Markdown సంచిక

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

# Physical Intelligence Pi API బీటా రోబోటిక్స్ బృందాలకు నిర్వహిత శిక్షణ అందిస్తుంది

> Physical Intelligence Pi API బీటాతో ఎంపిక చేసిన రోబోటిక్స్ బృందాలు పనుల డేటాను అప్‌లోడ్ చేసి, నిర్వహిత మౌలిక సదుపాయాలపై మోడల్‌ను ఫైన్‌ట్యూన్ చేసి, హోస్టెడ్ ఇన్‌ఫరెన్స్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. అయినా బృందాలకు తమ రోబోలు, ప్రదర్శనలు, పునరావృత మూల్యాంకనాలు అవసరం.

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.

తమ యంత్రాలు, పనులకు అనుగుణంగా రోబోట్ మోడళ్లను మార్చుకోవాలనుకునే బృందాల కోసం Physical Intelligence బీటా సేవను ప్రారంభిస్తోంది. అక్టోబర్ 13న ప్రచురించిన [Pi API ప్రకటన](https://www.pi.website/blog/api-beta)ప్రకారం, బృందం రోబోట్ డేటాను అప్‌లోడ్ చేసి, Pi నిర్వహించే మౌలిక సదుపాయాలపై మోడల్‌ను ఫైన్‌ట్యూన్ చేసి, హోస్టెడ్ ఇన్‌ఫరెన్స్ ద్వారా ఫలిత మోడల్‌ను పిలవవచ్చు. దరఖాస్తుతో ప్రవేశం ప్రారంభమవుతుంది; బృందాలను దశలవారీగా చేర్చుతామని Pi చెబుతోంది.

దీంతో మోడల్ ఇంజినీరింగ్‌లోని కొంత పని జరిగే ప్రదేశం మారుతుంది. రోబోట్ అభివృద్ధికర్తకు తగిన యంత్రం, ఆటోమేట్ చేయదగిన పని, ఆ పనికి సంబంధించిన ప్రదర్శనలు, యంత్రంపై మోడల్‌ను పరీక్షించే మార్గం ఇంకా అవసరం. ఈ భాగాలను కలిపే శిక్షణ, మోడల్ సర్వింగ్ పొరను తానే నడుపుతానని Pi ప్రతిపాదిస్తోంది. 

## పెద్ద మార్పు

-  **ఏమి మారింది:** ఎంపిక చేసిన బృందాలకు Pi తన రోబోట్ మోడళ్లను హోస్టెడ్‌గా మార్చుకునే సదుపాయం అందిస్తోంది. దాని బహిరంగ [openpi రిపోజిటరీ](https://github.com/Physical-Intelligence/openpi) స్వంత శిక్షణ వ్యవస్థను నడపడానికి సిద్ధమైన బృందాలకు పాత మోడల్ చెక్‌పాయింట్లు, ఉదాహరణలను ఇప్పటికే అందిస్తోంది; బీటా నిర్వహిత ఫైన్‌ట్యూనింగ్, ఇన్‌ఫరెన్స్ మార్గాన్ని జోడిస్తుంది.
- **ఇది ఎందుకు ముఖ్యం:** శిక్షణ మౌలిక సదుపాయాలను Piకి అప్పగించడం వల్ల రోబోటిక్స్ బృందం ఉపయోగకరమైన ప్రదర్శనలు సేకరించడం, తన పరికరాలపై ప్రవర్తనను మూల్యాంకనం చేయడంపై ఎక్కువ శ్రమ పెట్టగలదు. ఈ సేవ రోబోట్‌ను ఇవ్వదు, విజయవంతమైన పనిని నిర్వచించదు, లేదా కస్టమర్ సురక్షితంగా పనిచేస్తాడని నిరూపించదు.
- **ఏమి గమనించాలి:** పునరావృతం చేయగల పనుల ఫలితాలు, ఆచరణయోగ్యమైన సమీకరణ నిబంధనలపై బీటా విలువ ఆధారపడుతుంది. Pi భాగస్వాముల ఉదాహరణలను వివరించింది; కానీ బహిరంగ ప్రారంభ సామగ్రిలో మోడల్ వెర్షన్, మద్దతు ఉన్న హార్డ్‌వేర్, ధర, API ఒప్పందం లేదా భద్రతా నిబంధనలు లేవు.

## Piకి మారుతున్న పని

Pi వివరించిన క్రమం: డేటా అప్‌లోడ్ చేయడం, దాని నిర్వహిత కంప్యూట్‌పై ఫైన్‌ట్యూనింగ్ ప్రారంభించడం, ఆపై ఇన్‌ఫరెన్స్‌కు హోస్టెడ్ గేట్‌వే వాడడం. దాని [పని ప్రవాహ వివరణలో](https://www.pi.website/blog/api-beta) మూల్యాంకన డేటా తదుపరి పునరావృతానికి మార్గం చూపుతుంది. అభివృద్ధికర్త ప్రదర్శనలు సేకరించి, శిక్షణ ఇచ్చి, రోబోట్‌పై పరీక్షించి, వైఫల్యాలను అధ్యయనం చేసి తర్వాత ఏ డేటా సేకరించాలో నిర్ణయిస్తాడు. Pi మోడల్ మౌలిక సదుపాయాలను నడుపుతుండగా, అభివృద్ధికర్త స్వతంత్రంగా ఈ చక్రాన్ని కొనసాగించేందుకు API ఉద్దేశించబడింది.

