objects_lightwheel.zip nvidia HF 404 → robocasa main branch로 switch, utexas Box URL에서 정상 다운 (~10GB total, 792MB lightwheel)robocasa env(v02-preprocessing) 건드리지 않고 robocasa-main env clone 후 독립 운영load_model_on_init 없음 → local master editable. site-packages 잔재 shadow 제거 + macros_private.py 수동 생성으로 해결260514 새벽 세션에서 cascade adapter 코드는 완성됐으나 scene-mem env 로딩이 외부 blocker로 막혔다. robocasa365_release 브랜치의 download_kitchen_assets.py가 nvidia/PhysicalAI-Kitchen-Assets/objects_lightwheel.zip을 hardcode하는데, nvidia가 HF repo 재편으로 해당 URL을 제거했다. combo_002의 unified_model.xml이 Stool013을 explicit reference해서 우회 불가였다.
objects_lightwheel.zip 404. robocasa upstream이 아직 수정 안 함 (robocasa365_release 브랜치만 해당, main은 utexas Box 사용).robocasa/robocasa#main의 download_kitchen_assets.py는 box_links_assets.json의 utexas Box URL 방식을 사용한다. robocasa365_release에만 옛 nvidia HF URL이 남아있고 main에 backport 안 됨. 해결:
기존 robocasa env는 v02-preprocessing branch를 editable로 쓰는 다른 작업이 있어 건드리면 안 됨. 신규 env clone으로 격리:
| 증상 | 원인 | Fix |
|---|---|---|
MoveFridgeToFreezer not found | robocasa pip editable이 v02 가리킴 (composite envs 없음) | robocasa-main env에서 main checkout 가리키도록 repoint |
load_model_on_init TypeError | PyPI robosuite 1.5.2에 kwarg 없음 | local master editable install (~/repos/Robotics/robosuite) |
robosuite.utils.log_utils 없음 | site-packages의 PyPI 잔재 robosuite/utils/가 editable .pth mapping shadow | rm -rf site-packages/robosuite/ + macros_private.py 수동 생성 |
| 시도 | 에러 | Fix |
|---|---|---|
| 1차 | MoveFridgeToFreezer not found | robocasa-main pip editable이 v02를 가리킨 상태 → repoint |
| 2차 | load_model_on_init TypeError | robosuite PyPI 1.5.2 → local master (위 3단계) |
| 3차 | agentview camera not found | eval_runner.py camera_names default 1줄 patch: ["robot0_agentview_left", "robot0_agentview_right", "robot0_eye_in_hand"] |
| 4차 ✅ | — | dummy policy combo_002 1500-step rollout 3 tests 완주 |
| Metric | 값 |
|---|---|
| Asset 다운로드 (lightwheel 포함) | ~10 GB total, 792 MB lightwheel (69 카테고리) |
| robocasa-main env 생성 | ~2 min (conda clone) |
| scene-mem env load 성공 | 3차 시도 (4번째 run) |
| dummy policy rollout | 3 tests × 1500 step, ~5 min |
| MemER 로딩 시간 | 38.3 s |
| Memory build 평균 | ~26 s / test (10,230 frames, stride 100) |
| cascade stub rollout | 3 tests × 1500 step 완주 ✅ |
| memory_success (stub) | 0/3 — zero action이라 expected |
robocasa365_release는 nvidia HF hardcode, main은 utexas Box 사용 — 이 차이를 backport 안 한 것이 3일짜리 blocker가 됐다. 앞으로 외부 dataset/asset download 스크립트는 URL이 아닌 content-hash 기반 검증을 쓰는 upstream이어야 함.
conda create --clone + pip editable repoint 방식으로 기존 env를 보호하면서 새 stack을 도입할 수 있다. 이 패턴은 이후 jax / torch 혼재 환경에서도 재사용 가능.
PyPI 패키지를 uninstall 후 editable로 바꿀 때 site-packages/ 안에 PyPI가 남긴 디렉토리가 editable .pth mapping을 가리는 경우가 있다. 증상은 ImportError: cannot import name X from Y이나 실제 파일은 존재함. rm -rf site-packages/<pkg>/가 정석 fix.
cascade 동작은 검증됐으나 MemER가 여전히 target fixture를 틀린다. scene-mem-benchmark의 subtasks.json supervision을 활용한 Tier-2 multi-turn builder + 학습이 다음 단계. → 동일 세션 후반부에서 완료.
stub mode에서 zero action이 아닌 진짜 Pi0.5 추론 전환. mme_vla_suite config 매핑 확인 + action chunk[0] → 12-dim env action_dim 트리밍 검증 필요.
combo_002 단일에서 통계 확보 불가. stratified sample 30 scenario → memory_success 분포 측정 후 858 전체 sweep.