5分钟上手Embodied-R1.5：从安装到首次空间定位的完整教程

【免费下载链接】Embodied-R1.5项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/IffYuan/Embodied-R1.5

Embodied-R1.5是基于Qwen3-VL-8B-Instruct构建的统一具身基础模型（EFM），它在单一架构中集成了全面的具身推理能力，实现了从指向专家到综合EFM的飞跃，统一了三大核心能力。本教程将带你快速掌握Embodied-R1.5的安装与首次空间定位使用方法。

🚀 快速安装步骤

要开始使用Embodied-R1.5，首先需要获取模型。你可以通过克隆仓库来获取相关资源，仓库地址为：https://gitcode.com/hf_mirrors/IffYuan/Embodied-R1.5。

在代码中，你可以通过设置model_id = "IffYuan/Embodied-R1.5"来指定使用该模型，如：

model_id = "IffYuan/Embodied-R1.5" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, torch_dtype="auto", device_map="auto" ) processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

如果你想通过vllm来服务模型，可以使用命令：vllm serve IffYuan/Embodied-R1.5 --served-model-name "Embodied-R1.5"。

🔍 首次空间定位使用指南

Embodied-R1.5遵循Qwen3-VL聊天格式，并在</think>...</RichMediaReference>标签内输出结构化答案。进行空间定位任务时，你只需按照相应的任务类型要求，向模型输入相关信息，模型便会返回包含空间定位结果的结构化答案。

📚 进一步学习资源

Embodied-R1.5的完整训练脚本可在相关代码库中获取，数据集也已在Embodied-R1.5 HuggingFace collection中发布。通过这些资源，你可以更深入地了解模型的训练过程和数据细节，从而更好地运用Embodied-R1.5进行各种具身推理任务。

希望本教程能帮助你快速上手Embodied-R1.5，开启你的具身智能探索之旅！

【免费下载链接】Embodied-R1.5项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/IffYuan/Embodied-R1.5