కంపెనీ [openpi కోడ్‌బేస్](https://github.com/Physical-Intelligence/openpi) మునుపటి స్వీయ నిర్వహణ మార్గాన్ని చూపుతుంది. ఇందులో π₀, π₀-FAST, π₀.₅ చెక్‌పాయింట్లు, డేటాసెట్ మార్చడం, ఫైన్‌ట్యూనింగ్ అమర్చడం, పాలసీని సర్వ్ చేయడం కోసం ఉదాహరణలు ఉన్నాయి. తెలిపిన GPU అవసరాలు, డేటా సిద్ధం చేసే దశలు రోబోటిక్స్ నైపుణ్యం ఉన్నా, పరిమిత మెషిన్ లెర్నింగ్ మౌలిక సదుపాయాలున్న బృందానికి నిర్వహిత శిక్షణ ఎందుకు ఆకర్షణీయమో చూపుతాయి. ప్రకటన బీటా మోడల్ వెర్షన్‌ను పేర్కొనదు; కాబట్టి ఓపెన్ సోర్స్ మోడళ్లను API అందించే నిర్దిష్ట మోడల్‌గా పొరబడకూడదు.

తాజా API మోడల్ సామర్థ్యం మెరుగైందని, భాగస్వాములకు తక్కువ డేటాతో ఫైన్‌ట్యూనింగ్ మరింత సమర్థవంతమని Pi చెబుతోంది. ఈ వాదనను కొలిచే పోలిక డేటాసెట్, బెంచ్‌మార్క్ విధానం లేదా పని విజయ శాతాలను ప్రారంభ పోస్ట్ ప్రచురించలేదు. చూపిన అనువర్తనాల్లో ఎక్కువ భాగం క్లౌడ్ హోస్టెడ్ ఇన్‌ఫరెన్స్ ఉపయోగించాయని, కొన్ని నెట్‌వర్క్ కనెక్టివిటీ సమస్యలు ఎదుర్కొన్నాయని కూడా అది చెబుతోంది. రిమోట్ సేవపై నియంత్రణ చక్రం ఆధారపడే కదిలే యంత్రానికి ఇది ముఖ్యం; అయితే జాప్యం లేదా విశ్వసనీయత అవసరాలను పోస్ట్ పేర్కొనలేదు.

## బృందం ఏమి అందించాలి

బీటా [దరఖాస్తు](https://www.pi.website/waitlist) బృందంలో ఎవరు పాలసీకి శిక్షణ ఇస్తారు, రోబోట్ డేటా మరియు పాలసీ మూల్యాంకనంలో వారి అనుభవం ఏమిటి, ఏ నిర్దిష్ట పనిని సాధించాలనుకుంటున్నారు, ఎంత టెలిఆపరేషన్ లేదా సిమ్యులేషన్ డేటా ఉంది అని అడుగుతుంది. రోబోట్ల సంఖ్య, రకం, ఇన్‌ఫరెన్స్‌కు ఇష్టమైన ప్రదేశం, పని విజయ ప్రమాణాలనూ అడుగుతుంది. ఇవి దరఖాస్తు ప్రశ్నలు; ప్రచురించిన అర్హత ప్రమాణాలు లేదా స్థానిక ఇన్‌ఫరెన్స్ హామీలు కావు. ఫారంలో క్లౌడ్, లోకల్, రెండూ, అనిశ్చితం అనే ఎంపికలు ఉన్నాయి; ప్రారంభ వివరణ మాత్రం హోస్టెడ్ ఇన్‌ఫరెన్స్‌ను చెబుతుంది.

ఒక నిర్దిష్ట రోబోట్‌లో సరైన ప్రవర్తన ఏమిటో నిర్ణయించి దానిని అదే రోబోట్‌పై కొలవడం—సేవ కస్టమర్ తరఫున ఆటోమేట్ చేయలేని అంశం—వైపు ఈ ప్రశ్నలు చూపుతున్నాయి. ప్రారంభ భాగస్వాములు ప్రదర్శనలు, పరీక్షలు, వైఫల్యాల చక్రాలను పునరావృతం చేస్తున్నారని Pi వివరిస్తోంది. ఉదాహరణల్లో [Almond యొక్క Axol](https://www.pi.website/blog/api-beta)ఉంది; APIతో నాలుగు రోజుల పునరావృతాల తర్వాత అసెంబ్లీలో వాడే స్పేసర్ల అంచులను తొలగిస్తూ ఈ రెండు చేతుల రోబోట్‌ను చూపించారు. వాణిజ్య వినియోగంలో పదార్థాన్ని ఎత్తి లోడ్ చేసే Actor వీల్ లోడర్‌నూ Pi వివరించింది. ఇవి Pi ఎంపిక చేసిన కథనాలు, క్లిప్‌లు మాత్రమే; వివిధ హార్డ్‌వేర్‌లపై సాధారణ విశ్వసనీయత, భద్రత లేదా పనితీరుకు స్వతంత్ర కొలతలు కావు.

