোম্পানির দাবি।
- [Physical Intelligence, API বেটা আবেদন](https://www.pi.website/waitlist)(১৪ অক্টোবর, ২০২৬-এ দেখা)। ধাপে ধাপে অন্তর্ভুক্তি ও আবেদনকারীদের কাছে চাওয়া তথ্য নথিভুক্ত করে। ফর্মের বিকল্প স্থানীয় ইনফারেন্স পণ্য উপলভ্য হওয়ার প্রমাণ নয়।
- [Physical Intelligence, openpi রিপোজিটরি](https://github.com/Physical-Intelligence/openpi)(১৪ অক্টোবর, ২০২৬-এ দেখা)। প্রকাশ্য মডেল চেকপয়েন্ট ও নিজে পরিচালিত ফাইন-টিউনিংয়ের উদাহরণ নথিভুক্ত করে। নতুন বেটার চুক্তি বা পরিবেশিত মডেল এটি নির্দিষ্ট করে না।

## Sources

- [Physical Intelligence: Frontier Models for Every Robot](https://www.pi.website/blog/api-beta) — বেটা কর্মপ্রবাহ, নির্বাচিত অংশীদার উদাহরণ ও প্রাথমিক স্থাপন-অভিজ্ঞতা নিয়ে কোম্পানির বিবরণ; দাবিগুলো কোম্পানির নামে উপস্থাপিত।
- [Physical Intelligence: API প্রবেশের আবেদন](https://www.pi.website/waitlist) — ধাপে ধাপে অন্তর্ভুক্তি ও আবেদনকারীদের প্রশ্ন; ফর্মের বিকল্প পরিষেবার নিশ্চয়তা নয়।
- [Physical Intelligence: openpi](https://github.com/Physical-Intelligence/openpi) — আগের উন্মুক্ত মডেল ও নিজে পরিচালিত ফাইন-টিউনিং/পরিবেশনের পথ; বেটা মডেল বা চুক্তি নির্দিষ্ট করে না।