ప్రస్తుతం బహిరంగ మార్గం [బీటా ప్రవేశానికి దరఖాస్తు చేయడం](https://www.pi.website/waitlist). ఇక్కడ పరిశీలించిన సామగ్రిలో Pi బహిరంగ API ఒప్పందం, అభ్యర్థన-ప్రతిస్పందన నమూనా, పేరున్న బీటా మోడల్, హార్డ్‌వేర్ అనుకూలత పట్టిక, ధరలు, డేటా నిర్వహణ నిబంధనలు లేదా భద్రతా ఒప్పందాన్ని ప్రచురించలేదు. వాస్తవ పనిలో హోస్టెడ్ ఇన్‌ఫరెన్స్ సరిపోతుందో నిర్ణయించడానికి సేవను పరిశీలించే బృందానికి ఆ నిబంధనలు, తన రోబోట్‌పై పునరావృత పరీక్షలు అవసరం.

## సంబంధిత కవరేజ్

BIG CHANGE ఇంతకుముందు [వీడియోతో శిక్షణ పొందిన Runway రోబోట్ పాలసీని](https://bigchange.ai/blog/runway-praxis-1-video-pretraining-robot-control) మరియు [జపాన్ హ్యూమనాయిడ్ డేటా ఫ్యాక్టరీని](https://bigchange.ai/blog/japan-physical-ai-humanoid-data-factory-model-grant)పరిశీలించింది. అవి మోడల్, డేటాకు సంబంధించిన ఇతర పనులను వివరిస్తాయి. అక్టోబర్ 13న Pi చేసిన ప్రకటన వేరొక సేవా ప్రవేశ కార్యక్రమం.

## మూలాలు మరియు మరింత చదవడానికి

- [Physical Intelligence, “Frontier Models for Every Robot: Announcing our API beta”](https://www.pi.website/blog/api-beta)(అక్టోబర్ 13, 2026). డేటా అప్‌లోడ్, ఫైన్‌ట్యూనింగ్, హోస్టెడ్ ఇన్‌ఫరెన్స్, మూల్యాంకన చక్రం గురించి డెవలపర్ వివరణతో పాటు ఎంపిక చేసిన భాగస్వామి ప్రదర్శనలు. పనితీరు, వినియోగం గురించి చెప్పినవి కంపెనీ వాదనలు.
- [Physical Intelligence, API బీటా దరఖాస్తు](https://www.pi.website/waitlist)(అక్టోబర్ 14, 2026న పరిశీలించబడింది). దశలవారీ చేర్పు, దరఖాస్తుదారుల నుంచి కోరే సమాచారాన్ని నమోదు చేస్తుంది. ఫారంలోని ఎంపికలు స్థానిక ఇన్‌ఫరెన్స్ ఉత్పత్తి అందుబాటులో ఉందని నిరూపించవు.
- [Physical Intelligence, openpi రిపోజిటరీ](https://github.com/Physical-Intelligence/openpi)(అక్టోబర్ 14, 2026న పరిశీలించబడింది). బహిరంగంగా విడుదలైన మోడల్ చెక్‌పాయింట్లు, స్వీయ నిర్వహిత ఫైన్‌ట్యూనింగ్ ఉదాహరణలను నమోదు చేస్తుంది. కొత్త బీటా ఒప్పందాన్ని లేదా అందించే మోడల్‌ను ఇది వివరించదు.

## Sources

- [Physical Intelligence: Frontier Models for Every Robot](https://www.pi.website/blog/api-beta) — బీటా పని ప్రవాహం, ఎంపిక చేసిన భాగస్వామి ఉదాహరణలు, ప్రారంభ వినియోగ అనుభవంపై కంపెనీ వివరణ; వాదనలు కంపెనీకి ఆపాదించబడ్డాయి.
- [Physical Intelligence: API ప్రవేశ దరఖాస్తు](https://www.pi.website/waitlist) — దశలవారీ చేర్పు, దరఖాస్తుదారుల ప్రశ్నలు; ఫారంలోని ఎంపికలు సేవా హామీలు కావు.
- [Physical Intelligence: openpi](https://github.com/Physical-Intelligence/openpi) — మునుపటి ఓపెన్ మోడళ్లు, స్వీయ నిర్వహిత ఫైన్‌ట్యూనింగ్/సర్వింగ్ మార్గం; బీటా మోడల్ లేదా ఒప్పందం నిర్దిష్టం కాదు.